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VerifyWise – 오픈소스 AI 거버넌스 플랫폼

개요 – VerifyWise는 조직이 AI 모델 사용에 따른 위험과 규정 준수 요구 사항을 관리할 수 있도록 지원하는 소스 사용 가능한 웹 애플리케이션입니다. AI 자산 추적, 대규모 언어 모델(LLM) 평가, 정책 문서화, 감사 준비 보고서 생성을 위한 도구 세트를 제공합니다. 이 플랫폼은 온프레미스 또는 프라이빗 클라우드에서 실행할 수 있어 기업이 데이터와 거버넌스 프로세스를 완전히 제어할 수 있습니다.

주요 기능

• 규정 준수 프레임워크 – EU AI Act, ISO 42001, NIST AI RMF, ISO 27001 및 기타 21개 표준(SOC 2, GDPR, HIPAA 등)에 대한 기본 지원.
• 대시보드 및 위험 보기 – 경영진 및 운영 대시보드에서 AI 사용 사례 위험, 공급업체 위험, 모델 인벤토리, 인시던트 관리를 표시합니다.
• LLM 평가 스위트 – "EvalServer" 서비스가 LLM 벤치마크를 실행하고 "LLM Arena"가 나란히 비교를 제공합니다.
• AI 기반 어드바이저 – 거버넌스 조치를 제안하고 규정 준수 질문에 답변하는 채팅 기반 어시스턴트.
• AI 탐지 – 코드 저장소를 스캔하여 AI 생성 콘텐츠와 감독 없이 사용될 수 있는 "섀도우 AI"를 플래그 지정합니다.
• 정책 및 워크플로 엔진 – 정책 템플릿 생성, 표준에 대한 통제 매핑, 이메일 또는 Slack 알림을 통한 승인 워크플로 실행.
• 통합 – Slack, Jira, Azure AI Foundry, MLflow용 커넥터와 MIT/IBM 저장소의 위험 데이터 가져오기.
• 자동화 및 웹훅 – 엔터티 변경 시 작업 트리거, 보고서 예약 또는 외부 시스템으로 데이터 푸시.

기술 스택

• 프론트엔드: React.js(개발 시 포트 5173에서 제공).
• 백엔드: Node.js API(포트 3000)와 PostgreSQL(영속성) 및 Redis(캐싱).
• 평가 서비스: Python 3.12 + FastAPI 스타일 서버(EvalServer)로 LLM 벤치마크 처리.
• 배포: Docker 및 Docker-Compose, 선택적 Kubernetes 매니페스트; 온프레미스, 프라이빗 클라우드 또는 Render.com 같은 서비스에서 실행 가능.
• 인증: 로컬 계정, Google OAuth2, Entra ID, RBAC 역할.

시작 방법

1. 저장소를 클론하고 프론트엔드(Clients에서 npm install)와 백엔드(Servers에서 npm install)를 설치합니다.
2. PostgreSQL 데이터베이스와 Redis 컨테이너를 설정합니다.
3. .env.dev를 .env로 복사하고 강력한 JWT_SECRET을 설정하며 슈퍼 관리자 이메일/암호를 정의합니다.
4. (선택 사항) LLM 평가 기능을 위해 Python EvalServer를 시작합니다.
5. 개발용으로 백엔드(npm run watch)와 프론트엔드(npm run dev)를 실행하거나 제공된 install.sh/Docker-Compose 스크립트를 프로덕션에 사용합니다.
6. 서비스를 공개적으로 노출하는 경우 Nginx 및 Certbot으로 SSL을 구성합니다.

대상 사용자 – 기업, 규제 산업 또는 AI 모델을 중앙에서 관리하고 위험을 평가하며 감사자에게 규정 준수를 입증해야 하는 모든 팀. 코드가 Business Source License 1.1(상용 이중 라이선스 옵션 포함)로 소스 사용 가능하므로 조직은 구현을 감사하거나 내부 정책을 충족하도록 확장할 수 있습니다.

자세한 정보 – 공식 사이트verifywise.ai, 사용자 가이드, Discord 커뮤니티 및 저장소의 README에 자세한 문서, 스크린샷, 배포 스크립트가 포함되어 있습니다.