اتحاد Databricks و Anthropic برای هوش مصنوعی سازمانی

در اقدامی مهم که آماده است نحوه بهره‌برداری شرکت‌ها از هوش مصنوعی را تغییر دهد، Databricks، یک قدرت در مدیریت داده و راهکارهای هوش مصنوعی، با Anthropic، یک شرکت برجسته در ایمنی و تحقیقات هوش مصنوعی، همکاری کرده است. این دو شرکت از یک همکاری استراتژیک پنج ساله قابل توجه پرده‌برداری کردند که هدف آن ادغام عمیق مدل‌های پیشرفته Claude AI شرکت Anthropic مستقیماً در پلتفرم هوش داده Databricks (Databricks Data Intelligence Platform) است. این توافقنامه تاریخی وعده می‌دهد که قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی Anthropic، از جمله آخرین مدل آن Claude 3.7 Sonnet، را به پایگاه مشتریان گسترده Databricks که بیش از 10,000 سازمان در سراسر جهان را شامل می‌شود، ارائه دهد. هدف اصلی بلندپروازانه اما روشن است: توانمندسازی کسب‌وکارها برای توسعه و عملیاتی کردن امن عامل‌های هوش مصنوعی هوشمند (intelligent AI agents) که قادر به استدلال پیچیده هستند، مستقیماً با استفاده از مجموعه داده‌های منحصر به فرد و اختصاصی خود در یک محیط یکپارچه. این ادغام اکنون در سراسر ارائه‌دهندگان اصلی ابر—AWS، Azure و Google Cloud Platform—از طریق پلتفرم Databricks قابل دسترسی است.

پیمایش پیچیدگی‌های پذیرش هوش مصنوعی سازمانی

جذابیت هوش مصنوعی برای شرکت‌های مدرن غیرقابل انکار است و نویدبخش کارایی‌های تحول‌آفرین، تجربیات جدید مشتری و جریان‌های درآمدی بکر است. با این حال، مسیر تحقق این مزایا اغلب مملو از موانع قابل توجه است. بسیاری از سازمان‌ها خود را درگیر چالش‌های عملی تبدیل پتانسیل هوش مصنوعی به ارزش تجاری ملموس می‌یابند. یک مانع اصلی در استفاده مؤثر از مخازن داده داخلی گسترده و اغلب جدا از هم نهفته است. ساخت مدل‌های هوش مصنوعی، به ویژه عامل‌های پیچیده‌ای که قادر به استدلال و اجرای وظایف مستقل هستند، نیازمند دسترسی یکپارچه به این داده‌های سازمانی است.

با این حال، چندین عامل این فرآیند را پیچیده می‌کنند:

• تجزیه و دسترسی به داده‌ها: داده‌های شرکتی اغلب در سیستم‌های ناهمگون، پایگاه‌های داده قدیمی و محیط‌های ابری مختلف قرار دارند که دسترسی یکپارچه را دشوار و پرهزینه می‌کند. آماده‌سازی این داده‌ها برای مصرف هوش مصنوعی اغلب یک کار پرمصرف منابع است.
• نگرانی‌های امنیتی و حریم خصوصی: استفاده از داده‌های اختصاصی حساس برای آموزش و استنتاج هوش مصنوعی، سؤالات حیاتی امنیتی و حریم خصوصی را مطرح می‌کند. سازمان‌ها به مکانیسم‌های قوی برای اطمینان از محرمانه بودن داده‌ها و جلوگیری از دسترسی یا نشت غیرمجاز نیاز دارند، به ویژه هنگام استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی شخص ثالث.
• پیچیدگی توسعه و استقرار: ایجاد، آموزش، ارزیابی و استقرار عامل‌های هوش مصنوعی در سطح تولید، یک چالش مهندسی پیچیده است. این امر نیازمند تخصص تخصصی، ابزار دقیق و آزمایش دقیق برای اطمینان از قابلیت اطمینان و دقت است.
• حاکمیت و انطباق: ایجاد چارچوب‌های حاکمیتی مؤثر برای هوش مصنوعی بسیار مهم است. این شامل مدیریت نسخه‌های مدل، ردیابی اصل و نسب داده‌ها، کنترل مجوزهای دسترسی، نظارت بر سوگیری یا سوء استفاده و اطمینان از انطباق با مقررات در حال تحول است. فقدان حاکمیت سرتاسری اغلب مانع پذیرش هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ می‌شود.
• اطمینان از دقت و قابلیت اطمینان: عامل‌های هوش مصنوعی باید خروجی‌های دقیق، قابل اعتماد و مرتبط با زمینه را ارائه دهند، به ویژه هنگام تعامل با فرآیندهای تجاری حیاتی یا برنامه‌های کاربردی رو به مشتری. ارزیابی عملکرد مدل در برابر وظایف خاص سازمانی و اطمینان از قابل اعتماد بودن همچنان یک چالش مهم است.
• محاسبه بازگشت سرمایه (ROI): نشان دادن ROI واضح از سرمایه‌گذاری‌های هوش مصنوعی می‌تواند دشوار باشد، به ویژه در مراحل اولیه. هزینه‌های بالای مرتبط با آماده‌سازی داده‌ها، توسعه مدل، زیرساخت و استعدادهای تخصصی، نیازمند مسیری روشن به سمت نتایج تجاری قابل اندازه‌گیری است.

دقیقاً همین چشم‌انداز پیچیده از چالش‌هاست که مشارکت استراتژیک بین Databricks و Anthropic قصد دارد به آن بپردازد و مسیری ساده را برای شرکت‌ها ارائه دهد تا بر این موانع غلبه کرده و پتانسیل واقعی هوش مصنوعی را که بر روی دارایی‌های داده منحصر به فرد آنها اعمال می‌شود، باز کنند.

هم‌افزایی قدرتمند: ترکیب هوش داده با هوش مصنوعی پیشرفته

همکاری بین Databricks و Anthropic نشان‌دهنده همگرایی نقاط قوت مکمل است که راه‌حلی قدرتمند برای بازار هوش مصنوعی سازمانی ایجاد می‌کند. Databricks پلتفرم بنیادی Data Intelligence Platform را فراهم می‌کند که برای یکپارچه‌سازی انبار داده، حاکمیت و قابلیت‌های هوش مصنوعی در یک محیط واحد و منسجم طراحی شده است. معماری آن، که بر اساس پارادایم lakehouse ساخته شده است، به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار را در مقیاس مدیریت کنند و دسترسی یکپارچه به داده‌ها را برای بارهای کاری تحلیل و یادگیری ماشین تسهیل می‌کند. اجزای کلیدی مانند Mosaic AI ابزارهایی را ارائه می‌دهند که به طور خاص برای ساخت، استقرار و نظارت بر مدل‌ها و عامل‌های هوش مصنوعی طراحی شده‌اند و چرخه عمر کامل هوش مصنوعی را ساده می‌کنند.

از سوی دیگر، Anthropic خانواده مدل‌های زبان بزرگ پیشرفته Claude خود را به میدان می‌آورد. مدل‌های Claude که به دلیل توانایی‌های استدلال پیشرفته، مهارت در پیروی از دستورالعمل‌های پیچیده و تأکید قوی بر ایمنی و ملاحظات اخلاقی از طریق رویکرد Constitutional AI خود شناخته شده‌اند، برای مقابله با وظایف پیچیده دنیای واقعی طراحی شده‌اند. گنجاندن Claude 3.7 Sonnet، که به عنوان اولین مدل استدلال ترکیبی بازار و پیشرو در وظایف کدنویسی برجسته شده است، قابلیت‌های موجود برای مشتریان Databricks را بیشتر افزایش می‌دهد.

با تعبیه مدل‌های Anthropic مستقیماً در پلتفرم Databricks، این مشارکت بسیاری از موانع سنتی مرتبط با ادغام خدمات هوش مصنوعی خارجی را از بین می‌برد. این ادغام بومی تضمین می‌کند که قدرت Claude می‌تواند مستقیماً در جایی که داده‌های سازمانی قرار دارند اعمال شود و رویکردی امن‌تر، کارآمدتر و تحت حاکمیت را برای ساخت برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مبتنی بر داده تقویت کند. هم‌افزایی در ترکیب زیرساخت مدیریت داده و حاکمیت قوی Databricks با قابلیت‌های استدلال هوش مصنوعی پیشرو Anthropic نهفته است و به کسب‌وکارها یک جعبه ابزار بهترین در کلاس برای توسعه و استقرار عامل‌های هوش مصنوعی پیچیده و قابل اعتماد متناسب با زمینه عملیاتی خاص آنها ارائه می‌دهد.

آزادسازی پتانسیل Claude در بستر Databricks

ادغام مدل‌های Claude شرکت Anthropic در پلتفرم هوش داده Databricks برای یکپارچگی و قدرت طراحی شده است و قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی را به راحتی در دسترس طیف گسترده‌ای از کاربران در یک سازمان قرار می‌دهد. این صرفاً یک اتصال API نیست؛ بلکه نشان‌دهنده تعبیه عمیق Claude در اکوسیستم Databricks است.

جنبه‌های کلیدی این ادغام عبارتند از:

• دسترسی بومی: کاربران می‌توانند مستقیماً از طریق رابط‌های آشنای Databricks با مدل‌های Claude تعامل داشته باشند. این شامل فراخوانی مدل‌ها از طریق پرس‌وجوهای SQL استاندارد است، که یک مزیت قابل توجه برای تحلیلگران داده و متخصصانی است که قبلاً با SQL راحت بوده‌اند. علاوه بر این، مدل‌ها به عنوان نقاط پایانی بهینه‌سازی شده در دسترس هستند، که به دانشمندان داده و توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا به راحتی Claude را در جریان‌های کاری یادگیری ماشین و برنامه‌های کاربردی خود بگنجانند.
• در دسترس بودن در سراسر ابرها: با درک واقعیت چند ابری شرکت‌های مدرن، پیشنهاد یکپارچه در سراسر AWS، Azure و Google Cloud Platform در دسترس است و تضمین می‌کند که سازمان‌ها می‌توانند از قدرت ترکیبی Databricks و Anthropic صرف نظر از ارائه‌دهنده زیرساخت ابری ترجیحی خود استفاده کنند.
• بهره‌گیری از Claude 3.7 Sonnet: در دسترس بودن فوری جدیدترین مدل Anthropic، Claude 3.7 Sonnet، به کاربران امکان دسترسی به قابلیت‌های پیشرفته را می‌دهد. نقاط قوت آن در استدلال ترکیبی و کدنویسی امکانات جدیدی را برای حل مسائل پیچیده و وظایف تولید یا تحلیل کد خودکار مستقیماً در پلتفرم داده باز می‌کند.
• عملکرد بهینه‌سازی شده: ادغام بومی عملکرد و کارایی بهینه‌سازی شده را تسهیل می‌کند. با اجرای مدل‌های Claude نزدیک‌تر به داده‌ها در محیط Databricks، تأخیر می‌تواند به حداقل برسد و هزینه‌های انتقال داده مرتبط با فراخوانی‌های API خارجی می‌تواند به طور قابل توجهی کاهش یابد.

این ادغام عمیق نحوه استفاده سازمان‌ها از مدل‌های زبان بزرگ را متحول می‌کند. به جای اینکه هوش مصنوعی را به عنوان یک سرویس جداگانه و خارجی که نیازمند خطوط لوله داده پیچیده و راهکارهای امنیتی است در نظر بگیریم، Claude به بخشی ذاتی از جریان کاری هوش داده تبدیل می‌شود و به راحتی برای بهبود تحلیل‌ها، خودکارسازی وظایف و هدایت نوآوری مستقیماً از بنیاد داده سازمان در دسترس است.

پرورش هوش تخصصی دامنه با داده‌های سازمانی

شاید قانع‌کننده‌ترین وعده مشارکت Databricks-Anthropic در توانایی آن برای توانمندسازی سازمان‌ها برای ساخت عامل‌های هوش مصنوعی بسیار تخصصی باشد که دارای دانش عمیق تخصصی دامنه هستند و مستقیماً از داده‌های اختصاصی خود شرکت مشتق شده‌اند. مدل‌های هوش مصنوعی عمومی، اگرچه قدرتمند هستند، اما اغلب فاقد درک دقیق از یک صنعت خاص، اصطلاحات تخصصی شرکت یا فرآیندهای داخلی مورد نیاز برای وظایف سازمانی با ارزش بالا هستند. این همکاری مستقیماً به این شکاف می‌پردازد.

این ادغام ایجاد عامل‌های هوش مصنوعی پیچیده را تسهیل می‌کند که قادر به موارد زیر هستند:

• استدلال و برنامه‌ریزی پیشرفته: مدل‌های Claude در استدلال و برنامه‌ریزی چند مرحله‌ای برتری دارند. هنگامی که با دسترسی به داده‌های منحصر به فرد سازمان از طریق Databricks ترکیب می‌شوند، این عامل‌ها می‌توانند جریان‌های کاری پیچیده را مدیریت کنند. به عنوان مثال:
  • در داروسازی، یک عامل می‌تواند داده‌های کارآزمایی بالینی را در کنار سوابق سلامت بیمار (با پادمان‌های مناسب) و ادبیات تحقیقاتی تجزیه و تحلیل کند تا نامزدهای مناسب برای کارآزمایی‌ها را شناسایی کند یا تداخلات دارویی بالقوه را پیش‌بینی کند و فرآیندی پیچیده و زمان‌بر را ساده‌سازی کند.
  • در خدمات مالی، یک عامل می‌تواند الگوهای تراکنش، تاریخچه مشتری و داده‌های بازار در زمان واقعی را تجزیه و تحلیل کند تا مشاوره سرمایه‌گذاری بسیار شخصی‌سازی شده ارائه دهد یا فعالیت‌های کلاهبرداری پیچیده‌ای را که ممکن است از سیستم‌های مبتنی بر قوانین سنتی فرار کنند، شناسایی کند.
  • در تولید، یک عامل می‌تواند داده‌های حسگر از ماشین‌آلات، گزارش‌های نگهداری و اطلاعات زنجیره تأمین را مرتبط کند تا خرابی تجهیزات را به طور دقیق پیش‌بینی کند و برنامه‌های تولید را به طور پیشگیرانه بهینه‌سازی کند.
• مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و متنوع: پنجره زمینه بزرگ Claude به آن اجازه می‌دهد تا مقادیر گسترده‌ای از اطلاعات را به طور همزمان پردازش و استدلال کند. این برای موارد استفاده سازمانی که اغلب شامل مجموعه داده‌های وسیع و متنوع ذخیره شده در lakehouse Databricks هستند، حیاتی است.
• سفارشی‌سازی از طریق RAG و Fine-Tuning: این پلتفرم فرآیند سفارشی‌سازی مدل‌های Claude را ساده می‌کند. سازمان‌ها می‌توانند به راحتی Retrieval-Augmented Generation (RAG) را با ایجاد خودکار نمایه‌های برداری از اسناد و داده‌های خود در Databricks پیاده‌سازی کنند. این به عامل هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا اطلاعات داخلی مرتبط و به‌روز را بازیابی کند تا پاسخ‌های دقیق‌تر و مبتنی بر زمینه تولید کند. علاوه بر این، پلتفرم از fine-tuning مدل‌های Claude بر روی مجموعه داده‌های خاص سازمانی پشتیبانی می‌کند و امکان انطباق عمیق‌تر با زبان، فرآیندها و حوزه‌های دانش خاص شرکت را فراهم می‌کند.

با به کارگیری مستقیم قدرت استدلال Claude بر روی داده‌های اختصاصی در یک پلتفرم یکپارچه، کسب‌وکارها می‌توانند فراتر از برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی عمومی حرکت کرده و عامل‌های واقعاً هوشمندی را توسعه دهند که چشم‌انداز عملیاتی منحصر به فرد آنها را درک می‌کنند و بهبودهای قابل توجهی در کارایی، تصمیم‌گیری و نوآوری ایجاد می‌کنند.

ایجاد بنیادی از اعتماد: حاکمیت یکپارچه و هوش مصنوعی مسئولانه

در عصر هوش مصنوعی، اعتماد صرفاً یک ویژگی مطلوب نیست؛ بلکه یک الزام اساسی است. با درک این موضوع، مشارکت Databricks و Anthropic تأکید زیادی بر ارائه حاکمیت قوی و پرورش شیوه‌های توسعه هوش مصنوعی مسئولانه دارد. این امر با ادغام محکم روش‌شناسی‌های متمرکز بر ایمنی Anthropic با چارچوب حاکمیت جامع Databricks حاصل می‌شود.

عناصر کلیدی که زیربنای این اکوسیستم هوش مصنوعی قابل اعتماد هستند عبارتند از:

• حاکمیت یکپارچه از طریق Unity Catalog: Unity Catalog شرکت Databricks به عنوان سیستم عصبی مرکزی برای حاکمیت داده و هوش مصنوعی در سراسر پلتفرم عمل می‌کند. این یک راه‌حل واحد و یکپارچه برای مدیریت دارایی‌های داده، مدل‌های هوش مصنوعی و مصنوعات مرتبط ارائه می‌دهد. در زمینه ادغام Anthropic، Unity Catalog موارد زیر را امکان‌پذیر می‌کند:
  • کنترل دسترسی دقیق: سازمان‌ها می‌توانند مجوزهای دقیقی را تعریف و اجرا کنند و اطمینان حاصل کنند که فقط کاربران یا فرآیندهای مجاز می‌توانند به داده‌های خاص دسترسی داشته باشند یا با مدل‌های Claude تعامل داشته باشند.
  • ردیابی اصل و نسب سرتاسری: Unity Catalog به طور خودکار اصل و نسب داده‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی را در طول چرخه عمر آنها ردیابی می‌کند. این امر دید حیاتی در مورد نحوه آموزش مدل‌ها، داده‌هایی که به آنها دسترسی داشته‌اند و نحوه استفاده از خروجی‌های آنها را فراهم می‌کند و از قابلیت حسابرسی و انطباق با مقررات پشتیبانی می‌کند.
  • مدیریت هزینه: ویژگی‌هایی مانند محدود کردن نرخ (rate limiting) به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا استفاده از مدل‌های Claude را کنترل کنند، هزینه‌های مرتبط را به طور مؤثر مدیریت کنند و از افزایش غیرمنتظره بودجه جلوگیری کنند.
• تعهد Anthropic به ایمنی: فلسفه توسعه Anthropic عمیقاً در تحقیقات ایمنی هوش مصنوعی ریشه دارد. رویکرد Constitutional AI آنها شامل آموزش مدل‌های هوش مصنوعی برای پایبندی به مجموعه‌ای از اصول یا یک ‘قانون اساسی’ است که رفتار مفید، صادقانه و بی‌ضرر را ترویج می‌کند. این تمرکز ذاتی بر ایمنی، قابلیت‌های حاکمیتی Databricks را تکمیل می‌کند.
• پیاده‌سازی پادمان‌های ایمنی: پلتفرم یکپارچه به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا پادمان‌های ایمنی اضافی متناسب با تحمل ریسک خاص و دستورالعمل‌های اخلاقی خود را پیاده‌سازی کنند. این شامل نظارت بر تعاملات مدل برای سوء استفاده بالقوه، شناسایی و کاهش سوگیری و اطمینان از عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی در مرزهای اخلاقی از پیش تعریف شده است.
• حفظ عملکرد: نکته مهم این است که این تأکید بر حاکمیت و ایمنی به گونه‌ای طراحی شده است که با مزایای عملکردی استفاده از مدل‌های پیشرو مانند Claude هماهنگ باشد، نه اینکه مانع آن شود. هدف ارائه یک محیط امن و مسئولانه بدون به خطر انداختن قدرت و کاربرد هوش مصنوعی است.

با ترکیب زیرساخت حاکمیت یکپارچه Databricks با طراحی هوش مصنوعی اول-ایمنی Anthropic، این مشارکت به شرکت‌ها چارچوبی قوی برای توسعه، استقرار و مدیریت مسئولانه عامل‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. این رویکرد یکپارچه به ایجاد اعتماد ذینفعان کمک می‌کند، انطباق را تضمین می‌کند و سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا ابتکارات هوش مصنوعی خود را با اطمینان مقیاس‌بندی کنند.

مزیت ادغام بومی: کارایی و امنیت

یک تمایز کلیدی مشارکت Databricks-Anthropic، ادغام بومی مدل‌های Claude در پلتفرم هوش داده است. این به شدت با رویکردهایی که صرفاً به فراخوانی‌های API خارجی برایدسترسی به مدل‌های زبان بزرگ متکی هستند، در تضاد است. مزایای این ادغام عمیق برای شرکت‌ها قابل توجه است.

• کاهش جابجایی داده‌ها: هنگامی که مدل‌های هوش مصنوعی به صورت بومی ادغام می‌شوند، نیاز به انتقال حجم زیادی از داده‌های سازمانی بالقوه حساس به خارج از محیط امن پلتفرم Databricks به حداقل می‌رسد یا از بین می‌رود. داده‌ها می‌توانند در محل پردازش و تجزیه و تحلیل شوند، که به طور قابل توجهی وضعیت امنیتی را افزایش می‌دهد و خطرات مرتبط با انتقال داده را کاهش می‌دهد.
• تأخیر کمتر و عملکرد بهبود یافته: پردازش داده‌ها و اجرای استنتاج هوش مصنوعی در همان پلتفرم، تأخیر شبکه را در مقایسه با برقراری تماس با خدمات خارجی کاهش می‌دهد. این منجر به زمان پاسخ سریع‌تر برای برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی می‌شود که برای موارد استفاده در زمان واقعی و عامل‌های تعاملی حیاتی است.
• جریان‌های کاری ساده شده: ادغام بومی فرآیند توسعه را ساده می‌کند. مهندسان داده، تحلیلگران و دانشمندان می‌توانند با استفاده از ابزارها و رابط‌های آشنا (مانند SQL یا نوت‌بوک‌های Python در Databricks) به قابلیت‌های Claude دسترسی پیدا کنند، بدون اینکه نیازی به مدیریت کلیدهای API جداگانه، پروتکل‌های احراز هویت یا اتصالات داده برای یک سرویس هوش مصنوعی خارجی داشته باشند.
• کارایی هزینه: حذف نیاز به خروج گسترده داده‌ها (انتقال داده‌ها به خارج از محیط ابر) می‌تواند منجر به صرفه‌جویی قابل توجهی در هزینه شود، زیرا ارائه‌دهندگان ابر اغلب برای داده‌هایی که از شبکه‌هایشان خارج می‌شوند، هزینه دریافت می‌کنند. علاوه بر این، استفاده بهینه از منابع در پلتفرم یکپارچه می‌تواند به کارایی کلی هزینه کمک کند.
• حاکمیت سازگار: اعمال سیاست‌های حاکمیت یکپارچه Unity Catalog Databricks زمانی که مدل هوش مصنوعی بخشی از پلتفرم است، بسیار ساده‌تر می‌شود تا زمانی که یک موجودیت خارجی باشد. کنترل‌های دسترسی، ردیابی اصل و نسب و نظارت به طور مداوم در سراسر دارایی‌های داده و هوش مصنوعی اعمال می‌شوند.

این رویکرد بومی اساساً معماری مورد نیاز برای ساخت عامل‌های هوش مصنوعی پیچیده را ساده می‌کند و فرآیند را برای شرکت‌ها در مقایسه با اتصال خدمات ناهمگون به یکدیگر، امن‌تر، کارآمدتر و قابل مدیریت‌تر می‌کند.

اعتبار سنجی در دنیای واقعی: فعال کردن هوش مصنوعی امن و مقیاس‌پذیر

مزایای عملی این رویکرد یکپارچه قبلاً توسط رهبران صنعت شناخته شده است. Block, Inc.، یک شرکت برجسته فناوری مالی، نمونه‌ای از ارزش پیشنهادی است. همانطور که Jackie Brosamer، معاون مهندسی پلتفرم داده و هوش مصنوعی در Block، تأکید کرد، این شرکت برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی عملی، مسئولانه و امن را در اولویت قرار می‌دهد. استفاده از رابطه استراتژیک آنها با Databricks به Block اجازه می‌دهد تا به مدل‌های پیشرفته‌ای مانند Claude شرکت Anthropic مستقیماً در محیط داده مورد اعتماد خود دسترسی داشته باشند.

Block از این قابلیت برای قدرت بخشیدن به ‘codename goose’، ابتکار عامل هوش مصنوعی داخلی و منبع باز خود استفاده می‌کند. توانایی استقرار مدل‌هایی مانند Claude به صورت فدرال از طریق Databricks مزایای حیاتی را ارائه می‌دهد:

• انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری: این به Block اجازه می‌دهد تا قابلیت‌های هوش مصنوعی خود را به طور یکپارچه در تیم‌ها و موارد استفاده مختلف مقیاس‌بندی کند.
• امنیت پیشرفته: نگه داشتن تعاملات مدل و مدیریت داده‌ها در محیط Databricks تحت حاکمیت آنها با الزامات امنیتی سختگیرانه آنها مطابقت دارد.
• کنترل کاربر: این رویکرد کنترل ضروری بر نحوه استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی و نحوه دسترسی به داده‌ها را حفظ می‌کند.

برای Block، ادغام Databricks-Anthropic فقط مربوط به دسترسی به یک مدل قدرتمند نیست؛ بلکه مربوط به داشتن یک پلتفرم امن، انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر برای تقویت کارایی بیشتر و هدایت نوآوری به طور مسئولانه در سراسر سازمان است. این کاربرد در دنیای واقعی بر مزایای ملموس ترکیب هوش مصنوعی پیشرفته با یک پلتفرم هوش داده قوی و تحت حاکمیت تأکید می‌کند.

ترسیم مسیر آینده هوش مبتنی بر داده

اتحاد بین Databricks و Anthropic چیزی بیش از یک ادغام فنی را نشان می‌دهد؛ این بازتاب یک چشم‌انداز استراتژیک برای آینده هوش مصنوعی سازمانی است، جایی که هوش پیچیده عمیقاً در تار و پود مدیریت داده و حاکمیت تنیده شده است. همانطور که Ali Ghodsi، هم‌بنیانگذار و مدیرعامل Databricks، بیان کرد، تقاضای رو به رشد برای هوش داده—توانایی درک و اقدام مؤثر بر روی داده‌ها—نیاز به چنین راه‌حل‌های قدرتمند و یکپارچه‌ای را هدایت می‌کند. با آوردن امن و کارآمد مدل‌های Anthropic به پلتفرم هوش داده، آنها قصد دارند کسب‌وکارها را توانمند سازند تا عامل‌های هوش مصنوعی را بسازند که به طور دقیق با واقعیت‌های عملیاتی خاص آنها تنظیم شده‌اند و آنچه را که Ghodsi به عنوان مرحله بعدی هوش مصنوعی سازمانی می‌بیند، نوید می‌دهند.

Dario Amodei، مدیرعامل و هم‌بنیانگذار Anthropic، با تکرار این احساس، تأکید کرد که تحول کسب‌وکار توسط هوش مصنوعی اکنون در حال رخ دادن است، نه به عنوان یک چشم‌انداز دور. او پیشرفت قابل توجهی را در عامل‌های هوش مصنوعی که قادر به مدیریت مستقل وظایف پیچیده هستند، پیش‌بینی می‌کند. در دسترس قرار دادن آسان Claude در Databricks، ابزارهای ضروری را برای ساخت این عامل‌های قدرتمند و مبتنی بر داده در اختیار مشتریان قرار می‌دهد و آنها را قادر می‌سازد تا در این عصر هوش مصنوعی که به سرعت در حال تحول است، مزیت رقابتی خود را حفظ کنند.

این مشارکت، پلتفرم هوش داده Databricks را به عنوان یک مرکز اصلی قرار می‌دهد که در آن سازمان‌ها نه تنها می‌توانند داده‌های خود را مدیریت و تجزیه و تحلیل کنند، بلکه آن را با قابلیت‌های استدلال هوش مصنوعی پیشرفته به طور ایمن و مؤثر تزریق کنند. این نیاز حیاتی سازمانی برای ساخت راه‌حل‌های هوش مصنوعی سفارشی و قابل اعتماد را که از ارزش منحصر به فرد قفل شده در مجموعه داده‌های اختصاصی استفاده می‌کنند، برطرف می‌کند. با دموکراتیک کردن دسترسی به مدل‌های پیشرفته‌ای مانند Claude در یک چارچوب تحت حاکمیت، Databricks و Anthropic راه را برای نسل جدیدی از برنامه‌های کاربردی هوشمند در صنایع مختلف هموار می‌کنند—از تسریع تحقیقات بیماری و مبارزه با تغییرات آب و هوایی گرفته تا شناسایی کلاهبرداری مالی و شخصی‌سازی تجربیات مشتری—و در نهایت تکامل به سمت سازمان‌های واقعاً هوشمند از نظر داده را هدایت می‌کنند.