Databricks ও Anthropic জোট: Claude AI এর সংযোজন

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং ডেটা ব্যবস্থাপনায় সহযোগিতার নতুন যুগ

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রটি একটি উল্লেখযোগ্য পরিবর্তনের মধ্য দিয়ে যাচ্ছে, যা ক্রমবর্ধমান অত্যাধুনিক মডেল এবং বিদ্যমান এন্টারপ্রাইজ ওয়ার্কফ্লোতে তাদের নির্বিঘ্ন একীকরণের ক্রমবর্ধমান চাহিদা দ্বারা চিহ্নিত। এই গুরুত্বপূর্ণ মুহূর্তটি উপলব্ধি করে, ডেটা ইন্টেলিজেন্স প্ল্যাটফর্মের নেতা Databricks এবং একটি বিশিষ্ট AI নিরাপত্তা ও গবেষণা সংস্থা Anthropic, একটি যুগান্তকারী পাঁচ বছরের কৌশলগত অংশীদারিত্ব উন্মোচন করেছে। এই সহযোগিতা ব্যবসাগুলি কীভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাথে যোগাযোগ করে এবং এর সুবিধা লাভ করে তা নতুনভাবে সংজ্ঞায়িত করতে চলেছে, Anthropic-এর উন্নত Claude মডেলগুলিকে সরাসরি Databricks Data Intelligence Platform-এর মধ্যে স্থাপন করে। এই কৌশলগত পদক্ষেপটি কেবল একটি প্রযুক্তিগত একীকরণের চেয়ে বেশি কিছু বোঝায়; এটি শক্তিশালী AI ক্ষমতাগুলিকে ডেটা লাইফসাইকেলের একটি অন্তর্নিহিত অংশে পরিণত করার দিকে একটি মৌলিক পরিবর্তনকে প্রতিনিধিত্ব করে, যা এন্টারপ্রাইজ ডেটা যেখানে থাকে সেখানে স্থানীয়ভাবে অ্যাক্সেসযোগ্য। উচ্চাকাঙ্ক্ষা স্পষ্ট: সংস্থাগুলিকে তাদের অনন্য ডেটা সম্পদ এবং অত্যাধুনিক AI মডেলগুলির সম্মিলিত শক্তিকে কাজে লাগাতে সক্ষম করা, উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করা এবং বাস্তব ব্যবসায়িক ফলাফল চালনা করা। এই জোট অত্যাধুনিক AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য প্রবেশের বাধাগুলি হ্রাস করার প্রতিশ্রুতি দেয়, যারা ইতিমধ্যে তাদের ডেটার প্রয়োজনে Databricks ব্যবহার করছে তাদের বিশাল ব্যবহারকারী বেসের কাছে সরাসরি অত্যাধুনিক প্রযুক্তি নিয়ে আসে।

ডেটা প্ল্যাটফর্ম এবং উন্নত AI মডেলগুলির সমন্বয়

বিস্তৃত ডেটা প্ল্যাটফর্ম এবং উন্নত AI মডেলগুলির সংমিশ্রণ এন্টারপ্রাইজ প্রযুক্তির জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ বিবর্তনীয় পদক্ষেপের প্রতিনিধিত্ব করে। ঐতিহাসিকভাবে, শক্তিশালী AI অ্যাক্সেস করার জন্য প্রায়শই জটিল ইন্টিগ্রেশন, ডেটা মুভমেন্ট চ্যালেঞ্জ এবং সম্ভাব্য নিরাপত্তা উদ্বেগ জড়িত ছিল। Databricks ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং, ডেটা সায়েন্স, মেশিন লার্নিং এবং অ্যানালিটিক্সের জন্য একটি কেন্দ্রীয় হাব হিসাবে নিজেকে প্রতিষ্ঠিত করেছে, একটি ইউনিফাইড প্ল্যাটফর্ম—the Data Intelligence Platform—অফার করে যা পুরো ডেটা লাইফসাইকেল পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি সংস্থাগুলিকে কার্যকরভাবে বিশাল পরিমাণে ডেটা সংরক্ষণ, প্রক্রিয়া এবং বিশ্লেষণ করার জন্য প্রয়োজনীয় পরিকাঠামো এবং সরঞ্জাম সরবরাহ করে।

একই সাথে, Anthropic বৃহৎ ভাষা মডেল (LLMs) এর বিকাশে একটি মূল খেলোয়াড় হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে, কেবল সক্ষমতার উপরই নয়, নিরাপত্তা এবং নির্ভরযোগ্যতার উপরও মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করেছে। তাদের Claude মডেল পরিবার যুক্তি, কথোপকথন এবং বিষয়বস্তু তৈরি সহ বিভিন্ন প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ কার্যে শক্তিশালী পারফরম্যান্সের জন্য বিখ্যাত। এই অংশীদারিত্বের পিছনে মূল ধারণা হল Anthropic-এর শক্তিশালী AI ইঞ্জিন এবং Databricks পরিবেশে পরিচালিত সমৃদ্ধ, প্রাসঙ্গিক ডেটার মধ্যে ব্যবধান পূরণ করা।

Databricks প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে স্থানীয়ভাবে Claude মডেলগুলি অফার করার মাধ্যমে, সহযোগিতা একটি শক্তিশালী সমন্বয় তৈরি করে। ব্যবসাগুলিকে আর জটিল বাহ্যিক API কল নেভিগেট করতে বা তাদের AI উদ্যোগের জন্য পৃথক পরিকাঠামো পরিচালনা করতে হবে না। পরিবর্তে, তারা তাদের গুরুত্বপূর্ণ ব্যবসায়িক ডেটার পাশাপাশি Anthropic-এর অত্যাধুনিক যুক্তির ক্ষমতাগুলি সরাসরি ব্যবহার করতে পারে, যার মধ্যে মালিকানাধীন তথ্য, গ্রাহক মিথস্ক্রিয়া, অপারেশনাল লগ এবং বাজার গবেষণা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এই নিবিড় সংযোগ ডেটা-চালিত AI সমাধানগুলির জন্য একটি আরও সুবিন্যস্ত, সুরক্ষিত এবং দক্ষ উন্নয়ন প্রক্রিয়াকে সহজতর করে। এই ইন্টিগ্রেশন দ্বারা উন্মোচিত সম্ভাবনা অসংখ্য শিল্প এবং ফাংশন জুড়ে বিস্তৃত, যা একটি সংস্থার ডোমেনের নির্দিষ্ট সূক্ষ্মতা বোঝে এমন অত্যন্ত উপযোগী AI সিস্টেম তৈরি করতে সক্ষম করে।

বুদ্ধিমান, ডেটা-সচেতন এজেন্ট দিয়ে এন্টারপ্রাইজগুলিকে ক্ষমতায়ন করা

Databricks-Anthropic অংশীদারিত্বের একটি কেন্দ্রীয় উদ্দেশ্য হল এন্টারপ্রাইজগুলিকে তাদের মালিকানাধীন ডেটার উপর যুক্তি প্রয়োগ করতে সক্ষম AI এজেন্ট তৈরি এবং স্থাপন করার ক্ষমতা দিয়ে সজ্জিত করা। এই ধারণাটি জেনেরিক AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির বাইরে গিয়ে বিশেষায়িত ডিজিটাল সহকারী বা স্বয়ংক্রিয় সিস্টেম তৈরি করার দিকে অগ্রসর হয় যা একটি কোম্পানির নির্দিষ্ট প্রেক্ষাপট, ক্রিয়াকলাপ এবং জ্ঞান ভিত্তির গভীর উপলব্ধি ধারণ করে।

‘মালিকানাধীন ডেটার উপর যুক্তি প্রয়োগ’ বলতে কী বোঝায়?

• প্রাসঙ্গিক উপলব্ধি: AI এজেন্টরা অভ্যন্তরীণ নথি, ডেটাবেস এবং জ্ঞান ভান্ডার অ্যাক্সেস এবং ব্যাখ্যা করতে পারে যাতে অবহিত উত্তর প্রদান করা যায়, প্রাসঙ্গিক বিষয়বস্তু তৈরি করা যায় বা ডেটা-চালিত সুপারিশ করা যায়।
• জটিল সমস্যা সমাধান: Claude মডেলগুলির বিশ্লেষণাত্মক শক্তিকে নির্দিষ্ট এন্টারপ্রাইজ ডেটার সাথে একত্রিত করে, এই এজেন্টগুলি জটিল ব্যবসায়িক চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করতে পারে, যেমন বিক্রয় ডেটার মধ্যে লুকানো বাজারের প্রবণতা সনাক্ত করা, রিয়েল-টাইম তথ্যের ভিত্তিতে সাপ্লাই চেইন লজিস্টিক অপ্টিমাইজ করা, বা অভ্যন্তরীণ আর্থিক রেকর্ড ব্যবহার করে অত্যাধুনিক ঝুঁকি মূল্যায়ন করা।
• ব্যক্তিগতকৃত মিথস্ক্রিয়া: এজেন্টরা গ্রাহক ডেটা (সুরক্ষিত এবং নৈতিকভাবে পরিচালিত) ব্যবহার করে অত্যন্ত ব্যক্তিগতকৃত সহায়তা, উপযোগী পণ্য সুপারিশ বা কাস্টমাইজড যোগাযোগ প্রদান করতে পারে।
• জ্ঞান কাজের অটোমেশন: অভ্যন্তরীণ ডেটা উত্সগুলির উপর ভিত্তি করে তথ্য পুনরুদ্ধার, সংক্ষিপ্তকরণ, বিশ্লেষণ এবং রিপোর্টিং জড়িত পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করা যেতে পারে, যা মানব কর্মীদের আরও কৌশলগত উদ্যোগের জন্য মুক্ত করে।

এই ক্ষমতা একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি প্রতিনিধিত্ব করে। সাধারণ ইন্টারনেট ডেটার উপর প্রশিক্ষিত AI মডেলগুলির উপর নির্ভর করার পরিবর্তে, ব্যবসাগুলি এখন তাদের অনন্য ডেটাসেটগুলিতে ফাইন-টিউন করা এজেন্ট তৈরি করতে পারে, যা আরও অনেক বেশি নির্ভুল, প্রাসঙ্গিক এবং মূল্যবান আউটপুট প্রদান করে। কল্পনা করুন একটি আর্থিক পরিষেবা সংস্থা একটি AI এজেন্ট স্থাপন করছে যা তার মালিকানাধীন বাজার গবেষণা এবং ক্লায়েন্ট পোর্টফোলিও ডেটা বিশ্লেষণ করে ব্যক্তিগতকৃত বিনিয়োগ পরামর্শ তৈরি করে, অথবা একটি উত্পাদনকারী সংস্থা রক্ষণাবেক্ষণ লগ এবং সেন্সর ডেটার উপর যুক্তি প্রয়োগ করে সরঞ্জামের ব্যর্থতা নির্ণয় করতে একটি এজেন্ট ব্যবহার করছে। অংশীদারিত্বটি মৌলিক প্রযুক্তি সরবরাহ করে—ডেটা অ্যাক্সেস এবং শাসনের জন্য Databricks, যুক্তির জন্য Anthropic-এর Claude—এই ধরনের ডোমেন-নির্দিষ্ট AI এজেন্টগুলিকে ইতিমধ্যে Databricks প্ল্যাটফর্ম ব্যবহারকারী ১০,০০০ টিরও বেশি কোম্পানির জন্য বাস্তবে পরিণত করতে।

এন্টারপ্রাইজ AI গ্রহণে স্থায়ী বাধা মোকাবেলা করা

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিপুল সম্ভাবনা থাকা সত্ত্বেও, অনেক সংস্থা কার্যকরভাবে AI সমাধান তৈরি, স্থাপন এবং পরিচালনা করার চেষ্টা করার সময় উল্লেখযোগ্য বাধার সম্মুখীন হয়, বিশেষ করে যেগুলি সংবেদনশীল ডেটা নিয়ে কাজ করা প্রোডাকশন পরিবেশের জন্য উদ্দিষ্ট। Databricks এবং Anthropic সহযোগিতা সরাসরি বেশ কয়েকটি মূল চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করে যা সাধারণত এন্টারপ্রাইজ AI গ্রহণকে বাধা দেয়:

1. সঠিকতা এবং প্রাসঙ্গিকতা: জেনেরিক AI মডেলগুলিতে প্রায়শই একটি নির্দিষ্ট ব্যবসায়িক প্রেক্ষাপটের মধ্যে সঠিকভাবে কাজ করার জন্য প্রয়োজনীয় নির্দিষ্ট জ্ঞানের অভাব থাকে। AI এজেন্টদের একটি সংস্থার অনন্য ডেটার উপর যুক্তি প্রয়োগ করতে সক্ষম করার মাধ্যমে, সমন্বিত সমাধানটি এমন মডেলগুলির বিকাশকে উৎসাহিত করে যা নির্দিষ্ট অপারেশনাল প্রয়োজনের জন্য তৈরি করা আরও সুনির্দিষ্ট এবং প্রাসঙ্গিক ফলাফল সরবরাহ করে।
2. নিরাপত্তা এবং ডেটা গোপনীয়তা: মালিকানাধীন ব্যবসায়িক ডেটা পরিচালনার জন্য কঠোর নিরাপত্তা ব্যবস্থা প্রয়োজন। Databricks প্ল্যাটফর্মের মধ্যে স্থানীয়ভাবে Claude মডেলগুলিকে একীভূত করা সংস্থাগুলিকে তাদের ডেটার উপর বৃহত্তর নিয়ন্ত্রণ বজায় রেখে শক্তিশালী AI ব্যবহার করার অনুমতি দেয়। ডেটা সম্ভাব্যভাবে Databricks পরিবেশের সুরক্ষিত সীমানার মধ্যে প্রক্রিয়া করা যেতে পারে, এক্সপোজার হ্রাস করে এবং প্রতিষ্ঠিত গভর্নেন্স প্রোটোকল মেনে চলে। এটি বাহ্যিক মডেল সরবরাহকারীদের কাছে সংবেদনশীল তথ্য পাঠানোর বিষয়ে প্রধান উদ্বেগগুলিকে সম্বোধন করে।
3. গভর্নেন্স এবং কমপ্লায়েন্স: এন্টারপ্রাইজগুলি কঠোর নিয়ন্ত্রক এবং কমপ্লায়েন্স প্রয়োজনীয়তার অধীনে কাজ করে। Databricks Mosaic AI, প্ল্যাটফর্মের একটি মূল উপাদান, পুরো ডেটা এবং AI লাইফসাইকেল জুড়ে এন্ড-টু-এন্ড গভর্নেন্সের জন্য সরঞ্জাম সরবরাহ করে। এর মধ্যে মডেলের কর্মক্ষমতা পর্যবেক্ষণ, ন্যায্যতা নিশ্চিত করা, বংশগতি ট্র্যাকিং এবং অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ পরিচালনার ক্ষমতা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা বিশ্বস্ত এবং অনুবর্তী AI সিস্টেম তৈরির জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই শাসিত কাঠামোর মধ্যে Claude-কে একীভূত করা এই নিয়ন্ত্রণগুলিকে উন্নত LLM-এর ব্যবহারে প্রসারিত করে।
4. স্থাপনার জটিলতা এবং ইন্টিগ্রেশন: অত্যাধুনিক AI মডেল স্থাপনের জন্য পরিকাঠামো স্থাপন এবং পরিচালনা করা জটিল এবং সম্পদ-নিবিড় হতে পারে। নেটিভ ইন্টিগ্রেশন এই প্রক্রিয়াটিকে উল্লেখযোগ্যভাবে সহজ করে তোলে, ডেটা দলগুলিকে পরিচিত Databricks পরিবেশে Claude মডেলগুলি ব্যবহার করার অনুমতি দেয়, পৃথক AI ডিপ্লয়মেন্ট পাইপলাইন তৈরি এবং বজায় রাখার প্রয়োজন ছাড়াই।
5. পারফরম্যান্স এবং ROI মূল্যায়ন: AI উদ্যোগগুলির কার্যকারিতা এবং বিনিয়োগের উপর রিটার্ন (ROI) মূল্যায়ন করা চ্যালেঞ্জিং হতে পারে। Databricks Mosaic AI নির্দিষ্ট ব্যবসায়িক মেট্রিক্স এবং ডেটাসেটের বিপরীতে মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের জন্য সরঞ্জাম সরবরাহ করে। বাস্তব-বিশ্বের কাজের জন্য Claude-এর অপ্টিমাইজেশনের সাথে এটিকে একত্রিত করা নিশ্চিত করতে সহায়তা করে যে স্থাপন করা AI এজেন্টগুলি পরিমাপযোগ্য মান সরবরাহ করে।

একটি ইউনিফাইড সমাধান প্রদান করে যা সেরা-শ্রেণীর AI মডেলগুলিকে শক্তিশালী ডেটা ম্যানেজমেন্ট এবং গভর্নেন্স সরঞ্জামগুলির সাথে একত্রিত করে, Databricks এবং Anthropic-এর লক্ষ্য হল AI পরীক্ষা থেকে প্রোডাকশন-স্তরের স্থাপনার পথকে সুগম করা, অত্যাধুনিক AI-কে ব্যবসার জন্য আরও অ্যাক্সেসযোগ্য, সুরক্ষিত এবং প্রভাবশালী করে তোলা।

Claude 3.7 Sonnet এর পরিচিতি: যুক্তি এবং কোডিং-এ একটি নতুন মানদণ্ড

এই অংশীদারিত্বের একটি উল্লেখযোগ্য হাইলাইট হল Anthropic-এর সর্বশেষ ফ্রন্টিয়ার মডেল, Claude 3.7 Sonnet, এর Databricks ইকোসিস্টেমের মধ্যে অবিলম্বে উপলব্ধতা। এই মডেলটি AI সক্ষমতার একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতির প্রতিনিধিত্ব করে এবং এটি যৌথ অফারের ভিত্তি হিসাবে অবস্থান করছে। Claude 3.7 Sonnet বিভিন্ন কারণে বিশেষভাবে উল্লেখযোগ্য:

• হাইব্রিড রিজনিং: এটিকে বাজারের প্রথম হাইব্রিড রিজনিং মডেল হিসাবে বর্ণনা করা হয়েছে। যদিও এই আর্কিটেকচারের সুনির্দিষ্ট বিবরণ মালিকানাধীন, এটি আরও শক্তিশালী এবং সূক্ষ্ম বোঝাপড়া এবং সমস্যা সমাধানের ক্ষমতা অর্জনের জন্য বিভিন্ন কৌশল (সম্ভবত নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রক্রিয়াকরণের পাশাপাশি প্রতীকী যুক্তি সহ) একত্রিত করার একটি উন্নত পদ্ধতির পরামর্শ দেয়। এটি যৌক্তিক সিদ্ধান্ত, পরিকল্পনা এবং বহু-পদক্ষেপ বিশ্লেষণের প্রয়োজন এমন জটিল কাজগুলিতে উন্নত কর্মক্ষমতার দিকে নিয়ে যেতে পারে।
• শিল্প-নেতৃস্থানীয় কোডিং দক্ষতা: মডেলটি কোডিং কাজের জন্য একটি শিল্প নেতা হিসাবে স্বীকৃত। এই ক্ষমতাটি সেই এন্টারপ্রাইজগুলির জন্য অমূল্য যারা সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট প্রক্রিয়াগুলি স্বয়ংক্রিয় করতে, কোড স্নিপেট তৈরি করতে, বিদ্যমান কোডবেস ডিবাগ করতে বা বিভিন্ন প্রোগ্রামিং ভাষার মধ্যে কোড অনুবাদ করতে চায়—সবই সম্ভাব্যভাবে কোম্পানির অভ্যন্তরীণ কোডিং মান এবং Databricks এর মাধ্যমে অ্যাক্সেসযোগ্য লাইব্রেরি দ্বারা অবহিত।
• বাস্তব-বিশ্বের উপযোগিতার জন্য অপ্টিমাইজেশন: Anthropic জোর দেয় যে Claude মডেলগুলি, 3.7 Sonnet সহ, সেই ধরণের বাস্তব-বিশ্বের কাজগুলির জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে যা গ্রাহকরা সবচেয়ে দরকারী বলে মনে করেন। এই ব্যবহারিক ফোকাস নিশ্চিত করে যে মডেলের শক্তি ব্যবসায়িক ক্রিয়াকলাপের জন্য বাস্তব সুবিধাগুলিতে রূপান্তরিত হয়, কেবল তাত্ত্বিক বেঞ্চমার্কগুলিতে শ্রেষ্ঠত্ব অর্জনের পরিবর্তে।
• অ্যাক্সেসিবিলিটি: প্রধান ক্লাউড প্ল্যাটফর্মগুলিতে (AWS, Azure, Google Cloud Platform) Databricks এর মাধ্যমে সরাসরি এই ধরনের একটি অত্যাধুনিক মডেল উপলব্ধ করা অ্যাক্সেসকে গণতান্ত্রিক করে তোলে। সংস্থাগুলি তাদের বিদ্যমান Databricks বিনিয়োগকে কাজে লাগিয়ে বিশেষ পরিকাঠামো বা মডেল সরবরাহকারীর সাথে সরাসরি সম্পর্কের প্রয়োজন ছাড়াই এই অত্যাধুনিক AI নিয়ে পরীক্ষা করতে এবং স্থাপন করতে পারে।

Claude 3.7 Sonnet-এর একীকরণ Databricks গ্রাহকদের অত্যাধুনিক বিশ্লেষণাত্মক, সৃজনশীল এবং প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করতে সক্ষম একটি শক্তিশালী সরঞ্জামে অবিলম্বে অ্যাক্সেস সরবরাহ করে। যুক্তি এবং কোডিং-এ এর শক্তি, এন্টারপ্রাইজ ডেটার পাশাপাশি এর নেটিভ উপলব্ধতার সাথে মিলিত হয়ে, এটিকে পরবর্তী প্রজন্মের বুদ্ধিমান অ্যাপ্লিকেশন এবং এজেন্ট তৈরির জন্য একটি মূল সক্ষমকারী হিসাবে অবস্থান করে।

নেটিভ ইন্টিগ্রেশনের স্বতন্ত্র সুবিধা

নেটিভ ইন্টিগ্রেশন ধারণাটি Databricks-Anthropic অংশীদারিত্বের মূল্য প্রস্তাবের কেন্দ্রবিন্দুতে রয়েছে। এই পদ্ধতিটি AI মডেলগুলি অ্যাক্সেস করার ঐতিহ্যগত পদ্ধতিগুলির থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথক, যা প্রায়শই বাহ্যিক অ্যাপ্লিকেশন প্রোগ্রামিং ইন্টারফেস (APIs) এর উপর নির্ভর করে। নেটিভ ইন্টিগ্রেশন Anthropic-এর Claude মডেল এবং Databricks Data Intelligence Platform-এর মধ্যে একটি গভীর, আরও নির্বিঘ্ন সংযোগ বোঝায়, যা বেশ কয়েকটি সম্ভাব্য সুবিধা প্রদান করে:

• হ্রাসকৃত ল্যাটেন্সি: একই প্ল্যাটফর্ম পরিবেশের মধ্যে অনুরোধগুলি প্রক্রিয়া করা বাহ্যিক API কলগুলির সাথে সম্পর্কিত নেটওয়ার্ক ল্যাটেন্সি সম্ভাব্যভাবে হ্রাস করতে পারে, যা AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য দ্রুত প্রতিক্রিয়া সময়ের দিকে পরিচালিত করে। এটি রিয়েল-টাইম বা ইন্টারেক্টিভ ব্যবহারের ক্ষেত্রে বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ।
• উন্নত নিরাপত্তা: ডেটা প্রক্রিয়াকরণকে Databricks প্ল্যাটফর্মের সুরক্ষিত পরিধির মধ্যে রেখে (নির্দিষ্ট বাস্তবায়ন বিবরণের উপর নির্ভর করে), নেটিভ ইন্টিগ্রেশন ডেটা নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা উল্লেখযোগ্যভাবে জোরদার করতে পারে। সংবেদনশীল মালিকানাধীন ডেটাকে বাহ্যিক নেটওয়ার্ক অতিক্রম করতে বা API কলগুলির মতো একইভাবে তৃতীয় পক্ষের পরিকাঠামো দ্বারা প্রক্রিয়া করার প্রয়োজন নাও হতে পারে, যা কঠোর এন্টারপ্রাইজ নিরাপত্তা ভঙ্গির সাথে আরও ভালভাবে সারিবদ্ধ হয়।
• সুবিন্যস্ত ওয়ার্কফ্লো: ডেটা বিজ্ঞানী এবং ডেভেলপাররা পরিচিত Databricks সরঞ্জাম এবং ইন্টারফেস ব্যবহার করে Claude মডেলগুলি অ্যাক্সেস এবং ব্যবহার করতে পারে। এটি পৃথক শংসাপত্র, SDK, বা ইন্টিগ্রেশন পয়েন্টগুলি পরিচালনা করার প্রয়োজনীয়তা দূর করে, AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির বিকাশ, স্থাপনা এবং পরিচালনা জীবনচক্রকে সহজ করে তোলে। ডেটা প্রস্তুতি থেকে মডেল আহ্বান এবং ফলাফল বিশ্লেষণ পর্যন্ত পুরো প্রক্রিয়াটি একটি ইউনিফাইড পরিবেশে ঘটতে পারে।
• সরলীকৃত গভর্নেন্স: Databricks প্ল্যাটফর্মের মধ্যে মডেল ব্যবহারকে একীভূত করা Mosaic AI দ্বারা পরিচালিত গভর্নেন্স নীতি, অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ এবং অডিটিং প্রক্রিয়াগুলির সামঞ্জস্যপূর্ণ প্রয়োগের অনুমতি দেয়। ব্যবহার, খরচ এবং কর্মক্ষমতা পর্যবেক্ষণ বিদ্যমান ডেটা গভর্নেন্স কাঠামোর অংশ হয়ে ওঠে।
• সম্ভাব্য খরচ দক্ষতা: প্রাইসিং মডেল এবং রিসোর্স ব্যবহারের উপর নির্ভর করে, নেটিভ ইন্টিগ্রেশন পে-পার-কল API মডেলগুলির তুলনায় আরও অনুমানযোগ্য বা অপ্টিমাইজড খরচ কাঠামো অফার করতে পারে, বিশেষ করে উচ্চ-ভলিউম ব্যবহারের পরিস্থিতির জন্য যা ইতিমধ্যে Databricks-এ চলমান ডেটা প্রক্রিয়াকরণ কাজের সাথে শক্তভাবে যুক্ত।

এই নিবিড় সংযোগ Claude-কে একটি বাহ্যিক সরঞ্জাম থেকে এন্টারপ্রাইজ ডেটা ইকোসিস্টেমের মধ্যে একটি এমবেডেড ক্ষমতায় রূপান্তরিত করে, যা অত্যাধুনিক, ডেটা-সচেতন AI এজেন্টগুলির বিকাশ এবং স্থাপনাকে উল্লেখযোগ্যভাবে আরও দক্ষ, সুরক্ষিত এবং পরিচালনাযোগ্য করে তোলে।

নির্বিঘ্ন মাল্টি-ক্লাউড স্থাপনার মাধ্যমে নমনীয়তা প্রদান

Databricks-Anthropic অফারের একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হল প্রধান পাবলিক ক্লাউড প্রদানকারী জুড়ে এর উপলব্ধতা: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, এবং Google Cloud Platform (GCP)। এই মাল্টি-ক্লাউড কৌশল আধুনিক এন্টারপ্রাইজগুলির বিভিন্ন পরিকাঠামোর প্রয়োজনীয়তা পূরণের জন্য অপরিহার্য। অনেক সংস্থা সেরা-শ্রেণীর পরিষেবাগুলি ব্যবহার করতে, স্থিতিস্থাপকতা নিশ্চিত করতে, ভেন্ডর লক-ইন এড়াতে বা নির্দিষ্ট আঞ্চলিক বা গ্রাহকের প্রয়োজনীয়তা মেনে চলতে একাধিক ক্লাউড প্রদানকারী ব্যবহার করে।

Databricks নিজেই একটি মাল্টি-ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম হিসাবে ডিজাইন করা হয়েছে, যা অন্তর্নিহিত ক্লাউড পরিকাঠামো নির্বিশেষে একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা ইন্টেলিজেন্স স্তর সরবরাহ করে। AWS, Azure, এবং GCP জুড়ে Databricks-এর মধ্যে স্থানীয়ভাবে Claude মডেলগুলি উপলব্ধ করার মাধ্যমে, অংশীদারিত্ব নিশ্চিত করে যে গ্রাহকরা তাদের পছন্দের ক্লাউড পরিবেশ বা মাল্টি-ক্লাউড কৌশল নির্বিশেষে এই উন্নত AI ইন্টিগ্রেশন থেকে উপকৃত হতে পারে।

এটি বেশ কয়েকটি মূল সুবিধা প্রদান করে:

• পছন্দ এবং নমনীয়তা: এন্টারপ্রাইজগুলি তাদের প্রযুক্তিগত চাহিদা, বিদ্যমান পরিকাঠামো বিনিয়োগ এবং বাণিজ্যিক চুক্তিগুলির জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম(গুলি) তে Claude-চালিত AI এজেন্ট স্থাপন করতে পারে।
• সামঞ্জস্যতা: ডেভেলপমেন্ট দলগুলি বিভিন্ন ক্লাউড পরিবেশ জুড়ে একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ ইন্টারফেস এবং টুলসেট (Databricks এবং Claude) ব্যবহার করে AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরি এবং পরিচালনা করতে পারে, জটিলতা এবং প্রশিক্ষণের ওভারহেড হ্রাস করে।
• ডেটা প্রক্সিমিটি: সংস্থাগুলি একই ক্লাউড পরিবেশে Claude মডেলগুলি ব্যবহার করতে পারে যেখানে তাদের প্রাথমিক ডেটা লেক বা ডেটা ওয়্যারহাউসগুলি থাকে, কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করে এবং সম্ভাব্য ডেটা ইগ্রেস খরচ হ্রাস করে।
• ভবিষ্যৎ-প্রুফিং: একটি মাল্টি-ক্লাউড পদ্ধতি স্থিতিস্থাপকতা এবং অভিযোজনযোগ্যতা প্রদান করে, যা ব্যবসাগুলিকে Databricks-Anthropic ইন্টিগ্রেশনের উপর নির্মিত তাদের AI ক্ষমতা ব্যাহত না করে তাদের ক্লাউড কৌশল বিকশিত করার অনুমতি দেয়।

মাল্টি-ক্লাউড উপলব্ধতার প্রতি প্রতিশ্রুতি অংশীদারিত্বের বাস্তবসম্মতভাবে এন্টারপ্রাইজের চাহিদা পূরণের উপর ফোকাসকে জোর দেয়, আধুনিক আইটি পরিকাঠামোর ভিন্নধর্মী প্রকৃতি স্বীকার করে এবং উন্নত AI গ্রহণের জন্য একটি নমনীয় পথ সরবরাহ করে।

Databricks Mosaic AI: শাসিত এবং নির্ভরযোগ্য AI এর ইঞ্জিন

যদিও Anthropic শক্তিশালী Claude মডেল সরবরাহ করে, Databricks Mosaic AI এন্টারপ্রাইজ প্রেক্ষাপটে দায়িত্বশীলভাবে এবং কার্যকরভাবে AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরি, স্থাপন এবং পরিচালনা করার জন্য অপরিহার্য কাঠামো সরবরাহ করে। Mosaic AI হল Databricks Data Intelligence Platform-এর একটি অবিচ্ছেদ্য অংশ, যা গভর্নেন্স এবং নির্ভরযোগ্যতার উপর দৃঢ় জোর দিয়ে সম্পূর্ণ AI জীবনচক্রকে মোকাবেলা করার জন্য ডিজাইন করা সরঞ্জামগুলির একটি স্যুট অফার করে।

Anthropic অংশীদারিত্বের সাথে প্রাসঙ্গিক Mosaic AI-এর মূল ক্ষমতাগুলির মধ্যে রয়েছে:

• মডেল সার্ভিং: উচ্চ প্রাপ্যতা এবং কম ল্যাটেন্সি সহ স্কেলে Claude-এর মতো LLM সহ AI মডেল স্থাপন এবং পরিবেশন করার জন্য অপ্টিমাইজড পরিকাঠামো সরবরাহ করে।
• ভেক্টর সার্চ: Retrieval-Augmented Generation (RAG) অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য গুরুত্বপূর্ণ দক্ষ সাদৃশ্য অনুসন্ধান সক্ষম করে, যা AI এজেন্টদের তাদের প্রতিক্রিয়া জানাতে এন্টারপ্রাইজ জ্ঞান ভিত্তি থেকে প্রাসঙ্গিক তথ্য পুনরুদ্ধার করতে দেয়।
• মডেল মনিটরিং: মডেলের কর্মক্ষমতা ট্র্যাক করতে, ড্রিফ্ট (সময়ের সাথে কর্মক্ষমতার পরিবর্তন) সনাক্ত করতে এবং ডেটার গুণমান নিরীক্ষণ করতে সরঞ্জাম সরবরাহ করে, নিশ্চিত করে যে স্থাপন করা AI এজেন্টগুলি নির্ভুল এবং নির্ভরযোগ্য থাকে।
• ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং এবং ম্যানেজমেন্ট: AI মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ বা ইন্টারঅ্যাক্ট করতে ব্যবহৃত ডেটা বৈশিষ্ট্যগুলি তৈরি, সংরক্ষণ এবং পরিচালনা করার প্রক্রিয়াটিকে সহজ করে তোলে।
• AI গভর্নেন্স: বংশগতি ট্র্যাকিং (ডেটা কোথা থেকে এসেছে এবং মডেলগুলি কীভাবে তৈরি হয়েছিল তা বোঝা), অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ, অডিট লগ এবং ন্যায্যতা মূল্যায়নের জন্য ক্ষমতা সরবরাহ করে, নিশ্চিত করে যে AI সিস্টেমগুলি দায়িত্বশীলভাবে বিকশিত এবং ব্যবহৃত হয় এবং প্রবিধান মেনে চলে।
• মূল্যায়ন সরঞ্জাম: সংস্থাগুলিকে স্থাপনার আগে এবং পরে নির্দিষ্ট ব্যবসায়িক প্রয়োজনীয়তা এবং ডেটাসেটের বিপরীতে LLM সহ AI মডেল এবং এজেন্টগুলির গুণমান, নিরাপত্তা এবং নির্ভুলতা কঠোরভাবে মূল্যায়ন করার অনুমতি দেয়।

Mosaic AI Claude-এর মতো মডেলগুলির কাঁচা শক্তি এবং এন্টারপ্রাইজ স্থাপনার ব্যবহারিক বাস্তবতার মধ্যে গুরুত্বপূর্ণ সেতু হিসাবে কাজ করে। এটি Anthropic মডেল ব্যবহার করে নির্মিত AI এজেন্টগুলি কেবল বুদ্ধিমানই নয়, সুরক্ষিত, নির্ভরযোগ্য, শাসিত এবং ব্যবসায়িক উদ্দেশ্যগুলির সাথে সারিবদ্ধ তা নিশ্চিত করার জন্য প্রয়োজনীয় গার্ডরেল, পর্যবেক্ষণ সিস্টেম এবং পরিচালনার সরঞ্জাম সরবরাহ করে। এই ব্যাপক পদ্ধতিটি গুরুত্বপূর্ণ ব্যবসায়িক ডেটা এবং প্রক্রিয়াগুলি পরিচালনা করে এমন AI সিস্টেমগুলিতে বিশ্বাস এবং আস্থা তৈরির জন্য অত্যাবশ্যক।

অবিলম্বে রূপান্তরকারী AI এর জন্য একটি ভাগ করা দৃষ্টিভঙ্গি

Databricks এবং Anthropic উভয়ের নেতারাই এই অংশীদারিত্বের অবিলম্বে এবং ভবিষ্যতের প্রভাবের জন্য একটি আকর্ষক দৃষ্টিভঙ্গি ব্যক্ত করেছেন, AI কে ভবিষ্যতের প্রতিশ্রুতি থেকে বর্তমান-দিনের বাস্তবে রূপান্তরিত করার উপর জোর দিয়েছেন যা ব্যবসাগুলিকে রূপান্তরিত করছে।

Ali Ghodsi, Co-founder and CEO of Databricks, মূল্যের প্রস্তাবনাকে তুলে ধরেন: অত্যাধুনিক AI প্রয়োগের মাধ্যমে অবশেষে তাদের বিশাল ডেটা ভান্ডারের মধ্যে থাকা সুপ্ত সম্ভাবনাকে আনলক করার জন্য এন্টারপ্রাইজগুলিকে ক্ষমতায়ন করা। তিনি Anthropic-এর সক্ষমতাগুলিকে সরাসরি Data Intelligence Platform-এ নিয়ে আসার তাৎপর্য তুলে ধরেন, নিরাপত্তা, দক্ষতা এবং স্কেলেবিলিটির সুবিধাগুলির উপর জোর দেন। Ghodsi-এর দৃষ্টিভঙ্গি ব্যবসাগুলিকে জেনেরিক AI সমাধানগুলি অতিক্রম করতে এবং তাদের অনন্য অপারেশনাল প্রেক্ষাপট এবং মালিকানাধীন জ্ঞানের জন্য সতর্কতার সাথে তৈরি করা ডোমেন-নির্দিষ্ট AI এজেন্ট তৈরি করতে সক্ষম করার উপর কেন্দ্র করে। এটি, তিনি পরামর্শ দেন, এন্টারপ্রাইজ AI-এর প্রকৃত ভবিষ্যতকে প্রতিনিধিত্ব করে – কাস্টমাইজড, ইন্টিগ্রেটেড এবং ডেটা-চালিত বুদ্ধিমত্তা।

Dario Amodei, CEO and Co-founder of Anthropic, AI-এর তাৎক্ষণিক প্রভাবের অনুভূতি প্রতিধ্বনিত করে বলেছেন যে ব্যবসার রূপান্তর ‘এই মুহূর্তে’ ঘটছে। তিনি নিকটবর্তী মেয়াদে অসাধারণ অগ্রগতির পূর্বাভাস দিয়েছেন, বিশেষ করে জটিল কাজগুলিতে স্বাধীনভাবে কাজ করতে সক্ষম AI এজেন্ট এর বিকাশে। Amodei Databricks-এ Claude-এর উপলব্ধতাকে একটি অনুঘটক হিসাবে দেখেন, গ্রাহকদের উল্লেখযোগ্যভাবে আরও শক্তিশালী ডেটা-চালিত এজেন্ট তৈরির জন্য প্রয়োজনীয় সরঞ্জাম সরবরাহ করে। এই ক্ষমতা, তিনি বোঝান, সংস্থাগুলির জন্য অত্যাবশ্যক যা তিনি ‘AI-এর এই নতুন যুগে’ একটি প্রতিযোগিতামূলক প্রান্ত বজায় রাখতে চায়।

একসাথে, এই দৃষ্টিভঙ্গিগুলি ব্যবহারিক প্রয়োগ এবং অবিলম্বে মান তৈরির উপর ভিত্তি করে একটি অংশীদারিত্বের চিত্র আঁকে। এটি কেবল শক্তিশালী মডেলগুলিতে অ্যাক্সেস সরবরাহ করার বিষয়ে নয়; এটি সংস্থাগুলির ডেটা ফ্যাব্রিকের মধ্যে গভীরভাবে তাদের একীভূত করার বিষয়ে যাতে বুদ্ধিমান, স্বায়ত্তশাসিত এজেন্টগুলির বিকাশকে উৎসাহিত করা যায় যা আজ জটিল, বাস্তব-বিশ্বের ব্যবসায়িক সমস্যাগুলি মোকাবেলা করতে সক্ষম, যা আগামীকালের আরও অত্যাধুনিক অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য পথ প্রশস্ত করে।

জেনেরিক বুদ্ধিমত্তার বাইরে: ডোমেন-নির্দিষ্ট AI সমাধান তৈরি করা

একটি পুনরাবৃত্ত থিম এবং Databricks-Anthropic জোটের পিছনে একটি প্রধান চালক হল এক-আকার-ফিট-সমস্ত AI থেকে ডোমেন-নির্দিষ্ট বুদ্ধিমত্তার দিকে সরে যাওয়া। সাধারণ-উদ্দেশ্য AI মডেলগুলি, চিত্তাকর্ষক হলেও, প্রায়শই বিশেষায়িত এন্টারপ্রাইজ কাজের জন্য প্রয়োজনীয় সূক্ষ্ম বোঝার অভাব থাকে। তাদের জ্ঞান সাধারণত বিস্তৃত ইন্টারনেট ডেটার উপর ভিত্তি করে, যা একটি নির্দিষ্ট ব্যবসা বা শিল্পের জন্য অনন্য নির্দিষ্ট পরিভাষা, প্রক্রিয়া এবং গোপনীয় তথ্যের সাথে সারিবদ্ধ নাও হতে পারে।

এই অংশীদারিত্ব সরাসরি অত্যন্ত কাস্টমাইজড AI সমাধান তৈরির সুবিধা দেয়:

• Databricks’ Data Mastery: প্ল্যাটফর্মটি একটি সংস্থার অনন্য ডেটা সম্পদ অ্যাক্সেস, প্রস্তুত এবং পরিচালনা করার জন্য শক্তিশালী সরঞ্জাম সরবরাহ করে – ডোমেন-নির্দিষ্ট জ্ঞানের কাঁচামাল। এর মধ্যে স্ট্রাকচার্ড ডেটাবেস, আনস্ট্রাকচার্ড ডকুমেন্ট, লগ এবং আরও অনেক কিছু অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
• Anthropic’s Adaptable Models: Claude মডেলগুলি, বিশেষ করে যখন Retrieval-Augmented Generation (RAG) এর মতো কাঠামোর মধ্যে ব্যবহার করা হয় যা Databricks বৈশিষ্ট্য যেমন Vector Search দ্বারা সক্ষম করা হয়, কার্যকরভাবে এই মালিকানাধীন ডেটাতে ভিত্তি করা যেতে পারে। মডেলগুলি অভ্যন্তরীণ জ্ঞান ভিত্তি থেকে প্রাসঙ্গিক স্নিপেট পুনরুদ্ধার করতে পারে এবং উচ্চ নির্ভুলতা এবং প্রাসঙ্গিক প্রাসঙ্গিকতার সাথে প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে বা কাজ সম্পাদন করতে সেই তথ্য ব্যবহার করতে পারে।
• Mosaic AI’s Development Tools: প্ল্যাটফর্মটি মডেলগুলিকে ফাইন-টিউন করার (যেখানে প্রযোজ্য), RAG অন্তর্ভুক্ত অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার এবং নির্দিষ্ট ব্যবসায়িক মানদণ্ডের বিপরীতে এই কাস্টমাইজড সমাধানগুলির কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করার পরিবেশ সরবরাহ করে।

এই সমন্বয়, উদাহরণস্বরূপ, একটি ফার্মাসিউটিক্যাল কোম্পানিকে একটি AI এজেন্ট তৈরি করতে দেয় যা তার নির্দিষ্ট ড্রাগ ডেভেলপমেন্ট পাইপলাইন ডেটা এবং নিয়ন্ত্রক ডকুমেন্টেশন বোঝে, অথবা একটি ই-কমার্স ব্যবসাকে তার পণ্য ক্যাটালগ, ইনভেন্টরি স্তর এবং গ্রাহক মিথস্ক্রিয়া ইতিহাসের সাথে গভীরভাবে পরিচিত একটি এজেন্ট তৈরি করতে দেয়। ফলস্বরূপ AI অ্যাপ্লিকেশনগুলি অনেক বেশি মূল্যবান কারণ তারা ব্যবসার ভাষায় কথা বলে এবং এর গ্রাউন্ড ট্রুথের উপর ভিত্তি করে কাজ করে। এন্টারপ্রাইজ ডেটা এবং অত্যাধুনিক মডেল দ্বারা চালিত এই বেসপোক AI এজেন্টগুলি তৈরি করার ক্ষমতা একটি উল্লেখযোগ্য প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা প্রদান করে, যা কোম্পানিগুলিকে জটিল প্রক্রিয়াগুলি স্বয়ংক্রিয় করতে, অনন্য অন্তর্দৃষ্টি উন্মোচন করতে এবং তাদের নির্দিষ্ট বাজার কুলুঙ্গির জন্য তৈরি করা উচ্চতর গ্রাহক অভিজ্ঞতা সরবরাহ করতে সক্ষম করে।

বিশ্বাসকে শক্তিশালী করা: ইন্টিগ্রেটেড AI এর যুগে নিরাপত্তা এবং সুরক্ষা

এমন এক যুগে যেখানে ডেটা লঙ্ঘন এবং AI অপব্যবহার উল্লেখযোগ্য উদ্বেগ, শক্তিশালী AI প্রযুক্তিগুলির এন্টারপ্রাইজ গ্রহণের জন্য বিশ্বাস স্থাপন করা সর্বোত্তম। Databricks এবং Anthropic অংশীদারিত্ব প্রযুক্তিগত নকশা এবং সাংগঠনিক ফোকাসের সমন্বয়ের মাধ্যমে সহজাতভাবে এই উদ্বেগগুলিকে সম্বোধন করে।

Anthropic’s Commitment to Safety: Anthropic AI নিরাপত্তা এবং গবেষণার উপর কেন্দ্র করে একটি মূল মিশনের সাথে প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল। তাদের মডেল ডেভেলপমেন্ট প্রক্রিয়ায় এমন AI সিস্টেম তৈরি করার লক্ষ্যে কৌশল অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা সহায়ক, সৎ এবং নিরীহ। নিরাপদ AI তৈরির উপর এই ফোকাস শক্তিশালী LLM স্থাপন করতে দ্বিধাগ্রস্ত এন্টারপ্রাইজগুলির জন্য বিশ্বাসের একটি মৌলিক স্তর সরবরাহ করে, বিশেষ করে যেগুলি সংবেদনশীল ডেটা বা গ্রাহকদের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে।

Databricks’ Secure Platform: Databricks Data Intelligence Platform এন্টারপ্রাইজ-গ্রেড নিরাপত্তা এবং গভর্নেন্স এর মূলে নির্মিত। স্থানীয়ভাবে Claude মডেলগুলিকে একীভূত করার মাধ্যমে, অংশীদারিত্ব এই বিদ্যমান নিরাপত্তা বৈশিষ্ট্যগুলিকে কাজে লাগায়:

• ডেটা রেসিডেন্সি এবং কন্ট্রোল: নেটিভ ইন্টিগ্রেশন সম্ভাব্যভাবে ডেটাকে গ্রাহকের নিয়ন্ত্রিত পরিবেশের (তাদের নির্বাচিত ক্লাউডে তাদের Databricks ইনস্ট্যান্স) মধ্যে থাকতে দেয়, বাহ্যিক এন্ডপয়েন্টগুলিতে সংবেদনশীল ডেটা প্রেরণের সাথে সম্পর্কিত ঝুঁকি হ্রাস করে।
• ইউনিফাইড অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট: Claude মডেলগুলিতে অ্যাক্সেস Databricks-এর বিদ্যমান ভূমিকা-ভিত্তিক অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণের মাধ্যমে পরিচালনা করা যেতে পারে, নিশ্চিত করে যে কেবল অনুমোদিত ব্যবহারকারী এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলি AI ক্ষমতাগুলি আহ্বান করতে পারে।
• কম্প্রিহেনসিভ অডিটিং: ইন্টিগ্রেটেড Claude মডেলগুলির ব্যবহার Databricks প্ল্যাটফর্মের মধ্যে লগ এবং অডিট করা যেতে পারে, স্বচ্ছতা এবং জবাবদিহিতা প্রদান করে।
• গভর্নেন্স ফ্রেমওয়ার্ক: Mosaic AI-এর গভর্নেন্স সরঞ্জামগুলি Claude-এর ব্যবহারে প্রসারিত, সামঞ্জস্যপূর্ণ নীতি প্রয়োগ, পর্যবেক্ষণ এবং কমপ্লায়েন্স চেক সক্ষম করে।

এই বহু-স্তরযুক্ত পদ্ধতি—Anthropic-এর মডেল নিরাপত্তার উপর ফোকাসকে Databricks-এর শক্তিশালী প্ল্যাটফর্ম নিরাপত্তা এবং গভর্নেন্সের সাথে একত্রিত করে—উন্নত AI ব্যবহারের জন্য একটি আরও সুরক্ষিত এবং বিশ্বস্ত কাঠামো তৈরি করে। এটি এন্টারপ্রাইজগুলিকে Claude 3.7 Sonnet-এর মতো মডেলগুলির রূপান্তরকারী সম্ভাবনা অন্বেষণ করার অনুমতি দেয় যখন তাদের মূল্যবান ডেটা সম্পদগুলির উপর কঠোর নিয়ন্ত্রণ বজায় রাখে এবং দায়িত্বশীল AI স্থাপনা নিশ্চিত করে, যার ফলে মূল ঝুঁকিগুলি হ্রাস করে গ্রহণকে ত্বরান্বিত করে। সহযোগিতা শক্তিশালী AI কে কেবল অ্যাক্সেসযোগ্যই নয়, মিশন-ক্রিটিক্যাল এন্টারপ্রাইজ অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য নিরাপদ এবং নির্ভরযোগ্য করে তোলার লক্ষ্য রাখে।