Athina AI: AIアプリケーションの構築とデバッグのためのコード実行フローの可視化

はじめに

Athina AIは、チームが迅速にAI機能を構築、テスト、監視できるように設計された共同AI開発プラットフォームです。このプラットフォームは、データセットの評価、ヒント管理、データ注釈、実験管理などの豊富なツールと機能を提供します。アシーナAIは、技術的なユーザーと非技術的なユーザーの両方が共同で作業することをサポートし、AIアプリケーションの開発プロセスを合理化し、チームがAIアプリケーションを本番環境に迅速に移行できるようにします。

機能一覧

• データセットの評価50以上のプリセット評価、またはカスタム評価を設定して、データセットを迅速に評価します。
• キュー・マネジメントプロンプトを素早く反復し、異なるモデルをテストし、レスポンスを比較し、組み込みのバージョン管理とデプロイ機能を使用してプロンプトを管理します。
• データ注釈アノテーションチームのコラボレーションをサポートするLLM駆動型ワークフローを使用したデータセットのラベリングと管理。
• 実験的管理開発環境、CI/CD環境、本番環境で評価を実行し、リグレッションを自動的に検出して修正します。
• 観測可能性AIアプリケーションの信頼性を確保するため、LLMの利用状況、評価スコア、利用指標を包括的に監視。
• 河川管理ヒント、APIコール、検索、コード関数などをリンクして複雑なパイプラインを構築。
• セルフホストデプロイメントデータのプライバシーとセキュリティを確保するために、あなた自身のVPCでアティナを完全に展開します。

ヘルプの使用

設置プロセス

Athina AIはセルフホストデプロイメントをサポートしており、ユーザーは自分のVPCにAthinaを完全にデプロイし、データのプライバシーとセキュリティを確保することができます。以下はインストール手順です：

1. ダウンロード アティナアティナのインストーラーの最新版をダウンロードするには、アティナのウェブサイトをご覧ください。
2. 設定環境必要な環境変数と依存関係を、公式サイトのドキュメントに従って設定する。
3. アティナの配備インストールパッケージを実行し、プロンプトに従って展開プロセスを完了します。
4. アクセス・プラットフォーム配備が完了したら、ブラウザからアティナ・プラットフォームにアクセスしてください。

使用ガイドライン

データセットの評価

1. データセットのアップロード評価するデータセットをプラットフォームにアップロードする。
2. 評価基準の選択プリセットの評価基準を選択するか、カスタムの評価基準を設定します。
3. 運用評価Run Assessment "ボタンをクリックすると、プラットフォームが自動的にデータセットを評価し、評価レポートを作成します。

キュー・マネジメント

1. ヒントを作成するプロンプト管理モジュールで新しいプロンプトを作成します。
2. テストのヒントさまざまなモデルを選択し、プロンプトを入力し、モデルの応答をテストします。
3. 比較回答異なるモデルの反応を比較し、最適なキューを選択する。
4. バージョン管理組み込みのバージョン管理機能を使用して、プロンプトの異なるバージョンを管理します。
5. 配備のヒントプロンプトを本番環境に導入し、プロンプトの有効性をリアルタイムで監視します。

データ注釈

1. 注釈タスクの作成データ注釈モジュールで新しい注釈タスクを作成する。
2. タスク注釈タスクを注釈チームメンバーに割り当てる。
3. ラベリングデータアノテーション・チームのメンバーは、LLM主導のワークフローを使用してデータにアノテーションを付ける。
4. ラベリング結果のレビューラベリング結果をレビューし、データの質を確認する。

実験的管理

1. 実験を行うExperiment Management（実験管理）モジュールで新しい実験を作成する。
2. 実験パラメータの設定実験のパラメータと評価基準を設定する。
3. 走行実験Run Experiment "ボタンをクリックすると、プラットフォームが自動的に実験を実行し、実験レポートを作成する。
4. 実験結果の分析実験結果を分析し、モデルとキューを最適化する。

観測可能性

1. LLMの使用状況の監視LLMの使用状況と評価スコアを、観測可能性モジュールで見ることができます。
2. アラームの設定AIアプリケーションのパフォーマンスをリアルタイムで監視するためのアラートルールを設定します。
3. ログを見る各ステップがどのように実行されたかを確認するために、詳細なログメッセージを表示します。