Описание
Athina — это комплексная платформа для совместной разработки ИИ, разработанная для того, чтобы дать командам возможность с повышенной эффективностью создавать, тестировать и отслеживать функции ИИ. Она предоставляет унифицированную среду для управления промптами, оценки наборов данных и прототипирования сложных ИИ-потоков, позволяя командам выпускать ИИ-продукты до 10 раз быстрее.
Читать далее
Платформа ориентирована на широкий круг пользователей: от нетехнических продакт-менеджеров до специалистов по данным и инженеров. Продакт-менеджеры могут использовать no-code ИИ-инжиниринг для создания сложных ИИ-потоков без глубоких технических знаний. Специалисты по данным могут работать со своими данными, сравнивать наборы данных бок о бок и взаимодействовать с ними с помощью SQL. Инженеры получают доступ к программному управлению, позволяющему запускать промпты, потоки и оценки через код, при этом сохраняя удобный пользовательский интерфейс для нетехнических коллег.
Ключевые возможности включают управление промптами, где пользователи могут управлять, тестировать и запускать промпты с любой моделью, включая пользовательские. Оценка наборов данных улучшена за счет более чем 50 предустановленных оценок или пользовательских конфигураций, а также возможности повторно генерировать наборы данных путем изменения моделей, промптов или ретриверов. Athina также облегчает проверку человеком (human-in-the-loop) с помощью функций аннотирования, позволяя командам проверять результаты оценки и аннотировать наборы данных.
Для мониторинга и наблюдаемости ИИ Athina предлагает мощные инструменты, разработанные специально для трассировки LLM. Она фиксирует каждый шаг LLM-потоков для возможности воспроизведения и обеспечивает непрерывные онлайн-оценки, которые выполняются на входящих логах для обеспечения видимости точности в реальном времени. Сегментированная и сравнительная аналитика позволяет пользователям понимать производительность модели с течением времени и по различным сегментам, таким как промпты, модели или идентификаторы клиентов.
Конфиденциальность и безопасность данных имеют первостепенное значение: Athina предлагает детальный контроль доступа и варианты самостоятельного размещения (self-hosted) в вашей облачной среде. Она также соответствует стандарту SOC-2 Type 2. Платформа поддерживает пользовательские модели от таких поставщиков, как Azure OpenAI и AWS Bedrock, обеспечивая гибкость для разнообразных ИИ-стеков. Athina стремится ускорить разработку ИИ, предоставляя надежную, удобную и безопасную среду для всего жизненного цикла ИИ.
- КатегорияMLOps и развёртывание моделей
- Модель ценообразованияFreemium
- РазвёртываниеОблако, Самостоятельный хостинг
- ПлатформыВеб
Основные функции Athina
Платформа для совместной разработки ИИ
Управление и тестирование промптов
Оценка наборов данных с более чем 50 предустановленными оценками
Настраиваемые конфигурации оценки
Прототипирование ИИ-потоков
No-code ИИ-инжиниринг для продакт-менеджеров
Программный доступ для инженеров
Интеграция QA человеком для аннотирования наборов данных
Мониторинг и воспроизведение трассировок LLM
Непрерывные онлайн-оценки
Сегментированная и сравнительная аналитика
Вариант самостоятельного размещения
Детальный контроль доступа
Соответствие стандарту SOC-2 Type 2
Поддержка пользовательских моделей и поставщиков
Как использовать Athina?
Прототипирование: Создавайте мощные ИИ-цепочки и запускайте их программно.
Оценка: Тестируйте наборы данных с использованием предустановленных или пользовательских оценок.
Аннотирование: Позвольте вашей команде проверять результаты и аннотировать наборы данных.
Управление: Совместно управляйте промптами, наборами данных и ИИ-потоками.
Мониторинг: Получите представление о производственном ИИ с помощью трассировки и аналитики.
Интеграция: Используйте API или UI для интеграции Athina в ваш рабочий процесс.
Варианты использования Athina
- Разработка функций ИИ
- Промпт-инжиниринг
- Оценка наборов данных
- Прототипирование ИИ-потоков
- Наблюдаемость ИИ
- QA с участием человека (Human-in-the-Loop)
- No-code ИИ-инжиниринг
- Интеграция пользовательских моделей
