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HoneyHive是一个创新的AI平台，旨在使用大语言模型（LLM）简化智能工作流的创建和管理。它提供了一个用户友好的接口，允许技术和非技术用户设计和部署LLM工作流，而无需编写代码。这种无代码的方法使其成为希望民主化AI发展的团队的理想解决方案。

HoneyHive的主要特征之一是其集成的AI模型选择，可访问广泛的预集成模型。这种灵活性使用户能够为其特定用例选择最合适的型号，使其适用于各种行业和应用。该平台还强调协作，提供内置工具，可促进AI项目的跨职能团队合作。这种协作方法有助于弥合AI开发过程中技术开发人员与业务利益相关者之间的差距。

HoneyHive包括强大的实时分析和监视功能，使团队了解其LLM工作流程。此功能可确保AI应用程序发挥最佳性能，并允许基于数据驱动的见解进行持续改进。此外，该平台支持无缝的API集成，从而易于将外部系统，数据源和工具连接到AI工作流中。这种集成灵活性可确保企业可以构建和扩展复杂的AI解决方案，而不会受到平台兼容性的限制。

总体而言，HoneyHive为寻求以轻松，可扩展性和协作构建AI驱动应用程序的团队提供了全面的解决方案。它对简单性和整合的关注使其成为希望在没有复杂基础架构要求的情况下利用LLM的全部潜力的组织的吸引人选择。

HoneyHive 是一个人工智能开发者平台，为团队提供了在生产中安全部署和持续改进语言和学习模型 (LLM) 的基本工具。它提供了广泛的功能，可以与任何模型、框架或环境一起使用。该平台包括关键任务监控和评估工具，确保法学硕士代理的质量和绩效。它还使团队能够自信地向用户部署由 LLM 支持的产品。开发人员可以访问评估测试套件进行离线评估，并利用监控功能进行可观察性和分析。该平台的协作提示工程工具包有助于项目经理和领域专家在版本控制的工作区中进行提示工程。此外，HoneyHive 利用人工智能辅助的根本原因分析，促进复杂链、代理和 RAG 管道的调试。它提供评估指标和护栏，以及模型注册表和版本管理系统。该平台允许数据科学家跟踪实验和分析性能，为应用程序团队提供自助数据和见解。HoneyHive 旨在与任何 LLM 堆栈无缝集成，支持任何模型、框架或外部插件。它采用以管道为中心的方法，专为复杂的链、代理和检索管道而构建。值得注意的是，HoneyHive 的非侵入式 SDK 可确保请求不会通过其服务器进行代理。HoneyHive 专注于企业级安全性和规模，提供端到端加密、基于角色的访问控制和数据隐私措施。该平台可以部署在HoneyHive Cloud或公司自己的虚拟私有云（VPC）上，提供安全的数据所有权。专门的客户成功经理 (CSM) 和创始人主导的 24/7 支持可在用户人工智能开发之旅的各个阶段为用户提供帮助。

网站： honeyhive.ai

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