Athina AI

LLMアプリケーションを構築する開発者やAIチーム向けに、Athinaは信頼性に欠ける応答の調査や、本番環境でのシステムのパフォーマンス追跡を支援します。モデル呼び出しやアプリケーションの各ステップのトレースを記録するため、入出力の確認、RAGパイプラインのデバッグ、使用量・レイテンシ・トークンコストの監視が容易になります。 チームはテストデータセットや本番ログを使って評価を実行し、応答の品質や忠実性などの基準を確認できます。Athinaにはあらかじめ用意された評価指標が含まれており、LLMベースのチェックやPython関数など、カスタム評価器にも対応しています。ダッシュボードでは、時間の経過に伴う結果や、プロンプト、モデル、ユーザーセグメントごとの結果を比較できます。これにより、性能の低下を見つけ、改善点を判断しやすくなります。

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