Athina AIKollaborative AI-Entwicklungsplattform zum Erstellen, Testen und Überwachen von AI-Features.

Athina ist eine kollaborative AI-Entwicklungsplattform, die Teams dabei hilft, AI-Features zu erstellen, zu testen und zu überwachen, mit dem Ziel, ihre Bereitstellung in der Produktion zu beschleunigen. Die Plattform richtet sich an verschiedene Rollen innerhalb eines AI-Teams, einschließlich Datenwissenschaftler, Produktmanager, QA-Teams und Ingenieure, indem sie maßgeschneiderte Werkzeuge und Schnittstellen bereitstellt. Sie ermöglicht sowohl technischen Benutzern, die programmgesteuert über SDKs und APIs interagieren können, als auch nicht-technischen Benutzern, die eine No-Code-UI für Aufgaben wie das Erstellen komplexer AI-Flüsse nutzen können. Zu den Kernfunktionen gehören ein umfassendes Prompt-Management, das verschiedene Modelle einschließlich benutzerdefinierter Modelle unterstützt, sowie Funktionen zum Testen und Ausführen von Prompts. Es bietet umfangreiche Evaluierungsfunktionen für Daten, mit über 50 voreingestellten Evaluierungsmetriken sowie Optionen zur Konfiguration benutzerdefinierter Evaluierungen. Die Plattform unterstützt auch die experimentelle Regeneration von Daten, indem Benutzer Modelle, Prompts oder Retriever leicht ändern können. Athina integriert menschliche QA-Teams, um neben AI-Evaluierungen zu arbeiten, und ermöglicht die Überprüfung von Evaluierungsergebnissen und die Annotation von Daten. Benutzer können leistungsstarke AI-Ketten prototypisieren und programmgesteuert ausführen, und Datenwissenschaftler können Daten nebeneinander mit SQL-Interaktion vergleichen. Für die Produktions-AI bietet Athina robuste Observabilitätsfunktionen, einschließlich leistungsstarker Überwachung, die speziell für AI-Traces entwickelt wurde. Sie erfasst jeden Schritt von LLM-Flüssen, ermöglicht die Wiederholung und Analyse. Kontinuierliche Online-Evaluierungen können konfiguriert werden, um auf eingehenden Protokollen zu laufen, und bieten eine laufende Sichtbarkeit in die Genauigkeit. Segmentierte Analysen helfen Teams zu verstehen, wie sich die Modellleistung im Laufe der Zeit und über verschiedene Segmente hinweg ändert, mit der Möglichkeit, Evaluierungswerte nach Prompt, Modell, Thema oder Kunden-ID zu vergleichen. Zu den hervorgehobenen Stärken gehören volle Datenprivatsphäre durch feinkörnige Zugriffskontrollen und die Option für selbstgehostete Bereitstellung innerhalb einer eigenen VPC. Athina ist auch SOC-2 Typ 2 konform und unterstützt die Integration mit benutzerdefinierten Modellen und Anbietern wie Azure OpenAI und AWS Bedrock.