Databricks и Anthropic: Claude AI в данните на бизнеса

Нова ера на сътрудничество в изкуствения интелект и управлението на данни

Пейзажът на изкуствения интелект претърпява значителна трансформация, белязана от все по-усъвършенствани модели и нарастващо търсене за тяхната безпроблемна интеграция в съществуващите корпоративни работни процеси. Осъзнавайки този ключов момент, Databricks, лидер в платформите за интелигентност на данни, и Anthropic, видна организация за безопасност и изследвания в областта на AI, разкриха знаково петгодишно стратегическо партньорство. Това сътрудничество е настроено да предефинира начина, по който бизнесите взаимодействат и използват изкуствения интелект, като вграждат усъвършенстваните модели Claude на Anthropic директно в платформата Databricks Data Intelligence Platform. Този стратегически ход означава повече от просто техническа интеграция; той представлява фундаментална промяна към превръщането на мощните AI възможности в неразделна част от жизнения цикъл на данните, достъпни нативно там, където се намират корпоративните данни. Амбицията е ясна: да се даде възможност на организациите да използват комбинираната сила на своите уникални данни и най-съвременните AI модели, насърчавайки иновациите и постигайки осезаеми бизнес резултати. Този съюз обещава да намали бариерите за навлизане на сложни AI приложения, като донесе най-модерните технологии директно до огромната потребителска база, която вече използва Databricks за своите нужди от данни.

Синергията на платформите за данни и усъвършенстваните AI модели

Сливането на всеобхватни платформи за данни и усъвършенствани AI модели представлява критична еволюционна стъпка за корпоративните технологии. В исторически план достъпът до мощен AI често включваше сложни интеграции, предизвикателства при преместването на данни и потенциални проблеми със сигурността. Databricks се утвърди като централен хъб за инженеринг на данни, наука за данни, машинно обучение и анализи, предлагайки унифицирана платформа – Data Intelligence Platform – проектирана да управлява целия жизнен цикъл на данните. Тя осигурява необходимата инфраструктура и инструменти за организациите да съхраняват, обработват и анализират ефективно огромни количества данни.

Едновременно с това Anthropic се очерта като ключов играч в разработването на големи езикови модели (LLMs), фокусирайки се не само върху възможностите, но и върху безопасността и надеждността. Тяхното семейство модели Claude е известно със силната си производителност в редица задачи за обработка на естествен език, включително разсъждение, разговор и генериране на съдържание. Основната идея зад това партньорство е да се преодолее пропастта между мощните AI двигатели на Anthropic и богатите, контекстуализирани данни, управлявани в средата на Databricks.

Предлагайки моделите Claude нативно чрез платформата Databricks, сътрудничеството създава мощна синергия. Бизнесите вече не трябва да навигират сложни външни API извиквания или да управляват отделни инфраструктури за своите AI инициативи. Вместо това те могат да използват усъвършенстваните способности за разсъждение на Anthropic директно заедно с критичните си бизнес данни, които включват собствена информация, взаимодействия с клиенти, оперативни дневници и пазарни проучвания. Тази тясна връзка улеснява по-рационализиран, сигурен и ефективен процес на разработка на AI решения, базирани на данни. Потенциалът, отключен от тази интеграция, обхваща множество индустрии и функции, позволявайки създаването на силно персонализирани AI системи, които разбират специфичните нюанси на домейна на дадена организация.

Овластяване на предприятията с интелигентни, осведомени за данните агенти

Централна цел на партньорството между Databricks и Anthropic е да се оборудват предприятията със способността да изграждат и внедряват AI агенти, способни да разсъждават върху техните собствени данни. Тази концепция надхвърля генеричните AI приложения към създаването на специализирани дигитални асистенти или автоматизирани системи, които притежават дълбоко разбиране за специфичния контекст, операциите и базата знания на компанията.

Какво включва ‘разсъждаването върху собствени данни’?

• Контекстуално разбиране: AI агентите могат да достъпват и интерпретират вътрешни документи, бази данни и хранилища на знания, за да предоставят информирани отговори, да генерират релевантно съдържание или да правят препоръки, базирани на данни.
• Решаване на сложни проблеми: Чрез комбиниране на аналитичната мощ на моделите Claude със специфични корпоративни данни, тези агенти могат да се справят със сложни бизнес предизвикателства, като идентифициране на пазарни тенденции, скрити в данните за продажбите, оптимизиране на логистиката на веригата за доставки въз основа на информация в реално време или извършване на сложни оценки на риска, използвайки вътрешни финансови записи.
• Персонализирани взаимодействия: Агентите могат да използват данни за клиенти (обработвани сигурно и етично), за да предоставят силно персонализирана поддръжка, съобразени продуктови препоръки или персонализирана комуникация.
• Автоматизация на работата със знания: Повтарящи се задачи, включващи извличане на информация, обобщаване, анализ и докладване въз основа на вътрешни източници на данни, могат да бъдат автоматизирани, освобождавайки човешките служители за по-стратегически инициативи.

Тази способност представлява значителен скок напред. Вместо да разчитат на AI модели, обучени върху общи интернет данни, бизнесите вече могат да изграждат агенти, фино настроени върху техните уникални набори от данни, което води до много по-точни, релевантни и ценни резултати. Представете си фирма за финансови услуги, която внедрява AI агент, анализиращ нейните собствени пазарни проучвания и данни за клиентски портфейли, за да генерира персонализирани инвестиционни съвети, или производствена компания, използваща агент за диагностициране на повреди в оборудването чрез разсъждение върху дневници за поддръжка и данни от сензори. Партньорството осигурява основополагащата технология – Databricks за достъп до данни и управление, Claude на Anthropic за разсъждение – за да превърне такива специфични за домейна AI агенти в реалност за над 10 000 компании, които вече използват платформата Databricks.

Справяне с трайните пречки при внедряването на корпоративен AI

Въпреки огромния потенциал на изкуствения интелект, много организации срещат значителни пречки при опитите си да изграждат, внедряват и управляват ефективно AI решения, особено тези, предназначени за производствени среди, работещи с чувствителни данни. Сътрудничеството между Databricks и Anthropic директно адресира няколко ключови предизвикателства, които често възпрепятстват внедряването на корпоративен AI:

1. Точност и релевантност: Генеричните AI модели често нямат специфичните знания, необходими за точно изпълнение в конкретен бизнес контекст. Като позволява на AI агентите да разсъждават върху уникалните данни на организацията, интегрираното решение насърчава разработването на модели, които предоставят по-прецизни и релевантни резултати, съобразени със специфичните оперативни нужди.
2. Сигурност и поверителност на данните: Обработката на собствени бизнес данни изисква строги мерки за сигурност. Интегрирането на моделите Claude нативно в платформата Databricks позволява на организациите да използват мощен AI, като същевременно поддържат по-голям контрол върху своите данни. Данните потенциално могат да бъдат обработвани в сигурните граници на средата на Databricks, минимизирайки излагането и спазвайки установените протоколи за управление. Това адресира основните опасения относно изпращането на чувствителна информация до външни доставчици на модели.
3. Управление и съответствие: Предприятията работят при строги регулаторни изисквания и изисквания за съответствие. Databricks Mosaic AI, ключов компонент на платформата, предоставя инструменти за цялостно управление през целия жизнен цикъл на данните и AI. Това включва възможности за наблюдение на производителността на модела, гарантиране на справедливост, проследяване на произхода и управление на контрола на достъпа, които са от решаващо значение за изграждането на надеждни и съвместими AI системи. Интегрирането на Claude в тази управлявана рамка разширява тези контроли до използването на усъвършенствани LLMs.
4. Сложност на внедряването и интеграцията: Настройването и управлението на инфраструктурата за внедряване на сложни AI модели може да бъде сложно и ресурсоемко. Нативната интеграция значително опростява този процес, позволявайки на екипите по данни да използват моделите Claude в познатата среда на Databricks, без да е необходимо да изграждат и поддържат отделни конвейери за внедряване на AI.
5. Оценка на производителността и ROI: Оценката на ефективността и възвръщаемостта на инвестициите (ROI) от AI инициативи може да бъде предизвикателство. Databricks Mosaic AI предлага инструменти за оценка на производителността на модела спрямо специфични бизнес метрики и набори от данни. Комбинирането на това с оптимизацията на Claude за реални задачи помага да се гарантира, че внедрените AI агенти доставят измерима стойност.

Предоставяйки унифицирано решение, което комбинира най-добрите в класа си AI модели със стабилни инструменти за управление на данни и управление, Databricks и Anthropic целят да рационализират пътя от експериментирането с AI до внедряването на ниво производство, правейки сложния AI по-достъпен, сигурен и въздействащ за бизнесите.

Представяне на Claude 3.7 Sonnet: Нов еталон в разсъждението и кодирането

Значителен акцент на това партньорство е незабавната наличност на най-новия граничен модел на Anthropic, Claude 3.7 Sonnet, в екосистемата на Databricks. Този модел представлява съществен напредък в AI възможностите и е позициониран като крайъгълен камък на съвместното предложение. Claude 3.7 Sonnet е особено забележителен по няколко причини:

• Хибридно разсъждение: Описва се като първия на пазара модел с хибридно разсъждение. Докато спецификите на тази архитектура са собственост на компанията, това предполага усъвършенстван подход, комбиниращ различни техники (потенциално включващи символно разсъждение заедно с обработка на невронни мрежи), за постигане на по-стабилно и нюансирано разбиране и способности за решаване на проблеми. Това може да доведе до подобрена производителност при сложни задачи, изискващи логическа дедукция, планиране и многостъпков анализ.
• Водещи в индустрията умения за кодиране: Моделът е признат като лидер в индустрията за задачи по кодиране. Тази способност е безценна за предприятия, които искат да автоматизират процесите на разработка на софтуер, да генерират фрагменти от код, да отстраняват грешки в съществуващи кодови бази или да превеждат код между различни програмни езици – всичко това потенциално информирано от вътрешните стандарти за кодиране и библиотеки на компанията, достъпни чрез Databricks.
• Оптимизация за реална полезност: Anthropic подчертава, че моделите Claude, включително 3.7 Sonnet, са оптимизирани за типовете реални задачи, които клиентите намират за най-полезни. Този практически фокус гарантира, че силата на модела се превръща в осезаеми ползи за бизнес операциите, а не просто превъзхожда теоретичните бенчмаркове.
• Достъпност: Предоставянето на такъв авангарден модел директно чрез Databricks на основните облачни платформи (AWS, Azure, Google Cloud Platform) демократизира достъпа. Организациите могат да експериментират и внедряват този най-съвременен AI, без да се нуждаят от специализирана инфраструктура или директни връзки с доставчика на модела, използвайки съществуващата си инвестиция в Databricks.

Интеграцията на Claude 3.7 Sonnet предоставя на клиентите на Databricks незабавен достъп до мощен инструмент, способен да се справи със сложни аналитични, творчески и технически предизвикателства. Неговите силни страни в разсъждението и кодирането, комбинирани с нативната му наличност заедно с корпоративните данни, го позиционират като ключов фактор за изграждането на следващото поколение интелигентни приложения и агенти.

Отличителното предимство на нативната интеграция

Концепцията за нативна интеграция е централна за предложението за стойност на партньорството между Databricks и Anthropic. Този подход се различава значително от традиционните методи за достъп до AI модели, които често разчитат на външни интерфейси за програмиране на приложения (APIs). Нативната интеграция предполага по-дълбока, по-безпроблемна връзка между моделите Claude на Anthropic и платформата Databricks Data Intelligence Platform, предлагайки няколко потенциални предимства:

• Намалена латентност: Обработката на заявки в рамките на същата платформена среда може потенциално да намали мрежовата латентност, свързана с външни API извиквания, което води до по-бързо време за реакция на AI приложенията. Това е особено важно за случаи на употреба в реално време или интерактивни такива.
• Подобрена сигурност: Чрез запазване на обработката на данни в рамките на защитения периметър на платформата Databricks (в зависимост от конкретните детайли на внедряването), нативната интеграция може значително да подсили сигурността и поверителността на данните. Чувствителните собствени данни може да не се налага да преминават през външни мрежи или да бъдат обработвани от инфраструктура на трети страни по същия начин, както при API извикванията, което се съгласува по-добре със строгите корпоративни политики за сигурност.
• Рационализирани работни процеси: Учените по данни и разработчиците могат да достъпват и използват моделите Claude, използвайки познати инструменти и интерфейси на Databricks. Това елиминира необходимостта от управление на отделни идентификационни данни, SDKs или точки на интеграция, опростявайки жизнения цикъл на разработка, внедряване и управление на AI приложения. Целият процес, от подготовката на данните до извикването на модела и анализа на резултатите, може да се осъществи в унифицирана среда.
• Опростено управление: Интегрирането на използването на модела в рамките на платформата Databricks позволява последователно прилагане на политики за управление, контрол на достъпа и механизми за одит, управлявани от Mosaic AI. Наблюдението на употребата, разходите и производителността става част от съществуващата рамка за управление на данни.
• Потенциални икономии на разходи: В зависимост от ценовите модели и използването на ресурси, нативната интеграция може да предложи по-предсказуеми или оптимизирани структури на разходите в сравнение с моделите API ‘плащане-на-извикване’, особено за сценарии с голям обем на употреба, тясно свързани със задачи за обработка на данни, които вече се изпълняват на Databricks.

Тази тясна връзка превръща Claude от външен инструмент във вградена способност в рамките на корпоративната екосистема от данни, правейки разработването и внедряването на сложни, осведомени за данните AI агенти значително по-ефективно, сигурно и управляемо.

Предоставяне на гъвкавост чрез безпроблемно мултиоблачно внедряване

Критичен аспект на предложението на Databricks-Anthropic е неговата наличност в основните публични облачни доставчици: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure и Google Cloud Platform (GCP). Тази мултиоблачна стратегия е от съществено значение за посрещане на разнообразните инфраструктурни изисквания на съвременните предприятия. Много организации използват множество облачни доставчици, за да се възползват от най-добрите в класа си услуги, да осигурят устойчивост, да избегнат обвързването с доставчик или да спазват специфични регионални или клиентски изисквания.

Самата платформа Databricks е проектирана като мултиоблачна, осигурявайки последователен слой за интелигентност на данни, независимо от основната облачна инфраструктура. Като прави моделите Claude нативно достъпни в Databricks в AWS, Azure и GCP, партньорството гарантира, че клиентите могат да се възползват от тази усъвършенствана AI интеграция, независимо от предпочитаната от тях облачна среда или мултиоблачна стратегия.

Това предлага няколко ключови предимства:

• Избор и гъвкавост: Предприятията могат да внедряват AI агенти, задвижвани от Claude, на облачната платформа(и), която(ито) най-добре отговаря(т) на техните технически нужди, съществуващи инфраструктурни инвестиции и търговски споразумения.
• Последователност: Екипите за разработка могат да изграждат и управляват AI приложения, използвайки последователен интерфейс и набор от инструменти (Databricks и Claude) в различни облачни среди, намалявайки сложността и разходите за обучение.
• Близост до данните: Организациите могат да използват моделите Claude в същата облачна среда, където се намират техните основни езера от данни или складове за данни, оптимизирайки производителността и потенциално намалявайки разходите за изходящ трафик на данни.
• Гаранция за бъдещето: Мултиоблачният подход осигурява устойчивост и адаптивност, позволявайки на бизнесите да развиват своята облачна стратегия, без да нарушават своите AI възможности, изградени върху интеграцията Databricks-Anthropic.

Ангажиментът към мултиоблачна наличност подчертава фокуса на партньорството върху реалистичното посрещане на нуждите на предприятията, признавайки хетерогенния характер на съвременната ИТ инфраструктура и осигурявайки гъвкав път към приемането на усъвършенстван AI.

Databricks Mosaic AI: Двигателят за управляван и надежден AI

Докато Anthropic предоставя мощните модели Claude, Databricks Mosaic AI осигурява съществената рамка за изграждане, внедряване и управление на AI приложения отговорно и ефективно в корпоративния контекст. Mosaic AI е неразделна част от платформата Databricks Data Intelligence Platform, предлагайки набор от инструменти, предназначени да обхванат целия жизнен цикъл на AI със силен акцент върху управлението и надеждността.

Ключовите възможности на Mosaic AI, свързани с партньорството с Anthropic, включват:

• Обслужване на модели (Model Serving): Осигурява оптимизирана инфраструктура за внедряване и обслужване на AI модели, включително LLMs като Claude, в мащаб с висока наличност и ниска латентност.
• Векторно търсене (Vector Search): Позволява ефективни търсения по сходство, решаващи за приложенията Retrieval-Augmented Generation (RAG), позволявайки на AI агентите да извличат релевантна информация от корпоративните бази знания, за да информират своите отговори.
• Наблюдение на модели (Model Monitoring): Предлага инструменти за проследяване на производителността на модела, откриване на дрейф (промени в производителността с течение на времето) и наблюдение на качеството на данните, гарантирайки, че внедрените AI агенти остават точни и надеждни.
• Инженеринг и управление на характеристики (Feature Engineering and Management): Опростява процеса на създаване, съхранение и управление на характеристиките на данните, използвани за обучение или взаимодействие с AI модели.
• Управление на AI (AI Governance): Предоставя възможности за проследяване на произхода (разбиране откъде идват данните и как са изградени моделите), контрол на достъпа, одитни дневници и оценки на справедливостта, гарантирайки, че AI системите се разработват и използват отговорно и спазват регулациите.
• Инструменти за оценка (Evaluation Tools): Позволява на организациите стриктно да оценяват качеството, безопасността и точността на AI моделите и агентите, включително LLMs, спрямо специфични бизнес изисквания и набори от данни преди и след внедряването.

Mosaic AI действа като решаващ мост между суровата мощ на модели като Claude и практическите реалности на корпоративното внедряване. Той осигурява предпазните механизми, системите за наблюдение и инструментите за управление, необходими, за да се гарантира, че AI агентите, изградени с помощта на моделите на Anthropic, са не само интелигентни, но и сигурни, надеждни, управлявани и съобразени с бизнес целите. Този всеобхватен подход е жизненоважен за изграждането на доверие и увереност в AI системите, обработващи критични бизнес данни и процеси.

Споделена визия за незабавно трансформиращ AI

Лидерите както на Databricks, така и на Anthropic артикулират убедителна визия за незабавното и бъдещо въздействие на това партньорство, подчертавайки прехода от AI като бъдещо обещание към реалност, трансформираща бизнесите днес.

Ali Ghodsi, съосновател и главен изпълнителен директор на Databricks, подчертава основното предложение за стойност: овластяване на предприятията най-накрая да отключат латентния потенциал, намиращ се в техните огромни хранилища с данни, чрез прилагането на сложен AI. Той изтъква значението на внасянето на възможностите на Anthropic директно в Data Intelligence Platform, подчертавайки ползите от сигурността, ефективността и мащабируемостта. Перспективата на Ghodsi се съсредоточава върху това да се даде възможност на бизнесите да надхвърлят генеричните AI решения и да изграждат специфични за домейна AI агенти, щателно съобразени с техните уникални оперативни контексти и собствени знания. Това, предполага той, представлява истинското бъдеще на корпоративния AI – персонализирана, интегрирана и базирана на данни интелигентност.

Dario Amodei, главен изпълнителен директор и съосновател на Anthropic, повтаря усещането за незабавното въздействие на AI, заявявайки, че трансформацията на бизнесите се случва ‘точно сега’. Той предвижда забележителен напредък в близко бъдеще, особено в разработването на AI агенти, способни да работят независимо по сложни задачи. Amodei разглежда наличността на Claude в Databricks като катализатор, предоставящ на клиентите необходимите инструменти за изграждане на значително по-мощни агенти, базирани на данни. Тази способност, намеква той, е от решаващо значение за организациите, които се стремят да поддържат конкурентно предимство в това, което той нарича ‘тази нова ера на AI’.

Заедно тези перспективи рисуват картина на партньорство, основано на практическо приложение и незабавно създаване на стойност. Не става въпрос само за предоставяне на достъп до мощни модели; става въпрос за тяхното дълбоко интегриране в тъканта от данни на организациите, за да се насърчи разработването на интелигентни, автономни агенти, способни да се справят със сложни, реални бизнес проблеми днес, проправяйки пътя за още по-сложни приложения утре.

Отвъд генеричната интелигентност: Създаване на специфични за домейна AI решения

Повтаряща се тема и основен двигател зад съюза Databricks-Anthropic е преминаването от универсален AI към специфична за домейна интелигентност. AI моделите с общо предназначение, макар и впечатляващи, често нямат нюансираното разбиране, необходимо за специализирани корпоративни задачи. Техните знания обикновено се основават на широки интернет данни, които може да не съответстват на специфичната терминология, процеси и поверителна информация, уникални за конкретен бизнес или индустрия.

Това партньорство директно улеснява създаването на силно персонализирани AI решения чрез комбиниране на:

• Майсторството на Databricks в данните: Платформата предоставя стабилни инструменти за достъп, подготовка и управление на уникалните данни на организацията – суровината за специфични за домейна знания. Това включва структурирани бази данни, неструктурирани документи, дневници и др.
• Адаптивните модели на Anthropic: Моделите Claude, особено когато се използват в рамки като Retrieval-Augmented Generation (RAG), активирани от функции на Databricks като Vector Search, могат ефективно да бъдат основани на тези собствени данни. Моделите могат да извличат релевантни фрагменти от вътрешни бази знания и да използват тази информация за генериране на отговори или извършване на задачи с висока точност и контекстуална релевантност.
• Инструментите за разработка на Mosaic AI: Платформата осигурява среда за фина настройка на модели (където е приложимо), изграждане на приложения, включващи RAG, и оценка на производителността на тези персонализирани решения спрямо специфични бизнес критерии.

Тази синергия позволява, например, на фармацевтична компания да изгради AI агент, който разбира специфичните данни за нейния процес на разработване на лекарства и регулаторна документация, или на бизнес за електронна търговия да създаде агент, дълбоко запознат с неговия продуктов каталог, нива на запаси и история на взаимодействията с клиенти. Получените AI приложения са много по-ценни, защото говорят езика на бизнеса и работят въз основа на неговата основна истина. Тази способност за създаване на персонализирани AI агенти, задвижвани от корпоративни данни и най-съвременни модели, предлага значително конкурентно предимство, позволявайки на компаниите да автоматизират сложни процеси, да разкриват уникални прозрения и да предоставят превъзходни клиентски изживявания, съобразени с тяхната специфична пазарна ниша.

Укрепване на доверието: Сигурност и безопасност в ерата на интегрирания AI

В епоха, в която пробивите в сигурността на данните и злоупотребата с AI са значителни притеснения, установяването на доверие е от първостепенно значение за корпоративното приемане на мощни AI технологии. Партньорството между Databricks и Anthropic по своята същност адресира тези притеснения чрез комбинация от технологичен дизайн и организационен фокус.

Ангажиментът на Anthropic към безопасността: Anthropic е основана с основна мисия, съсредоточена върху безопасността и изследванията в областта на AI. Техният процес на разработване на модели включва техники, насочени към създаване на AI системи, които са полезни, честни и безвредни. Този фокус върху изграждането на по-безопасен AI осигурява основополагащ слой доверие за предприятия, които се колебаят да внедрят мощни LLMs, особено такива, които взаимодействат с чувствителни данни или клиенти.

Сигурната платформа на Databricks: Платформата Databricks Data Intelligence Platform е изградена със сигурност и управление от корпоративен клас в основата си. Чрез интегрирането на моделите Claude нативно, партньорството използва тези съществуващи функции за сигурност:

• Резидентност и контрол на данните: Нативната интеграция потенциално позволява данните да останат в контролираната среда на клиента (тяхната инстанция на Databricks в избрания от тях облак), намалявайки рисковете, свързани с предаването на чувствителни данни към външни крайни точки.
• **Унифици