일반 소개
Athina AI는 팀이 AI 기능을 신속하게 구축, 테스트 및 모니터링할 수 있도록 설계된 협업 AI 개발 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 데이터 세트 평가, 힌트 관리, 데이터 주석, 실험 관리 등 다양한 도구와 기능을 제공하며, 기술 및 비기술 사용자 모두가 협업할 수 있도록 지원하여 AI 애플리케이션 개발 프로세스를 간소화하고 팀이 AI 애플리케이션을 프로덕션 환경으로 더 빠르게 전환할 수 있도록 합니다.


기능 목록
- 데이터 세트 평가50개 이상의 사전 설정 평가를 사용하여 데이터 집합을 빠르게 평가하거나 사용자 지정 평가를 구성합니다.
- 큐 관리기본 제공 버전 관리 및 배포 기능을 사용하여 프롬프트를 빠르게 반복하고, 다양한 모델을 테스트하고, 응답을 비교하고, 프롬프트를 관리할 수 있습니다.
- 데이터 어노테이션LLM 기반 워크플로우를 사용하여 데이터 세트에 라벨을 지정하고 관리하여 주석 팀 협업을 지원합니다.
- 실험적 관리개발, CI/CD 또는 프로덕션 환경에서 평가를 실행하여 자동으로 회귀를 감지하고 수정합니다.
- 관찰 가능성LLM 사용량, 평가 점수 및 사용 메트릭을 종합적으로 모니터링하여 AI 애플리케이션의 안정성을 보장합니다.
- 스트림 관리힌트, API 호출, 검색, 코드 함수 등을 연결하여 복잡한 파이프라인을 구축하세요.
- 셀프 호스팅 배포데이터 프라이버시 및 보안을 보장하기 위해 자체 VPC에 Athina를 완전히 배포하세요.
도움말 사용
설치 프로세스
Athina AI는 자체 호스팅 배포를 지원하므로 사용자가 자체 VPC에 Athina를 완전히 배포하여 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 보장할 수 있습니다. 아래는 설치 과정입니다:
- Athina 다운로드Athina 웹사이트를 방문하여 최신 버전의 Athina 설치 프로그램을 다운로드하세요.
- 구성 환경공식 웹사이트에 제공된 문서에 따라 필요한 환경 변수 및 종속성을 구성합니다.
- Athina 배포설치 패키지를 실행하고 지시에 따라 배포 프로세스를 완료합니다.
- 플랫폼 액세스배포가 완료되면 브라우저를 통해 Athina 플랫폼에 액세스하여 시작하세요.
사용 가이드라인
데이터 세트 평가
- 데이터 집합 업로드평가할 데이터 집합을 플랫폼에 업로드합니다.
- 평가 기준 선택: 사전 설정된 평가 기준을 선택하거나 사용자 지정 평가 기준을 구성합니다.
- 운영 평가'평가 실행' 버튼을 클릭하면 플랫폼이 자동으로 데이터 집합을 평가하고 평가 보고서를 생성합니다.
큐 관리
- 팁 만들기: 프롬프트 관리 모듈에서 새 프롬프트를 만듭니다.
- 테스트 팁다른 모델을 선택하고 프롬프트를 입력한 다음 모델의 응답을 테스트합니다.
- 비교 응답다른 모델의 응답을 비교하고 가장 적합한 단서를 선택하세요.
- 버전 관리기본 제공 버전 관리 기능을 사용하여 다양한 버전의 프롬프트를 관리합니다.
- 배포 팁프로덕션 환경에 프롬프트를 배포하고 프롬프트의 효과를 실시간으로 모니터링합니다.
데이터 어노테이션
- 주석 작업 만들기데이터 어노테이션 모듈에서 새 어노테이션 작업을 만듭니다.
- 작업 sth.어노테이션 팀원에게 어노테이션 작업을 할당합니다.
- 데이터 라벨링주석 팀원은 LLM 기반 워크플로우를 사용하여 데이터에 주석을 달 수 있습니다.
- 라벨링 결과 검토라벨링 결과를 검토하여 데이터 품질을 확인합니다.
실험적 관리
- 실험 만들기: 실험 관리 모듈에서 새 실험을 만듭니다.
- 실험 매개변수 구성: 실험의 매개변수 및 평가 기준을 구성합니다.
- 실험 실행'실험 실행' 버튼을 클릭하면 플랫폼이 자동으로 실험을 실행하고 실험 보고서를 생성합니다.
- 실험 결과 분석실험 결과를 분석하여 모델과 단서를 최적화합니다.
관찰 가능성
- LLM 사용량 모니터링관찰 가능성 모듈에서 LLM 사용량 및 평가 점수를 확인합니다.
- 알람 설정알림 규칙을 구성하여 AI 애플리케이션의 성능을 실시간으로 모니터링하세요.
- 로그 보기자세한 로그 메시지를 확인하여 각 단계가 어떻게 수행되었는지 확인하세요.
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관련 문서
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