Athina AI

LLM 애플리케이션을 구축하는 개발자와 AI 팀을 위해 Athina는 신뢰하기 어려운 응답을 조사하고 프로덕션 환경에서 시스템이 어떻게 작동하는지 추적할 수 있도록 돕습니다. 모델 호출과 애플리케이션 단계의 트레이스를 수집하므로 입력과 출력을 더 쉽게 검토하고, RAG 파이프라인을 디버깅하며, 사용량과 지연 시간, 토큰 비용을 모니터링할 수 있습니다. 팀은 테스트 데이터셋이나 프로덕션 로그를 대상으로 평가를 실행해 응답 품질과 충실도 및 기타 기준을 확인할 수 있습니다. Athina에는 사전 설정된 평가 지표가 포함되어 있으며, LLM 기반 검사와 Python 함수 등 사용자 지정 평가기도 지원합니다. 대시보드를 통해 시간의 흐름에 따라, 또는 프롬프트와 모델, 사용자 세그먼트별로 결과를 비교할 수 있어 회귀를 발견하고 개선할 부분을 판단하는 데 도움이 됩니다.

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