Athina

什么是 Athina？

Athina 是一个全面的协作平台，专为 AI 团队量身定制，帮助他们简化 AI 功能的开发、测试和监控过程，特别是那些由大型语言模型 (LLM) 驱动的功能。与传统开发工具不同，Athina 天生是为 AI 工作流程的独特挑战而设计的，让技术和非技术用户能够无缝协作。无论您是管理数据集的数据科学家、监督实验的产品经理，还是跟踪生产性能的工程师，Athina 都能加速整个 AI 生命周期。通过将提示工程、评估、标注和可观测性集成到一个界面中，它帮助团队将可靠的 AI 更快地推向生产，速度提升 10 倍。

Athina 基于协作和数据安全原则建立，解决了 AI 开发中的关键痛点。例如，它允许用户使用任何模型管理提示，包括来自 Azure OpenAI 或 AWS Bedrock 等提供商的自定义模型。这种灵活性使其成为构建 LLM 应用的团队的理想选择，从聊天机器人到内容生成器，确保实验和原型演变为坚固的生产就绪系统。

Athina 如何工作？

Athina 的核心是一个端到端的 AI 开发生态系统。以下是其工作流程的分解：

1. 提示管理和原型设计：从平台中直接创建、测试和迭代提示开始。用户可以使用各种模型运行实验，并排比较输出，并在不离开环境的情况下原型化流程。这对于提示工程任务特别有用，在这些任务中，微调输入可以显著提升 AI 性能。

2. 评估和标注：Athina 在处理数据集和评估方面表现出色。数据科学家可以使用 SQL 查询比较数据集，进行交互式分析。标注工具简化了高质量评估的编制，融入标注者间协议以减少偏差和错误。对于之前依赖笨重工具如 Google Sheets 的团队，这带来了巨大的效率提升。

3. 可观测性和监控：生产 AI 需要专业的追踪——Athina 天生捕获 LLM 追踪，跟踪延迟、成本和输出质量等指标。功能包括在线评估、分析仪表板和异常警报。与通用监控工具不同，Athina 的 AI 专注设计确保您及早发现如幻觉或漂移等问题。

4. 协作功能：为跨职能团队设计，Athina 支持基于角色的访问。产品经理可以监督进度，QA 团队运行测试，工程师可以通过 API 与现有技术栈集成。平台的 GraphQL API 暴露可观测性数据，便于与其他系统连接。

集成简单快捷——团队报告称设置可在 1 小时内完成。对于自托管选项，Athina 部署在您的 VPC 中，保持对基础设施的完全控制。

Athina 的关键功能

Athina 以一系列针对真实世界 AI 挑战优化的功能脱颖而出：

• 数据集交互：使用 SQL 查询和可视化数据，无需外部工具即可获得更深入的洞察。
• 自定义模型支持：兼容主要提供商，允许无缝切换如 GPT、Claude 或专有模型。
• 高级监控：使用内置分析跟踪追踪，实现成本优化、延迟降低和性能基准测试。
• 安全性和合规：细粒度访问控制、SOC-2 Type 2 合规和自托管部署确保数据隐私。您的数据留在您的环境中，没有供应商锁定。
• 评估工具：支持自定义评估，包括自动化和人工参与评估，以构建可靠的 LLM。

这些功能由灵活的定价模型支持：免费 Starter 计划包括每月 10k 日志和基本分析，而 Pro 和 Enterprise 层提供无限访问、白手套支持和高级功能。

Athina 适合谁？

Athina 非常适合初创公司、企业和研究实验室的 AI 团队处理 LLM 应用。它特别有价值于：

• 数据科学家和 ML 工程师：需要强大的工具进行实验、数据集管理和模型比较。
• 产品经理和 QA 团队：寻求 AI 性能的可视性，而无需深厚的技术专长。
• 开发团队：构建面向客户的 AI，如支持代理、推荐引擎或内容工具。

如果您的团队在孤岛式工作流程、缓慢原型设计或不可靠的生产 AI 中挣扎，Athina 能弥合这些差距。非技术用户欣赏其直观界面，而专家则利用其深度处理复杂任务。

为什么选择 Athina？

在拥挤的 AI 工具景观中，Athina 通过专注于协作和 AI 特定可观测性脱颖而出。传统日志工具对 LLM 不足，因为它们无法处理概率输出或追踪复杂性——Athina 可以，天生支持。像 PhysicsWallah 这样的团队赞扬其用于生产 LLM 的原型设计，指出它如何填补可观测性空白。You.com 强调标注中的时间节省，从痛苦的电子表格转向流畅评估。Vetted 将其集成到整个生命周期，从想法到监控，称其全面且用户友好。

Richpanel 使用它进行客户支持 AI 评估，强调 LLM 构建中的可靠性。CourtCorrect 在审查 10+ 框架后选择了 Athina，因为其灵活实验和平滑集成。这些推荐信突显了 Athina 的现实影响：更快迭代、更高质量输出和降低风险。

与替代方案相比，Athina 的自托管选项和 API 访问提供了无与伦比的灵活性。它为日志添加了可忽略的延迟，支持 Azure、Vertex 和 Bedrock，并处理多样评估如毒性检查或事实准确性。

如何使用 Athina：快速入门

上手运行很简单：

1. 注册：从 athina.ai 的免费计划开始——无需信用卡。
2. 设置集成：使用 SDK 或 API 记录提示、追踪和评估。文档涵盖流行框架。
3. 构建和测试：协作创建提示、标注数据和运行实验。
4. 监控生产：部署监控规则和仪表板以跟踪实时 AI 性能。
5. 团队扩展：邀请成员、配置权限，并通过演示探索高级功能。

对于自托管或自定义需求，请联系 hello@athina.ai。平台的文档和博客提供从 SQL 数据集查询到成本跟踪最佳实践的一切教程。

实际价值和用例

Athina 的价值在如为电商开发 AI 代理（例如 Richpanel 的支持机器人）或教育工具（PhysicsWallah 的 LLM 应用）等场景中闪耀。在研究中，它有助于数据集整理以实现更好的模型训练。对于企业，合规功能缓解了受监管行业的风险。

通过减少手动标注时间并启用主动监控，Athina 降低了开发成本并提升了可靠性。团队报告称，由于统一工具消除了上下文切换，功能交付速度提升 10 倍。

总之，Athina 赋能 AI 团队自信构建安全、可扩展系统。无论原型化新想法还是优化生产 LLM，它都是协作卓越的首选平台。

常见问题

Athina 支持自托管部署吗？ 是的，在您的 VPC 中作为自托管镜像部署以实现完整数据控制。请联系 hello@athina.ai 获取详情。

日志记录会增加延迟吗？ 最小到无——针对高吞吐量 AI 应用优化。

它支持哪些评估？ 自定义、自动化和人工审查，包括标注者间指标。

集成时间？ 通常不到一小时，附带详尽文档。

兼容云提供商吗？ 完全支持 Azure、Vertex、Bedrock 等。

对于定价，Starter 免费提供基础功能，Pro 适用于扩展团队，Enterprise 适用于自定义企业需求。