Databricks и Anthropic: Нов път за корпоративен AI

В значим ход, който ще прекрои начина, по който корпорациите използват изкуствения интелект, Databricks, водеща компания в управлението на данни и AI решения, обедини сили с Anthropic, изтъкната фирма за безопасност и изследвания в областта на AI. Двете компании обявиха съществено петгодишно стратегическо сътрудничество, целящо дълбоко интегриране на сложните AI модели Claude на Anthropic директно в платформата за интелигентност на данните (Data Intelligence Platform) на Databricks. Това знаково споразумение обещава да предостави най-съвременните AI възможности на Anthropic, включително най-новия модел Claude 3.7 Sonnet, на обширната клиентска база на Databricks, наброяваща над 10 000 организации в световен мащаб. Основната цел е амбициозна, но ясна: да се даде възможност на бизнеса сигурно да разработва и операционализира интелигентни AI агенти, способни на сложни разсъждения, като директно използва своите уникални, собствени набори от данни в унифицирана среда. Тази интеграция вече е достъпна при основните доставчици на облачни услуги — AWS, Azure и Google Cloud Platform — чрез платформата Databricks.

Навигиране в сложностите на внедряването на корпоративен AI

Привлекателността на изкуствения интелект е неоспорима за съвременните предприятия, обещавайки трансформираща ефективност, нови клиентски изживявания и неизползвани потоци от приходи. Въпреки това, пътят към реализирането на тези ползи често е изпълнен със значителни препятствия. Много организации се борят с практическите предизвикателства при превръщането на потенциала на AI в осезаема бизнес стойност. Основна пречка се крие в ефективното използване на огромни, често изолирани, вътрешни хранилища за данни. Изграждането на AI модели, особено сложни агенти, способни на разсъждения и автономно изпълнение на задачи, изисква безпроблемен достъп до тези корпоративни данни.

Няколко фактора обаче усложняват този процес:

• Фрагментация и достъпност на данните: Корпоративните данни често се намират в разпръснати системи, наследени бази данни и различни облачни среди, което прави унифицирания достъп труден и скъп. Подготовката на тези данни за консумация от AI често е ресурсоемко начинание.
• Опасения за сигурност и поверителност: Използването на чувствителни собствени данни за обучение и извод на AI повдига критични въпроси за сигурността и поверителността. Организациите се нуждаят от надеждни механизми за гарантиране на поверителността на данните и предотвратяване на неоторизиран достъп или изтичане, особено при използване на AI модели на трети страни.
• Сложност на разработката и внедряването: Създаването, обучението, оценката и внедряването на AI агенти от производствен клас е сложно инженерно предизвикателство. То изисква специализиран опит, сложни инструменти и стриктно тестване, за да се гарантира надеждност и точност.
• Управление и съответствие: Установяването на ефективни рамки за управление на AI е от първостепенно значение. Това включва управление на версиите на моделите, проследяване на произхода на данните, контрол на разрешенията за достъп, наблюдение за пристрастия или злоупотреба и осигуряване на съответствие с развиващите се регулации. Липсата на цялостно управление често възпрепятства мащабното внедряване на AI.
• Гарантиране на точност и надеждност: AI агентите трябва да предоставят точни, надеждни и контекстуално релевантни резултати, особено когато взаимодействат с критични бизнес процеси или приложения, насочени към клиенти. Оценката на производителността на модела спрямо специфични корпоративни задачи и гарантирането на надеждност остава значително предизвикателство.
• Изчисляване на възвръщаемостта на инвестициите (ROI): Демонстрирането на ясна ROI от инвестициите в AI може да бъде трудно, особено в ранните етапи. Високите разходи, свързани с подготовката на данни, разработването на модели, инфраструктурата и специализираните таланти, налагат ясен път към измерими бизнес резултати.

Именно този сложен пейзаж от предизвикателства цели да адресира стратегическото партньорство между Databricks и Anthropic, предлагайки опростен път за предприятията да преодолеят тези препятствия и да отключат истинския потенциал на AI, приложен към техните уникални данни.

Мощна синергия: Комбиниране на интелигентност на данните с усъвършенстван AI

Сътрудничеството между Databricks и Anthropic представлява сливане на допълващи се силни страни, създавайки мощно решение за пазара на корпоративен AI. Databricks предоставя основополагащата Data Intelligence Platform, проектирана да обединява складиране на данни, управление и AI възможности в една, съгласувана среда. Нейната архитектура, изградена върху парадигмата lakehouse, позволява на организациите да управляват структурирани и неструктурирани данни в мащаб, улеснявайки безпроблемния достъп до данни за аналитични и машинно обучителни натоварвания. Ключови компоненти като Mosaic AI предлагат инструменти, специално пригодени за изграждане, внедряване и наблюдение на AI модели и агенти, опростявайки целия жизнен цикъл на AI.

Anthropic, от друга страна, внася своето семейство от най-съвременни Claude големи езикови модели. Известни със своите усъвършенствани способности за разсъждение, умения в следването на сложни инструкции и силен акцент върху безопасността и етичните съображения чрез своя подход Constitutional AI, моделите Claude са проектирани да се справят със сложни задачи от реалния свят. Включването на Claude 3.7 Sonnet, подчертан като първия хибриден модел за разсъждение на пазара и лидер в задачите за кодиране, допълнително подобрява възможностите, достъпни за клиентите на Databricks.

Чрез вграждането на моделите на Anthropic директно в платформата Databricks, партньорството елиминира много от традиционните бариери, свързани с интегрирането на външни AI услуги. Тази нативна интеграция гарантира, че силата на Claude може да бъде приложена директно там, където се намират корпоративните данни, насърчавайки по-сигурен, ефективен и управляван подход към изграждането на AI приложения, базирани на данни. Синергията се крие в комбинирането на стабилната инфраструктура за управление на данни и управление на Databricks с водещите AI способности за разсъждение на Anthropic, предлагайки на бизнеса най-добрия в класа си инструментариум за разработване и внедряване на сложни, надеждни AI агенти, съобразени с техния специфичен оперативен контекст.

Освобождаване на потенциала на Claude в тъканта на Databricks

Интеграцията на моделите Claude на Anthropic в платформата Databricks Data Intelligence Platform е проектирана за безпроблемност и мощ, правейки усъвършенстваните AI възможности лесно достъпни за широк кръг потребители в рамките на една организация. Това не е просто API връзка; то представлява дълбоко вграждане на Claude в екосистемата на Databricks.

Ключовите аспекти на тази интеграция включват:

• Нативна достъпност: Потребителите могат да взаимодействат с моделите Claude директно чрез познати интерфейси на Databricks. Това включва извикване на модели чрез стандартни SQL заявки, значително предимство за анализатори на данни и професионалисти, които вече са свикнали със SQL. Освен това, моделите са достъпни като оптимизирани крайни точки (endpoints), позволявайки на учени по данни и разработчици лесно да включат Claude в своите работни потоци и приложения за машинно обучение.
• Наличност в различни облаци: Признавайки мулти-облачната реалност на съвременните предприятия, интегрираното предложение е достъпно в AWS, Azure и Google Cloud Platform, гарантирайки, че организациите могат да използват комбинираната мощ на Databricks и Anthropic, независимо от предпочитания от тях доставчик на облачна инфраструктура.
• Използване на Claude 3.7 Sonnet: Незабавната наличност на най-новия модел на Anthropic, Claude 3.7 Sonnet, предоставя на потребителите достъп до най-съвременни възможности. Неговите силни страни в хибридното разсъждение и кодирането отварят нови възможности за решаване на сложни проблеми и автоматизирани задачи за генериране или анализ на код директно в платформата за данни.
• Оптимизирана производителност: Нативната интеграция улеснява оптимизираната производителност и ефективност. Чрез изпълнение на моделите Claude по-близо до данните в средата на Databricks, латентността може да бъде сведена до минимум, а разходите за пренос на данни, свързани с външни API извиквания, могат да бъдат значително намалени.

Тази дълбока интеграция трансформира начина, по който организациите могат да използват големи езикови модели. Вместо да третират AI като отделна, външна услуга, изискваща сложни потоци от данни и заобиколни решения за сигурност, Claude става неразделна част от работния процес за интелигентност на данните, лесно достъпен за подобряване на анализите, автоматизиране на задачи и стимулиране на иновациите директно от основата на данните на организацията.

Култивиране на специфична за домейна интелигентност с корпоративни данни

Може би най-убедителното обещание на партньорството Databricks-Anthropic се крие в способността му да даде възможност на организациите да изграждат високоспециализирани AI агенти, които притежават дълбоки специфични за домейна знания, извлечени директно от собствените данни на компанията. Общите AI модели, макар и мощни, често нямат нюансираното разбиране на специфична индустрия, фирмен жаргон или вътрешни процеси, необходими за високостойностни корпоративни задачи. Това сътрудничество директно адресира тази празнина.

Интеграцията улеснява създаването на сложни AI агенти, способни на:

• Усъвършенствано разсъждение и планиране: Моделите Claude се отличават с многоетапно разсъждение и планиране. Когато се комбинират с достъп до уникалните данни на организацията чрез Databricks, тези агенти могат да се справят със сложни работни потоци. Например:
  • Във фармацевтиката агент може да анализира данни от клинични изпитвания заедно със здравни досиета на пациенти (с подходящи предпазни мерки) и изследователска литература, за да идентифицира подходящи кандидати за изпитвания или да предвиди потенциални лекарствени взаимодействия, оптимизирайки сложен и отнемащ време процес.
  • Във финансовите услуги агент може да анализира модели на транзакции, история на клиенти и пазарни данни в реално време, за да предостави силно персонализирани инвестиционни съвети или да открие сложни измамни дейности, които биха могли да избегнат традиционните системи, базирани на правила.
  • В производството агент може да корелира данни от сензори от машини, дневници за поддръжка и информация за веригата на доставки, за да предвиди точно повреди на оборудването и проактивно да оптимизира производствените графици.
• Работа с големи и разнообразни набори от данни: Големият контекстен прозорец на Claude му позволява да обработва и разсъждава върху големи количества информация едновременно. Това е от решаващо значение за корпоративни случаи на употреба, често включващи огромни и разнообразни набори от данни, съхранявани в Databricks lakehouse.
• Персонализиране чрез RAG и фина настройка: Платформата опростява процеса на адаптиране на моделите Claude. Организациите могат лесно да внедрят Retrieval-Augmented Generation (RAG) чрез автоматично създаване на векторни индекси на своите документи и данни в Databricks. Това позволява на AI агента да извлича релевантна, актуална вътрешна информация, за да генерира по-точни и контекстуално обосновани отговори. Освен това платформата поддържа фина настройка (fine-tuning) на моделите Claude върху специфични корпоративни набори от данни, позволявайки по-дълбока адаптация към специфичния за компанията език, процеси и области на знание.

Като прилагат силата на разсъждение на Claude директно върху собствени данни в рамките на унифицирана платформа, бизнесите могат да надхвърлят общите AI приложения и да разработят наистина интелигентни агенти, които разбират техния уникален оперативен пейзаж, стимулирайки значителни подобрения в ефективността, вземането на решения и иновациите.

Полагане на основите на доверието: Интегрирано управление и отговорен AI

В ерата на AI доверието не е просто желателен атрибут; то е основно изискване. Признавайки това, партньорството Databricks и Anthropic поставя силен акцент върху осигуряването на стабилно управление и насърчаването на отговорни практики за разработване на AI. Това се постига чрез тясно интегриране на методологиите на Anthropic, фокусирани върху безопасността, с всеобхватната рамка за управление на Databricks.

Ключовите елементи, подкрепящи тази надеждна AI екосистема, включват:

• Унифицирано управление чрез Unity Catalog: Unity Catalog на Databricks служи като централна нервна система за управление на данни и AI в цялата платформа. Той предоставя единно, унифицирано решение за управление на активи от данни, AI модели и свързани артефакти. В контекста на интеграцията с Anthropic, Unity Catalog позволява:
  • Фино гранулиран контрол на достъпа: Организациите могат да дефинират и прилагат прецизни разрешения, гарантирайки, че само оторизирани потребители или процеси могат да имат достъп до конкретни данни или да взаимодействат с моделите Claude.
  • Проследяване на произхода от край до край: Unity Catalog автоматично проследява произхода на данните и AI моделите през целия им жизнен цикъл. Това осигурява решаваща видимост за това как са били обучени моделите, до какви данни са имали достъп и как се използват техните резултати, подпомагайки одитируемостта и спазването на регулациите.
  • Управление на разходите: Функции като ограничаване на скоростта (rate limiting) позволяват на организациите да контролират използването на моделите Claude, да управляват ефективно свързаните разходи и да предотвратяват неочаквани превишения на бюджета.
• Ангажиментът на Anthropic към безопасността: Философията на разработка на Anthropic е дълбоко вкоренена в изследванията за безопасност на AI. Техният подход Constitutional AI включва обучение на AI модели да се придържат към набор от принципи или “конституция”, насърчавайки полезно, честно и безвредно поведение. Този присъщ фокус върху безопасността допълва възможностите за управление на Databricks.
• Внедряване на предпазни мерки за безопасност: Интегрираната платформа позволява на организациите да внедряват допълнителни предпазни мерки за безопасност, съобразени с тяхната специфична толерантност към риск и етични насоки. Това включва наблюдение на взаимодействията на модела за потенциална злоупотреба, откриване и смекчаване на пристрастия и гарантиране, че AI системите работят в рамките на предварително дефинирани етични граници.
• Поддържане на производителността: От решаващо значение е, че този акцент върху управлението и безопасността е проектиран да работи съвместно, а не да възпрепятства, предимствата в производителността от използването на водещи модели като Claude. Целта е да се осигури сигурна и отговорна среда, без да се компрометира силата и полезността на AI.

Чрез комбиниране на унифицираната инфраструктура за управление на Databricks с дизайна на AI на Anthropic, ориентиран към безопасността, партньорството предлага на предприятията стабилна рамка за разработване, внедряване и управление на AI агенти отговорно. Този интегриран подход помага за изграждане на доверие у заинтересованите страни, гарантира съответствие и позволява на организациите да мащабират своите AI инициативи с увереност.

Предимството на нативната интеграция: Ефективност и сигурност

Критичен диференциращ фактор на партньорството Databricks-Anthropic е нативната интеграция на моделите Claude в рамките на Data Intelligence Platform. Това рязко контрастира с подходите, които разчитат единствено на външни API извиквания за достъп до големи езикови модели. Ползите от тази дълбока интеграция са съществени за предприятията.

• Намалено движение на данни: Когато AI моделите са нативно интегрирани, необходимостта от преместване на големи обеми потенциално чувствителни корпоративни данни извън защитения периметър на средата на Databricks е сведена до минимум или елиминирана. Данните могат да се обработват и анализират на място, което значително подобрява състоянието на сигурността и намалява рисковете, свързани с транзита на данни.
• По-ниска латентност и подобрена производителност: Обработката на данни и изпълнението на AI изводи в рамките на същата платформа намалява мрежовата латентност в сравнение с извършването на извиквания към външни услуги. Това води до по-бързо време за реакция на AI приложенията, което е от решаващо значение за случаи на употреба в реално време и интерактивни агенти.
• Опростени работни потоци: Нативната интеграция оптимизира процеса на разработка. Инженерите по данни, анализаторите и учените могат да получат достъп до възможностите на Claude, използвайки познати инструменти и интерфейси (като SQL или Python notebooks в Databricks), без да е необходимо да управляват отделни API ключове, протоколи за удостоверяване или конектори за данни за външна AI услуга.
• Ефективност на разходите: Елиминирането на необходимостта от обширен изход на данни (прехвърляне на данни извън облачната среда) може да доведе до значителни икономии на разходи, тъй като доставчиците на облачни услуги често таксуват за данни, напускащи техните мрежи. Освен това, оптимизираното използване на ресурсите в рамките на интегрираната платформа може да допринесе за общата ефективност на разходите.
• Последователно управление: Прилагането на унифицираните политики за управление на Unity Catalog на Databricks става много по-лесно, когато AI моделът е част от платформата, а не външен субект. Контролът на достъпа, проследяването на произхода и наблюдението се прилагат последователно както за данните, така и за AI активите.

Този нативен подход фундаментално опростява архитектурата, необходима за изграждане на сложни AI агенти, правейки процеса по-сигурен, ефективен и управляем за предприятията в сравнение със сглобяването на разпръснати услуги.

Валидиране в реалния свят: Осигуряване на сигурен и мащабируем AI

Практическите ползи от този интегриран подход вече се признават от лидерите в индустрията. Block, Inc., изтъкната компания за финансови технологии, илюстрира предложението за стойност. Както подчерта Jackie Brosamer, вицепрезидент на Data and AI Platform Engineering в Block, компанията дава приоритет на практични, отговорни и сигурни AI приложения. Използването на стратегическата им връзка с Databricks позволява на Block да има достъп до най-съвременни модели като Claude на Anthropic директно в тяхната надеждна среда за данни.

Block използва тази възможност, за да захрани “codename goose”, тяхната вътрешна инициатива за AI агент с отворен код. Възможността за внедряване на модели като Claude по федериран начин чрез Databricks предлага критични предимства:

• Гъвкавост и мащабируемост: Позволява на Block да мащабира безпроблемно своите AI възможности в различни екипи и случаи на употреба.
• Подобрена сигурност: Поддържането на взаимодействията с моделите и обработката на данни в рамките на тяхната управлявана среда Databricks е в съответствие със строгите им изисквания за сигурност.
• Потребителски контрол: Този подход поддържа основен контрол върху начина, по който се използват AI моделите и как се осъществява достъп до данните.

За Block интеграцията Databricks-Anthropic не е само достъп до мощен модел; става въпрос за наличието на сигурна, гъвкава и мащабируема платформа за насърчаване на по-голяма ефективност и стимулиране на иновациите отговорно в цялата организация. Това приложение от реалния свят подчертава осезаемите ползи от комбинирането на усъвършенстван AI със стабилна, управлявана платформа за интелигентност на данните.

Начертаване на бъдещия курс на интелигентността, управлявана от данни

Алиансът между Databricks и Anthropic означава повече от просто техническа интеграция; той отразява стратегическа визия за бъдещето на корпоративния AI, където сложната интелигентност е дълбоко вплетена в тъканта на управлението на данни и управлението. Както формулира Ali Ghodsi, съосновател и главен изпълнителен директор на Databricks, нарастващото търсене на интелигентност на данните — способността за ефективно разбиране и действие въз основа на данни — движи необходимостта от такива мощни, интегрирани решения. Чрез сигурното и ефективно пренасяне на моделите на Anthropic в Data Intelligence Platform, те целят да дадат възможност на бизнеса да изгражда AI агенти, фино настроени към техните специфични оперативни реалности, предвещавайки това, което Ghodsi вижда като следващата фаза на корпоративния AI.

Повтаряйки това мнение, Dario Amodei, главен изпълнителен директор и съосновател на Anthropic, подчерта, че трансформацията на бизнеса от AI се случва сега, а не като далечна перспектива. Той очаква забележителен напредък в AI агентите, способни автономно да се справят със сложни задачи. Предоставянето на Claude лесно достъпен в Databricks дава на клиентите основните инструменти за изграждане на тези мощни, управлявани от данни агенти, позволявайки им да поддържат конкурентно предимство в тази бързо развиваща се AI ера.

Това партньорство позиционира Databricks Data Intelligence Platform като централен хъб, където организациите могат не само да управляват и анализират своите данни, но и да ги обогатят с най-съвременни AI способности за разсъждение безопасно и ефективно. То адресира критичната корпоративна нужда от изграждане на персонализирани, надеждни AI решения, които използват уникалната стойност, заключена в собствените набори от данни. Чрез демократизиране на достъпа до усъвършенствани модели като Claude в рамките на управлявана рамка, Databricks и Anthropic проправят пътя за ново поколение интелигентни приложения в различни индустрии — от ускоряване на изследванията на болести и борба с изменението на климата до откриване на финансови измами и персонализиране на клиентски изживявания — в крайна сметка движейки еволюцията към наистина интелигентни организации, управлявани от данни.