Beschreibung
Athina ist eine umfassende, kollaborative KI-Entwicklungsplattform, die Teams dabei unterstützt, KI-Funktionen mit erhöhter Effizienz zu erstellen, zu testen und zu überwachen. Sie bietet eine einheitliche Umgebung für die Verwaltung von Prompts, die Bewertung von Datensätzen und das Prototyping komplexer KI-Flows, wodurch Teams KI-Produkte bis zu 10-mal schneller ausliefern können.
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Die Plattform richtet sich an eine Vielzahl von Benutzern, von nicht-technischen Produktmanagern bis hin zu Data Scientists und Ingenieuren. Produktmanager können No-Code-KI-Engineering nutzen, um komplexe KI-Flows ohne tiefgreifende technische Kenntnisse zu erstellen. Data Scientists können mit ihren Daten arbeiten, Datensätze nebeneinander vergleichen und sie mit SQL bearbeiten. Ingenieure erhalten programmatischen Zugriff, der es ihnen ermöglicht, Prompts, Flows und Evaluierungen per Code auszuführen, während gleichzeitig eine benutzerfreundliche Oberfläche für nicht-technische Mitarbeiter angeboten wird.
Zu den Kernfunktionen gehört die Prompt-Verwaltung, mit der Benutzer Prompts für jedes Modell, einschließlich benutzerdefinierter Modelle, verwalten, testen und ausführen können. Die Datensatzbewertung wird durch über 50 vordefinierte Evaluierungen oder benutzerdefinierte Konfigurationen sowie die Möglichkeit, Datensätze durch Modifizierung von Modellen, Prompts oder Retrieviern neu zu generieren, verbessert. Athina ermöglicht auch die menschliche Überprüfung (Human-in-the-Loop) durch seine Annotationsfunktionen, die es Teams ermöglichen, Evaluierungsergebnisse zu verifizieren und Datensätze zu annotieren.
Für die KI-Überwachung und -Beobachtbarkeit bietet Athina leistungsstarke Tools, die nativ für LLM-Traces entwickelt wurden. Es erfasst jeden Schritt von LLM-Flows zur Wiedergabe und bietet kontinuierliche Online-Evaluierungen, die auf eingehende Protokolle angewendet werden, um die Echtzeitgenauigkeit sichtbar zu machen. Segmentierte und vergleichende Analysen ermöglichen es Benutzern, die Modellleistung im Laufe der Zeit und über verschiedene Segmente wie Prompts, Modelle oder Kunden-IDs hinweg zu verstehen.
Datenschutz und Sicherheit sind von größter Bedeutung. Athina bietet feingranulare Zugriffskontrollen und Optionen für die Selbst-Hosting-Bereitstellung innerhalb Ihrer Cloud-Umgebung. Es ist außerdem SOC-2 Typ 2-konform. Die Plattform unterstützt benutzerdefinierte Modelle von Anbietern wie Azure OpenAI und AWS Bedrock und gewährleistet so Flexibilität für diverse KI-Stacks. Athina zielt darauf ab, die KI-Entwicklung zu beschleunigen, indem es eine robuste, benutzerfreundliche und sichere Umgebung für den gesamten KI-Lebenszyklus bereitstellt.
- KategorieMLOps & Modell-Deployment
- PreismodellFreemium
- BereitstellungCloud, Selbst gehostet
- PlattformenWeb
Athina's Kernfunktionen
Kollaborative KI-Entwicklungsplattform
Prompt-Verwaltung und -Test
Datensatzbewertung mit über 50 vordefinierten Evaluierungen
Anpassbare Evaluierungskonfigurationen
Prototyping von KI-Flows
No-Code-KI-Engineering für Produktmanager
Programmatischer Zugriff für Ingenieure
Integration von menschlicher Qualitätssicherung für Datensatzannotation
LLM-Trace-Überwachung und -Wiedergabe
Kontinuierliche Online-Evaluierungen
Segmentierte und vergleichende Analysen
Option zur Selbst-Hosting-Bereitstellung
Feingranulare Zugriffskontrollen
SOC-2 Typ 2-Konformität
Unterstützung für benutzerdefinierte Modelle und Anbieter
Wie verwendet man Athina?
Prototyping: Erstellen Sie leistungsstarke KI-Ketten und führen Sie sie programmatisch aus.
Evaluieren: Testen Sie Datensätze mit vordefinierten oder benutzerdefinierten Evaluierungen.
Annotieren: Ermöglichen Sie Ihrem Team, Ergebnisse zu verifizieren und Datensätze zu annotieren.
Verwalten: Steuern Sie Prompts, Datensätze und KI-Flows kollaborativ.
Überwachen: Erhalten Sie Einblicke in Produktions-KI mit Tracing und Analysen.
Integrieren: Nutzen Sie die API oder UI, um Athina in Ihren Workflow zu integrieren.
Athina's Anwendungsfälle
- Entwicklung von KI-Funktionen
- Prompt Engineering
- Datensatzbewertung
- Prototyping von KI-Flows
- KI-Beobachtbarkeit
- Human-in-the-Loop QA
- No-Code KI-Engineering
- Integration benutzerdefinierter Modelle
