adhit-r/fairmind

Risk taxonomy data model

Ouverte

#157 ouverte le 22 mars 2026

Voir sur GitHubGuide contributeur
 (1 commentaire) (0 réaction) (0 personne assignée)Python (12 forks)auto 404
ai/mlenhancementgood first issue

Métriques du dépôt

Stars
 (9 étoiles)
Métriques de merge PR
 (Merge moyen 2j 6h) (3 PRs mergées en 30 j)

Description

Parent Issue

Part of #149 — AI Risk: IBM/MIT Risk Template Integration

Description

Define the risk category schema based on IBM AI Risk Atlas and MIT AI Risk Repository. Create database models for risk categories, risk factors, and assessment templates.

Requirements

  • Risk category schema covering: fairness, explainability, robustness, privacy, security, accountability, hallucination
  • Risk factors per category (sub-dimensions)
  • Assessment template model — stores questionnaire structure per taxonomy
  • Schema must be framework-agnostic so new taxonomies (OECD, custom) can be added without a redesign
  • Follow existing SQLAlchemy model patterns in apps/backend/src/infrastructure/db/database/models.py

Deliverables

  • Database models for risk categories and risk factors
  • Assessment template model
  • Alembic migration
  • Seed data for initial IBM/MIT taxonomy
  • Basic Pydantic schemas for the new models

Getting Started

  1. Read apps/backend/src/infrastructure/db/database/models.py to understand existing model patterns
  2. Read apps/backend/src/domain/compliance/ for how compliance models are structured — risk assessment should follow similar patterns
  3. Create models, migration, and seed data
  4. Open a PR against main and link this issue

Guide contributeur

Direction de recherche
Examinez les modèles SQLAlchemy existants dans apps/backend/src/infrastructure/db/database/models.py et la structure du domaine de conformité dans apps/backend/src/domain/compliance/ pour comprendre les conventions. Créez ensuite de nouveaux modèles pour les catégories de risque, les facteurs de risque et les modèles d'évaluation en suivant ces modèles.
Stack technique
python
Domaine
backenddatabase
Type d'issue
Fonctionnalité
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
3
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
1-2 jours
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Active
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Claire
Prérequis
PythonSQLAlchemyAlembicPydantic
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
60