Athina AI

Voor ontwikkelaars en AI-teams die LLM-applicaties bouwen, helpt Athina bij het onderzoeken van onbetrouwbare antwoorden en het volgen van de prestaties van systemen in productie. Het legt traces vast van modelaanroepen en applicatiestappen, zodat teams invoer en uitvoer gemakkelijker kunnen beoordelen, RAG-pipelines kunnen debuggen en het gebruik, de latentie en de tokenkosten kunnen monitoren. Teams kunnen evaluaties uitvoeren op testdatasets of productielogs om de kwaliteit en brongetrouwheid van antwoorden en andere criteria te controleren. Athina bevat vooraf ingestelde evaluatiemetrics en ondersteunt aangepaste evaluatoren, waaronder controles op basis van LLM's en Python-functies. Met dashboards kunnen teams resultaten in de loop van de tijd en voor verschillende prompts, modellen of gebruikerssegmenten vergelijken. Zo kunnen ze regressies opsporen en bepalen wat er moet worden verbeterd.

Disclaimer: WebCatalog is niet gelieerd aan, verbonden met, geautoriseerd door, onderschreven door of op enige wijze officieel verbonden met Athina AI. Alle productnamen, logo's en merken zijn eigendom van hun respectieve eigenaren.