compliant-llm 的项目扩展与二次开发

项目的基础介绍

compliant-llm 是一个用于确保 AI 系统遵守性、可靠性和安全性的全面工具包。它支持跨多个遵守性框架（如 NIST、ISO、HIPAA、GDPR 等）的工作，旨在为信息安全团队、遵守性团队和 AI 工程师提供帮助，确保 AI 系统经过良好测试，并与组织的遵守性政策和控制措施保持一致。

项目的核心功能

• 安全测试：提供针对 8 种以上的攻击策略的测试，包括提示注入、越狱尝试和上下文操作等。
• 遵守性分析：确保系统符合行业标准和最佳实践。
• 供应商支持：通过 LiteLLM 支持 multiple LLM 提供商。
• 可视化仪表板：提供交互式 UI 用于分析测试结果。
• 端到端测试：对 AI 系统进行端到端测试。
• 详细报告：提供包含可操作见解的全面报告。

项目使用了哪些框架或库？

compliant-llm 主要使用 Python 开发，并且在代码中使用了 Docker 来容器化应用。从代码库中可以看出，项目可能使用了以下框架或库：

• Flask 或 FastAPI（用于 Web 框架）
• Pandas（数据处理）
• Matplotlib 或 Seaborn（数据可视化）
• Pytest（测试）
• various LLM providers' APIs（各种语言模型提供商的 API）

项目的代码目录及介绍

项目的代码目录结构如下：

compliant-llm/
|-- .github/
|-- .streamlit/
|-- cli/
|-- configs/
|-- core/
|-- docs/
|-- examples/
|-- tests/
|-- ui/
|-- .dockerignore
|-- .env.example
|-- .gitignore
|-- .pre-commit-config.yaml
|-- CHANGELOG.md
|-- CONTRIBUTING.md
|-- Dockerfile
|-- LICENSE
|-- README.md
|-- RELEASE_CHECKLIST.md
|-- UV_MIGRATION_GUIDE.md
|-- __init__.py
|-- docker-compose.yml
|-- pyproject.toml
|-- requirements-lock.txt
|-- requirements.txt
|-- setup.py

• core/：包含项目的核心逻辑和功能实现。
• cli/：命令行接口相关代码。
• ui/：用户界面相关代码。
• tests/：单元测试和集成测试代码。
• configs/：配置文件，用于定制化项目设置。
• docs/：项目文档。
• examples/：使用 compliant-llm 的示例代码。

对项目进行扩展或者二次开发的方向

1. 增加新的测试策略：基于现有的测试策略，可以开发新的策略以覆盖更多的安全测试场景。
2. 集成更多的 LLM 提供商：通过集成更多的语言模型提供商，扩大工具包的适用范围。
3. 增强可视化仪表板：改进 UI，提供更加直观和强大的数据分析可视化功能。
4. 支持更多的遵守性框架：开发新的模块，支持更多的遵守性框架，如 HIPAA、GDPR 等。
5. 优化性能和可扩展性：优化核心算法，提高系统的性能和可扩展性，适应大规模的使用场景。
6. 增加自动化部署和持续集成支持：集成自动化部署流程和持续集成服务，以简化项目的部署和维护过程。