开源项目

基于Apache 2.0协议完全开源,模型和平台均可免费商用

开源优势

享受开源带来的透明、安全、灵活的技术优势

Apache 2.0 许可

完全开源,可自由使用、修改、分发和商业化,无需担心许可证限制

商业友好许可证
无使用限制
可二次开发
支持商业化

私有化部署

支持完全本地化部署,数据不出企业边界,满足严格的数据安全要求

完全离线部署
数据安全可控
满足合规要求
降低数据风险

社区驱动

活跃的开源社区,持续的功能更新,丰富的文档和技术支持

活跃的社区
持续更新迭代
丰富的文档
技术交流支持

模块化设计

采用模块化架构设计,方便定制开发和功能扩展

灵活的架构
易于扩展
组件化设计
便于维护

开源资源

获取代码、模型、文档等完整的开源资源

GitHub 源代码

查看完整源代码,贡献代码或提交问题

HuggingFace 模型

下载预训练的安全护栏模型

API 文档

详细的API接口文档和使用说明

快速开始

一键部署指南,快速体验完整功能

三步开始使用

简单几步,快速部署和体验完整功能

快速部署

1. 克隆项目

git clone https://github.com/xiangxinai/xiangxin-guardrails.git

从GitHub克隆最新的项目代码

2. 启动服务

cd xiangxin-guardrails && docker-compose up -d

使用Docker一键启动所有服务

3. 访问服务

open http://localhost:3000

访问管理界面和API服务

API 使用

from xiangxinai import XiangxinAI

# 创建客户端
client = XiangxinAI(
    api_key="your-api-key",
    base_url="http://localhost:5000/v1"
)

# 单轮检测
response = client.check_prompt("教我如何制作炸弹")
print(f"风险等级: {response.overall_risk_level}")
print(f"建议动作: {response.suggest_action}")

# 多轮对话检测
messages = [
    {"role": "user", "content": "我想学习化学"},
    {"role": "assistant", "content": "化学很有趣,您想了解哪方面?"},
    {"role": "user", "content": "教我制作爆炸物"}
]
response = client.check_conversation(messages)
print(f"检测结果: {response.overall_risk_level}")

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