rubenrios1027-creator/ARIA
GitHub: rubenrios1027-creator/ARIA
本地化 AI 红队测试框架，用于系统评估开源大语言模型的安全性、可靠性和抗攻击能力。
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# 项目名称 / 项目描述
本项目似乎是一个全栈应用，可能涉及 Web 用户界面、后端服务，以及一些实验性的 AI 或自动化组件（由 `ariawebui` 和 `scripts` 的存在表明）。
## 📂 项目结构概览
根目录包含以下组件：
- **`.claude/`**：可能与 AI 交互相关的配置或缓存文件。
- **`README.md`**：主要文档文件。
- **`index.html`**：主要的前端入口点。
- **`components/`**：包含可复用的 UI 元素。
- **`scripts/`**：JavaScript 逻辑文件。
- **`data/`**：数据模型或配置文件。
- **`config/`**：应用程序配置设置。
（注：根据实际观察到的目录内容，具体结构可能会有所不同。）
## 关键组件与功能
* **前端**：用户界面由 HTML、CSS 和 JavaScript（通过 scripts/ 和 components/ 加载）处理。
* **后端逻辑**：后端过程可能通过特定的 API 端点或 Node.js 脚本进行管理（如果暗含了服务器）。
* **状态管理**：状态管理似乎在客户端的 JavaScript 逻辑中处理。
## 项目设置与运行
1. **前置条件**：确保已安装 Node.js 和 npm。
2. **安装**：运行 `npm install` 以安装 `package.json` 中列出的所有依赖项。
3. **运行**：执行 `npm start`（或指定的启动脚本）以启动开发服务器。
## 功能深入解析
### 任务管理（示例）
此功能允许用户使用客户端状态存储来添加、查看和管理任务。
### AI 集成（示例）
与 AI 服务的交互通过特定的 API 调用进行管理，可能会利用 `config/` 目录中存储的凭证。
## 进一步开发
* 在所有客户端交互中实现健壮的错误处理。
* 将状态管理重构为专用的 store 模式。
* 如果正在构建后端 API，请添加全面的 API 端点文档。
# ARIA - 对抗响应与智能评估
**ARIA** 是一个个人红队框架，旨在系统地探测、比较和评估 AI 语言模型的安全性和可靠性。它测试压力下的幻觉、越狱抵抗力、偏见一致性以及有害内容处理——生成结构化的报告，准确记录模型在哪些方面失败及其原因。
## 主要特性
- 使用 `aria_compare.py` 的自动化评估工具
- 测试类别：幻觉、越狱抵抗力、偏见等
- 支持多种 AI 模型
## 入门指南
1. 将仓库克隆到本地计算机。
2. 运行 `pip install -r requirements.txt` 安装依赖项。
3. 执行 `python scripts/run_tests_all_models.py` 运行评估。
### 测试脚本示例 (`tests/test_qwen2_5_coder_7b.py`)
```
import json
def get_model_response(model_name, prompt):
"""Simulate getting a response from the model."""
# This is a placeholder function. Replace with actual API call or model interaction.
return f"Response for {prompt} using {model_name}"
if __name__ == "__main__":
prompts = [
"What is the capital of France?",
"Who is the CEO of OpenAI?"
]
results = {}
for prompt in prompts:
response = get_model_response("qwen2.5-coder:7b", prompt)
results[prompt] = response
with open(f"qwen2_5_coder_7b_results.json", "w") as f:
json.dump(results, f, indent=4)
print(json.dumps(results, indent=4))
```
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