guardrails

构建可靠AI应用的Python框架

Guardrails AI应用 Python框架风险检测结构化数据 Github 开源项目

Guardrails是一个Python框架，专为构建可靠的AI应用程序而设计。它提供输入/输出保护功能，通过检测、量化和缓解风险，确保应用程序安全。借助Guardrails Hub，用户可以访问多种预构建验证器，组合多个验证器以创建强大的防护系统。Guardrails还支持从LLM生成结构化数据，适用于专有和开源模型。提供便捷的安装和使用指南，支持自定义验证器的创建和贡献，是AI开发者的理想工具。

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介绍知识库相关项目

Rails Guard - AI驱动的Rails控制台数据保护与安全管理系统

AI工具AI数据屏蔽Rails控制台合规审计工作流自动化认证授权

Rails Guard是一款专业的Rails应用程序安全管理工具。它只需一行代码即可集成，实现Google SSO无密码认证、AI驱动的实时敏感数据掩码和会话记录。该工具支持自动化员工权限管理和全面审计，可将重复控制台操作转化为无代码UI，显著提高工作效率。适用于各类操作系统，支持HIPAA、SOC 1/2、PCI和GDPR等多项合规要求。Rails Guard为企业提供全面的Rails控制台安全性和可管理性解决方案，有效保护数据安全。

safeguards-shield - 增强人工智能应用的安全防护开发工具

GithubLLMsSafeguards Shield保护层安全风险工具包开源项目

Safeguards Shield是一个旨在安全、可靠使用大型语言模型(LLMs)的开发者工具包。本工具包提供保护层功能，能够防御恶意输入并过滤模型输出，使AI应用从原型快速转向生产阶段。此外，包含超过20种即用型检测器，为生成式AI(GenAI)应用提供全面的安全保障，并助力缓解LLM的可靠性与安全隐患。工具包还支持监控事件、成本及关于AI的责任指标，支持应用的长期发展。

guardrail - 基于OpenAPI/Swagger的多库和框架代码生成工具

GithubJavaOpenAPIScalaguardrail代码生成工具开源项目

guardrail是一款能够读取OpenAPI/Swagger规范文件，并为Scala和Java生成源代码的工具。其支持的库和框架包括Scala的akka-http、http4s和dropwizard，以及Java的dropwizard和spring-mvc。该工具提供适用于sbt、Maven和Gradle的插件，并通过sbt-version-policy确保模块间的二进制兼容性。适合新手和有经验的开发者，项目提供详细的贡献指南和问题追踪页面，便于社区参与项目发展。

llm-guard - 大语言模型安全交互的全面防护工具

GithubLLM GuardProtect AI大语言模型安全开源项目数据泄漏

LLM Guard是由Protect AI设计的一款全面安全解决方案，专为保障大语言模型的安全互动而打造。它具备语言过滤、数据泄露预防和抗提示注入攻击等功能，确保互动安全和隐私。项目支持多种扫描器，能有效检测和防护潜在威胁。安装简便，易于集成到生产环境中，是提升LLM安全的理想工具。

NeMo-Guardrails - 开源工具包为LLM对话应用提供可编程安全护栏

ColangGithubLLMNeMo Guardrails安全保护对话应用开源项目

NeMo Guardrails是一个开源工具包，为基于LLM的对话应用添加可编程安全护栏。它支持五种类型的护栏，兼容多种LLM模型，并引入Colang语言设计对话流程。工具包提供内置护栏库、CLI工具、服务器功能、LangChain集成和评估工具，帮助开发者构建可靠安全的LLM应用。

griptape - 构建AI应用的模块化Python框架，支持企业数据和API集成

AI应用GithubGriptapePython框架企业数据开源项目模块化

Griptape是一个模块化Python框架，专为构建安全连接企业数据和API的AI应用而设计。它提供核心组件如代理、管道、工作流、任务、工具、内存、驱动和引擎，确保开发者在每一步保持控制和灵活性。Griptape支持高效的数据加载、处理和存储，并能与多种外部资源和服务交互。更多信息请参阅Griptape文档和在线课程。

giskard - LLM和ML模型的评估和测试框架

AI模型GiskardGithubLLM偏见检测安全性开源项目

Giskard是一个开源的Python库，旨在自动检测AI应用中的性能、偏差和安全问题。支持LLM和传统的ML模型，功能涵盖自动生成评估数据集、评估RAG应用答案、检测幻觉、生成有害内容及敏感信息泄露等问题。Giskard可无缝集成到各种环境中，并提供详细文档和示例代码，适用于各类AI开发者。

safe-rlhf - 北京大学开发的AI安全增强框架

BeaverGithub人工智能安全RLHF开源项目数据集模型训练

Safe RLHF是一个由北京大学PKU-Alignment团队开发的开源框架，整合了SFT、RLHF及Safe RLHF训练方法。它支持多种预训练模型，提供大量人工标注数据，能够训练奖励与成本模型，并采用多层次的安全性校验指标。最新发布的版本提供详尽的复现代码和数据集，旨在增强AI模型的安全性和实用性。

responsible-ai-toolbox - 负责任AI开发与监控的工具集

AI模型FairlearnGithubInterpretMLResponsible AI Toolboxraiwidgets开源项目

Responsible AI Toolbox是一个集合，包含多个工具和库，旨在通过提供模型和数据探索及评估界面，帮助开发者和利益相关者更好地理解和监控AI系统。该工具集包括Responsible AI dashboard、Error Analysis dashboard、Interpretability dashboard、Fairness dashboard等，还涵盖数据处理、数据平衡分析与性别偏见测量等模块。用户可自定义工作流，以优化模型调试和数据驱动决策，确保AI系统的安全性、可靠性和公平性。

modelscan - 开源AI模型安全扫描工具助力高效检测风险

GithubModelScan安全扫描序列化攻击开源项目机器学习模型

ModelScan是Protect AI开发的开源AI模型安全扫描工具,支持H5、Pickle和SavedModel等多种格式。它可快速识别PyTorch、TensorFlow、Keras等框架中的模型安全风险,有效防范模型序列化攻击。ModelScan易于集成到机器学习流程中,为AI模型全生命周期提供安全保障,保护数据和系统安全。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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