promptguard-team/promptguard-ai
GitHub: promptguard-team/promptguard-ai
PromptGuard AI 是一个企业级 LLM 安全代理平台，通过 API 网关、ML 分类器和可视化仪表板，为大模型交互提供授权管控、内容检测和安全分析能力。
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# PromptGuard AI 🛡️
受 AI TRiSM 启发的安全代理平台，包含 LLM 网关、CISO 分析和安全聊天界面。这是一个工程项目。
## 架构
本项目基于微服务架构（Monorepo），旨在部署于 **k3s** 集群。
* **Frontend Chat：** React（用于提示词的用户界面）
* **Frontend CISO：** React（用于安全的分析仪表板）
* **API Gateway Proxy：** FastAPI（授权网关和 LLM 代理）
* **ML Classifier：** FastAPI + PyTorch（查询/响应分类器）
* **Database：** PostgreSQL
## 仓库结构
```
promptguard-ai/
├── .github/ # CI/CD configuration and Issue templates
├── docs/ # Project documentation
├── frontend-chat/ # Chat application code
├── frontend-ciso/ # CISO dashboard code
├── api-gateway/ # Proxy gateway code
├── ml-classifier/ # ML model code
├── k8s/ # Kubernetes deployment manifests
└── docker-compose.yml # Local development environment
```
## 如何在本地运行
开发时无需本地 k8s 集群。我们使用 Docker。
1. 复制环境变量文件：
`cp .env.example .env`（并填写密钥）
2. 使用以下命令运行整个环境：
`docker compose up --build`
3. 应用程序将可在各自的端口上访问（详情请见终端）。
## 如何贡献
在编写第一行代码之前，请阅读 [CONTRIBUTING.md](.github/CONTRIBUTING.md) 文件！
标签：Python, React, Syscalls, 人工智能安全, 凭据扫描, 合规性, 大语言模型网关, 微服务架构, 数据分析平台, 无后门, 测试用例, 请求拦截, 逆向工具