Athina AI：代码执行流程可视化构建和调试AI应用

综合介绍

Athina AI是一个协作式AI开发平台，旨在帮助团队快速构建、测试和监控AI功能。该平台提供了丰富的工具和功能，包括数据集评估、提示管理、数据标注和实验管理。Athina AI支持技术和非技术用户协同工作，简化了AI应用的开发流程，使团队能够更快地将AI应用推向生产环境。

功能列表

• 数据集评估：使用50多个预设评估或配置自定义评估，快速评估数据集。
• 提示管理：快速迭代提示，测试不同模型，比较响应，并使用内置版本控制和部署功能管理提示。
• 数据标注：使用LLM驱动的工作流标注和管理数据集，支持标注团队协作。
• 实验管理：在开发、CI/CD或生产环境中运行评估，自动检测和修复回归问题。
• 可观测性：全面监控LLM的使用情况、评估分数和使用指标，确保AI应用的可靠性。
• 流管理：将提示、API调用、检索、代码函数等链接起来，构建复杂的管道。
• 自托管部署：在自己的VPC中完全部署Athina，确保数据隐私和安全。

使用帮助

安装流程

Athina AI支持自托管部署，用户可以在自己的VPC中完全部署Athina，确保数据隐私和安全。以下是安装流程：

1. 下载Athina：访问Athina官网，下载最新版本的Athina安装包。
2. 配置环境：根据官网提供的文档，配置所需的环境变量和依赖项。
3. 部署Athina：运行安装包，按照提示完成部署过程。
4. 访问平台：部署完成后，通过浏览器访问Athina平台，开始使用。

使用指南

数据集评估

1. 上传数据集：在平台上上传需要评估的数据集。
2. 选择评估标准：选择预设的评估标准或配置自定义评估标准。
3. 运行评估：点击“运行评估”按钮，平台将自动评估数据集并生成评估报告。

提示管理

1. 创建提示：在提示管理模块中创建新的提示。
2. 测试提示：选择不同的模型，输入提示内容，测试模型的响应。
3. 比较响应：比较不同模型的响应，选择最佳提示。
4. 版本控制：使用内置的版本控制功能管理提示的不同版本。
5. 部署提示：将提示部署到生产环境，实时监控提示的效果。

数据标注

1. 创建标注任务：在数据标注模块中创建新的标注任务。
2. 分配任务：将标注任务分配给标注团队成员。
3. 标注数据：标注团队成员使用LLM驱动的工作流标注数据。
4. 审核标注结果：审核标注结果，确保数据质量。

实验管理

1. 创建实验：在实验管理模块中创建新的实验。
2. 配置实验参数：配置实验的参数和评估标准。
3. 运行实验：点击“运行实验”按钮，平台将自动运行实验并生成实验报告。
4. 分析实验结果：分析实验结果，优化模型和提示。

可观测性

1. 监控LLM使用情况：在可观测性模块中查看LLM的使用情况和评估分数。
2. 设置告警：配置告警规则，实时监控AI应用的性能。
3. 查看日志：查看详细的日志信息，了解每一步的执行情况。