Infosys-Responsible-AI-Toolkit：集成AI安全与透明的强大工具集

Infosys-Responsible-AI-Toolkit：集成AI安全与透明的强大工具集

Infosys-Responsible-AI-Toolkit The Infosys Responsible AI toolkit incorporates various features including safety, security, explainability, fairness, bias and hallucination detection to ensure AI solutions are trustworthy and transparent. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/Infosys-Responsible-AI-Toolkit

项目介绍

Infosys-Responsible-AI-Toolkit 是一个开源的AI工具集，提供了一系列API，用于在AI解决方案中集成安全性、隐私性、可解释性、公平性和幻觉检测等功能。通过这些API，开发者可以确保其AI系统的可信度和透明度，满足日益增长的AI伦理和合规需求。

项目技术分析

Infosys-Responsible-AI-Toolkit 采用了模块化设计，每个模块都专注于特定的功能，如内容审核、解释性、公平性与偏差检测、幻觉检测、隐私保护、安全性和安全攻击与防御等。以下是对各模块的技术分析：

1. ModerationLayer API：提供了一套全面的安全、隐私、可解释性、公平性和幻觉检测功能，用于规范LLM生成的提示和响应内容。
2. Explainability API：为LLM响应提供解释性，支持回归、分类和时间序列模型的全球和局部解释性。
3. Fairness & Bias API：用于检查LLM提示和响应以及传统ML模型中的公平性和偏差。
4. Hallucination API：在RAG场景下检测和量化LLM响应中的幻觉。
5. Privacy API：在LLM的提示或响应中检测和匿名化或加密PII信息。
6. Safety API：检测和匿名化与LLM相关的有毒和粗俗文本。
7. Security API：针对表格和图像数据的安全攻击和防御，以及提示注入和越狱检查。

此外，工具集还提供了用户友好的界面，包括Angular微前端应用、Shell应用、Python后端模块等，以实现无缝的实验和与各种 Responsible AI 原则的对齐。

项目及技术应用场景

Infosys-Responsible-AI-Toolkit 可应用于多种场景，包括但不限于：

• 内容审核：在社交媒体、新闻平台等场景中，自动审核和过滤不适当的内容。
• 隐私保护：在处理用户数据时，自动识别和加密敏感信息，以保护用户隐私。
• 模型评估：通过公平性、偏差、可解释性等指标，全面评估和优化机器学习模型。
• 安全防御：在机器学习模型中实施安全措施，防御潜在的攻击。

项目特点

以下是Infosys-Responsible-AI-Toolkit 的主要特点：

1. 模块化设计：工具集的模块化设计使得开发者可以根据需要选择和使用特定的功能模块。
2. 全面的功能：涵盖了AI安全、隐私、公平性、可解释性等多个方面，满足多样化的需求。
3. 易于集成：提供的API易于集成到现有的AI解决方案中，无需大规模重构。
4. 优化支持：针对Azure OpenAI进行了优化，同时支持其他LLM的适配。
5. 持续更新：项目持续更新，未来将增加更多功能，如多语言支持、公平性审计等。

通过Infosys-Responsible-AI-Toolkit，开发者可以有效地提升AI系统的安全性、隐私性和透明度，满足日益严格的法规要求和用户期望。这个工具集不仅提供了必要的功能支持，还通过模块化的设计简化了集成过程，使得它成为构建负责任AI解决方案的理想选择。

Infosys-Responsible-AI-Toolkit The Infosys Responsible AI toolkit incorporates various features including safety, security, explainability, fairness, bias and hallucination detection to ensure AI solutions are trustworthy and transparent. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/Infosys-Responsible-AI-Toolkit