Athina AI: visualização do fluxo de execução de código para criar e depurar aplicativos de IA

Introdução geral

O Athina AI é uma plataforma colaborativa de desenvolvimento de IA projetada para ajudar as equipes a criar, testar e monitorar rapidamente os recursos de IA. A plataforma oferece um rico conjunto de ferramentas e recursos, incluindo avaliação de conjuntos de dados, gerenciamento de dicas, anotação de dados e gerenciamento de experimentos. O Athina AI oferece suporte a usuários técnicos e não técnicos para trabalharem de forma colaborativa, simplificando o processo de desenvolvimento de aplicativos de IA e permitindo que as equipes movam aplicativos de IA para ambientes de produção mais rapidamente.

Lista de funções

• Avaliação de conjuntos de dadosAvalie conjuntos de dados rapidamente usando mais de 50 avaliações predefinidas ou configure avaliações personalizadas.
• Gerenciamento de tacosIteração rápida de prompts, teste de modelos diferentes, comparação de respostas e gerenciamento de prompts usando recursos integrados de controle de versão e implantação.
• anotação de dadosEtiquetagem e gerenciamento de conjuntos de dados usando fluxos de trabalho orientados por LLM para apoiar a colaboração da equipe de anotação.
• Gerenciamento experimentalExecute avaliações em ambientes de desenvolvimento, CI/CD ou produção para detectar e corrigir regressões automaticamente.
• observabilidadeMonitoramento abrangente do uso do LLM, pontuações de avaliação e métricas de uso para garantir a confiabilidade dos aplicativos de IA.
• gerenciamento de fluxosCrie pipelines complexos vinculando dicas, chamadas de API, pesquisas, funções de código e muito mais.
• Implementação auto-hospedadaImplementação completa do Athina em sua própria VPC para garantir a privacidade e a segurança dos dados.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

O Athina AI é compatível com a implantação auto-hospedada, o que permite que os usuários implantem totalmente o Athina em sua própria VPC para garantir a privacidade e a segurança dos dados. Veja a seguir o processo de instalação:

1. Baixar AthinaVisite o site oficial do Athina para fazer o download da versão mais recente do instalador do Athina.
2. Ambiente de configuraçãoConfigure as variáveis de ambiente e as dependências necessárias de acordo com a documentação fornecida no site oficial.
3. Implantação do AthinaExecute o pacote de instalação e siga as instruções para concluir o processo de implementação.
4. Plataformas de acesso: Depois de implantado, acesse a plataforma Athina pelo navegador para começar.

Diretrizes para uso

Avaliação de conjuntos de dados

1. Upload de conjuntos de dadosCarregar o conjunto de dados a ser avaliado na plataforma.
2. Seleção dos critérios de avaliaçãoCritérios de avaliação: Selecione critérios de avaliação predefinidos ou configure critérios de avaliação personalizados.
3. Avaliação operacionalClique no botão "Run Assessment" (Executar avaliação) e a plataforma avaliará automaticamente o conjunto de dados e gerará um relatório de avaliação.

Gerenciamento de tacos

1. Criar uma dicaCriar novos prompts no módulo Prompt Management.
2. Dicas de testeSelecione modelos diferentes, insira prompts e teste a resposta do modelo.
3. Resposta comparativaComparação: Compare as respostas de diferentes modelos e escolha a melhor pista.
4. controle de versãoGerencie diferentes versões de um prompt usando o recurso de controle de versão incorporado.
5. Dicas de implantaçãoImplementação de prompts em ambientes de produção e monitoramento da eficácia dos prompts em tempo real.

anotação de dados

1. Criação de tarefas de anotaçãoCriar uma nova tarefa de anotação no módulo Anotação de dados.
2. executar algoAtribua tarefas de anotação aos membros da equipe de anotação.
3. Dados de rotulagemAnotação de dados: os membros da equipe de anotação anotam dados usando fluxos de trabalho orientados pelo LLM.
4. Revisão dos resultados da rotulagemRevisão dos resultados da rotulagem para garantir a qualidade dos dados.

Gerenciamento experimental

1. Crie um experimentoCrie novos experimentos no módulo Gerenciamento de experimentos.
2. Configuração de parâmetros experimentaisConfigure os parâmetros e os critérios de avaliação do experimento.
3. experimento de corridaClique no botão "Run Experiment" (Executar experimento), a plataforma executará automaticamente o experimento e gerará um relatório do experimento.
4. Análise dos resultados dos experimentosAnálise de resultados experimentais para otimizar modelos e pistas.

observabilidade

1. Monitoramento do uso do LLMVisualização das pontuações de uso e avaliação do LLM no módulo de observabilidade.
2. Configuração de alarmesConfigure regras de alerta para monitorar o desempenho dos aplicativos de IA em tempo real.
3. Ver registroVisualização de mensagens de registro detalhadas para ver como cada etapa foi executada.