langfair

给LLM做公平性体检,防偏见翻车

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 50 🐛 待处理 31 👀 关注 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 261
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源Python库,完全免费,无付费版本。

项目预览

langfair 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队cvs-health
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源Python库,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型ai,ai-safety,artificial-intelligence,bias,bias-detection,ethical-ai,fairness,fairness-ai,fairness-ml,fairness-testing,large-language-models,llm,llm-evaluation,llm-evaluation-framework,llm-evaluation-metrics,python,responsible-ai
GitHub 星标★ 261
上线时间2024-09-20 00:00:00
代码更新2026-09-11
仓库体积32.2 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

LangFair 是一个用于大语言模型(LLM)偏见与公平性评估的 Python 库,专注于用例级别的评估。它解决了当前 LLM 应用中缺乏系统化、可操作公平性测试的问题,帮助开发者和企业在部署前识别模型输出中的潜在偏见。核心能力包括:提供多种评估指标(如情感偏见、毒性差异、刻板印象等),支持自定义评估场景,生成可视化报告,并集成到现有测试流程中。通过简单的 API,用户可以快速对模型输出进行公平性审计,从而降低合规风险,提升 AI 系统的可信度。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 261

核心亮点

  • 提供多种现成的偏见评估指标,开箱即用
  • 支持自定义用例场景,灵活适配业务需求
  • 生成可视化报告,便于团队理解和决策

不足之处

  • 早期项目,文档和社区支持待观察
  • 评估指标覆盖范围有限,可能无法覆盖所有偏见类型

适用场景

  • LLM应用上线前的公平性审计
  • 持续监控模型输出偏见变化
  • 合规部门评估AI系统风险

替代项目

Fairlearn、AI Fairness 360、LIME

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