دوران جدیدی از همکاری در هوش مصنوعی و مدیریت داده
چشم‌انداز هوش مصنوعی دستخوش تحولی چشمگیر است که با مدل‌های پیچیده‌تر و تقاضای فزاینده برای ادغام یکپارچه آن‌ها در جریان‌های کاری سازمانی موجود مشخص می‌شود. با درک این لحظه حیاتی، Databricks، پیشرو در پلتفرم‌های هوش داده، و Anthropic، یک سازمان برجسته در زمینه ایمنی و تحقیقات هوش مصنوعی، از یک همکاری استراتژیک پنج ساله پرده‌برداری کرده‌اند. این همکاری قرار است نحوه تعامل کسب‌وکارها با هوش مصنوعی و بهره‌برداری از آن را با تعبیه مستقیم مدل‌های پیشرفته Claude متعلق به Anthropic در پلتفرم هوش داده Databricks بازتعریف کند. این حرکت استراتژیک چیزی بیش از یک ادغام فنی است؛ این نشان‌دهنده یک تغییر بنیادین به سمت تبدیل قابلیت‌های قدرتمند هوش مصنوعی به بخشی ذاتی از چرخه عمر داده است که به صورت بومی در جایی که داده‌های سازمانی قرار دارند، قابل دسترسی باشد. هدف روشن است: توانمندسازی سازمان‌ها برای بهره‌برداری از قدرت ترکیبی دارایی‌های داده منحصر به فرد خود و مدل‌های هوش مصنوعی پیشرفته، تقویت نوآوری و دستیابی به نتایج تجاری ملموس. این اتحاد وعده می‌دهد که موانع ورود به برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی پیچیده را کاهش دهد و فناوری پیشرفته را مستقیماً به پایگاه کاربری گسترده‌ای که قبلاً از Databricks برای نیازهای داده خود استفاده می‌کنند، برساند.
هم‌افزایی پلتفرم‌های داده و مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی
ادغام پلتفرم‌های جامع داده و مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی، گامی تکاملی حیاتی برای فناوری سازمانی محسوب می‌شود. از لحاظ تاریخی، دسترسی به هوش مصنوعی قدرتمند اغلب شامل ادغام‌های پیچیده، چالش‌های انتقال داده و نگرانی‌های امنیتی بالقوه بود. Databricks خود را به عنوان یک مرکز اصلی برای مهندسی داده، علم داده، یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل تثبیت کرده است و یک پلتفرم یکپارچه - پلتفرم هوش داده - را ارائه می‌دهد که برای مدیریت کل چرخه عمر داده طراحی شده است. این پلتفرم زیرساخت‌ها و ابزارهای لازم را برای سازمان‌ها فراهم می‌کند تا مقادیر عظیمی از داده‌ها را به طور مؤثر ذخیره، پردازش و تجزیه و تحلیل کنند.
همزمان، Anthropic به عنوان یک بازیگر کلیدی در توسعه مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) ظهور کرده است و نه تنها بر قابلیت، بلکه بر ایمنی و قابلیت اطمینان نیز تمرکز دارد. خانواده مدل‌های Claude آن‌ها به دلیل عملکرد قوی در طیف وسیعی از وظایف پردازش زبان طبیعی، از جمله استدلال، مکالمه و تولید محتوا، شهرت دارند. ایده اصلی پشت این همکاری، پر کردن شکاف بین موتورهای هوش مصنوعی قدرتمند Anthropic و داده‌های غنی و زمینه‌مند مدیریت شده در محیط Databricks است.
با ارائه مدل‌های Claude به صورت بومی از طریق پلتفرم Databricks، این همکاری یک هم‌افزایی قدرتمند ایجاد می‌کند. کسب‌وکارها دیگر نیازی به پیمایش فراخوانی‌های API خارجی پیچیده یا مدیریت زیرساخت‌های جداگانه برای ابتکارات هوش مصنوعی خود ندارند. در عوض، آن‌ها می‌توانند از قابلیت‌های استدلال پیچیده Anthropic مستقیماً در کنار داده‌های تجاری حیاتی خود، که شامل اطلاعات اختصاصی، تعاملات مشتری، گزارش‌های عملیاتی و تحقیقات بازار است، استفاده کنند. این اتصال محکم، فرآیند توسعه را برای راه‌حل‌های هوش مصنوعی مبتنی بر داده، ساده‌تر، امن‌تر و کارآمدتر می‌کند. پتانسیل آزاد شده توسط این ادغام، صنایع و عملکردهای متعددی را در بر می‌گیرد و امکان ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی بسیار سفارشی‌شده را فراهم می‌کند که تفاوت‌های ظریف خاص دامنه یک سازمان را درک می‌کنند.
توانمندسازی شرکت‌ها با عامل‌های هوشمند و آگاه از داده
یکی از اهداف اصلی همکاری Databricks-Anthropic، تجهیز شرکت‌ها به توانایی ساخت و استقرار عامل‌های هوش مصنوعی قادر به استدلال بر روی داده‌های اختصاصی خود است. این مفهوم فراتر از برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی عمومی حرکت می‌کند و به سمت ایجاد دستیاران دیجیتال تخصصی یا سیستم‌های خودکار می‌رود که درک عمیقی از زمینه، عملیات و پایگاه دانش خاص یک شرکت دارند.
‘استدلال بر روی داده‌های اختصاصی’ به چه معناست؟
- درک زمینه‌ای: عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند به اسناد داخلی، پایگاه‌های داده و مخازن دانش دسترسی پیدا کرده و آن‌ها را تفسیر کنند تا پاسخ‌های آگاهانه ارائه دهند، محتوای مرتبط تولید کنند یا توصیه‌های مبتنی بر داده ارائه دهند.
- حل مسئله پیچیده: با ترکیب قدرت تحلیلی مدل‌های Claude با داده‌های سازمانی خاص، این عامل‌ها می‌توانند چالش‌های تجاری پیچیده را حل کنند، مانند شناسایی روندهای بازار پنهان در داده‌های فروش، بهینه‌سازی لجستیک زنجیره تأمین بر اساس اطلاعات بلادرنگ، یا انجام ارزیابی‌های ریسک پیچیده با استفاده از سوابق مالی داخلی.
- تعاملات شخصی‌سازی‌شده: عامل‌ها می‌توانند از داده‌های مشتری (که به صورت ایمن و اخلاقی مدیریت می‌شوند) برای ارائه پشتیبانی بسیار شخصی‌سازی‌شده، توصیه‌های محصول سفارشی یا ارتباطات سفارشی استفاده کنند.
- اتوماسیون کارهای دانشی: وظایف تکراری شامل بازیابی اطلاعات، خلاصه‌سازی، تجزیه و تحلیل و گزارش‌دهی بر اساس منابع داده داخلی می‌توانند خودکار شوند و کارمندان انسانی را برای ابتکارات استراتژیک‌تر آزاد کنند.
این قابلیت نشان‌دهنده یک جهش قابل توجه به جلو است. به جای تکیه بر مدل‌های هوش مصنوعی آموزش‌دیده بر روی داده‌های عمومی اینترنت، کسب‌وکارها اکنون می‌توانند عامل‌هایی را بسازند که بر روی مجموعه داده‌های منحصر به فرد خود تنظیم دقیق شده‌اند و منجر به خروجی‌های بسیار دقیق‌تر، مرتبط‌تر و با ارزش‌تر می‌شوند. تصور کنید یک شرکت خدمات مالی یک عامل هوش مصنوعی را مستقر می‌کند که تحقیقات بازار اختصاصی و داده‌های پرتفوی مشتری خود را تجزیه و تحلیل می‌کند تا مشاوره سرمایه‌گذاری شخصی‌سازی‌شده تولید کند، یا یک شرکت تولیدی از یک عامل برای تشخیص خرابی تجهیزات با استدلال بر روی گزارش‌های نگهداری و داده‌های حسگر استفاده می‌کند. این همکاری فناوری بنیادی را فراهم می‌کند - Databricks برای دسترسی و حاکمیت داده‌ها، Claude متعلق به Anthropic برای استدلال - تا چنین عامل‌های هوش مصنوعی خاص دامنه را برای بیش از 10000 شرکتی که قبلاً از پلتفرم Databricks استفاده می‌کنند، به واقعیت تبدیل کند.
مقابله با موانع پایدار در پذیرش هوش مصنوعی سازمانی
علیرغم پتانسیل عظیم هوش مصنوعی، بسیاری از سازمان‌ها هنگام تلاش برای ساخت، استقرار و مدیریت مؤثر راه‌حل‌های هوش مصنوعی، به ویژه آن‌هایی که برای محیط‌های تولیدی با داده‌های حساس در نظر گرفته شده‌اند، با موانع قابل توجهی روبرو می‌شوند. همکاری Databricks و Anthropic مستقیماً چندین چالش کلیدی را که معمولاً مانع پذیرش هوش مصنوعی سازمانی می‌شوند، برطرف می‌کند:
- دقت و ارتباط: مدل‌های هوش مصنوعی عمومی اغلب فاقد دانش خاص مورد نیاز برای عملکرد دقیق در یک زمینه تجاری خاص هستند. با فعال کردن عامل‌های هوش مصنوعی برای استدلال بر روی داده‌های منحصر به فرد یک سازمان، راه‌حل یکپارچه، توسعه مدل‌هایی را تقویت می‌کند که نتایج دقیق‌تر و مرتبط‌تری را متناسب با نیازهای عملیاتی خاص ارائه می‌دهند.
- امنیت و حریم خصوصی داده‌ها: مدیریت داده‌های تجاری اختصاصی نیازمند اقدامات امنیتی سختگیرانه است. ادغام بومی مدل‌های Claude در پلتفرم Databricks به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا ضمن حفظ کنترل بیشتر بر داده‌های خود، از هوش مصنوعی قدرتمند استفاده کنند. داده‌ها به طور بالقوه می‌توانند در محدوده امن محیط Databricks پردازش شوند، قرار گرفتن در معرض خطر را به حداقل رسانده و به پروتکل‌های حاکمیتی تثبیت شده پایبند باشند. این امر نگرانی‌های عمده در مورد ارسال اطلاعات حساس به ارائه‌دهندگان مدل خارجی را برطرف می‌کند.
- حاکمیت و انطباق: شرکت‌ها تحت الزامات نظارتی و انطباقی سختگیرانه فعالیت می‌کنند. Databricks Mosaic AI، یکی از اجزای کلیدی پلتفرم، ابزارهایی را برای حاکمیت سرتاسری در کل چرخه عمر داده و هوش مصنوعی فراهم می‌کند. این شامل قابلیت‌هایی برای نظارت بر عملکرد مدل، تضمین انصاف، ردیابی اصل و نسب (lineage) و مدیریت کنترل‌های دسترسی است که برای ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد و سازگار بسیار مهم هستند. ادغام Claude در این چارچوب تحت حاکمیت، این کنترل‌ها را به استفاده از LLMهای پیشرفته گسترش می‌دهد.
- پیچیدگی استقرار و ادغام: راه‌اندازی و مدیریت زیرساخت برای استقرار مدل‌های هوش مصنوعی پیچیده می‌تواند پیچیده و نیازمند منابع زیاد باشد. ادغام بومی این فرآیند را به طور قابل توجهی ساده می‌کند و به تیم‌های داده اجازه می‌دهد تا از مدل‌های Claude در محیط آشنای Databricks بدون نیاز به ساخت و نگهداری خطوط لوله استقرار هوش مصنوعی جداگانه استفاده کنند.
- ارزیابی عملکرد و بازگشت سرمایه (ROI): ارزیابی اثربخشی و بازگشت سرمایه (ROI) ابتکارات هوش مصنوعی می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. Databricks Mosaic AI ابزارهایی را برای ارزیابی عملکرد مدل در برابر معیارهای تجاری و مجموعه داده‌های خاص ارائه می‌دهد. ترکیب این با بهینه‌سازی Claude برای وظایف دنیای واقعی به اطمینان از اینکه عامل‌های هوش مصنوعی مستقر شده ارزش قابل اندازه‌گیری ارائه می‌دهند، کمک می‌کند.
با ارائه یک راه‌حل یکپارچه که بهترین مدل‌های هوش مصنوعی را با ابزارهای قوی مدیریت داده و حاکمیت ترکیب می‌کند، Databricks و Anthropic قصد دارند مسیر از آزمایش هوش مصنوعی تا استقرار در سطح تولید را ساده کنند و هوش مصنوعی پیچیده را برای کسب‌وکارها در دسترس‌تر، امن‌تر و تأثیرگذارتر سازند.
معرفی Claude 3.7 Sonnet: معیاری جدید در استدلال و کدنویسی
یکی از نکات برجسته این همکاری، در دسترس بودن فوری جدیدترین مدل پیشگام Anthropic، Claude 3.7 Sonnet، در اکوسیستم Databricks است. این مدل نشان‌دهنده پیشرفت قابل توجهی در قابلیت‌های هوش مصنوعی است و به عنوان سنگ بنای پیشنهاد مشترک قرار گرفته است. Claude 3.7 Sonnet به دلایل متعددی قابل توجه است:
- استدلال ترکیبی: این مدل به عنوان اولین مدل استدلال ترکیبی بازار توصیف شده است. در حالی که جزئیات این معماری اختصاصی است، اما نشان‌دهنده یک رویکرد پیشرفته است که تکنیک‌های مختلف (احتمالاً شامل استدلال نمادین در کنار پردازش شبکه عصبی) را برای دستیابی به درک و قابلیت‌های حل مسئله قوی‌تر و ظریف‌تر ترکیب می‌کند. این می‌تواند منجر به بهبود عملکرد در وظایف پیچیده‌ای شود که نیاز به استنتاج منطقی، برنامه‌ریزی و تجزیه و تحلیل چند مرحله‌ای دارند.
- توانایی کدنویسی پیشرو در صنعت: این مدل به عنوان یک پیشرو در صنعت برای وظایف کدنویسی شناخته شده است. این قابلیت برای شرکت‌هایی که به دنبال خودکارسازی فرآیندهای توسعه نرم‌افزار، تولید قطعه کد، اشکال‌زدایی پایگاه‌های کد موجود، یا ترجمه کد بین زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف هستند - که همگی به طور بالقوه با استانداردهای کدنویسی داخلی شرکت و کتابخانه‌های قابل دسترسی از طریق Databricks آگاه شده‌اند - بسیار ارزشمند است.
- بهینه‌سازی برای کاربرد در دنیای واقعی: Anthropic تأکید می‌کند که مدل‌های Claude، از جمله 3.7 Sonnet، برای انواع وظایف دنیای واقعی که مشتریان بیشترین کاربرد را برای آن‌ها می‌یابند، بهینه‌سازی شده‌اند. این تمرکز عملی تضمین می‌کند که قدرت مدل به مزایای ملموس برای عملیات تجاری تبدیل می‌شود، نه اینکه فقط در معیارهای نظری برتری داشته باشد.
- دسترسی‌پذیری: در دسترس قرار دادن مستقیم چنین مدل پیشرفتهای از طریق Databricks در پلتفرم‌های ابری اصلی (AWS، Azure، Google Cloud Platform) دسترسی را دموکراتیزه می‌کند. سازمان‌ها می‌توانند با استفاده از سرمایه‌گذاری موجود خود در Databricks، بدون نیاز به زیرساخت تخصصی یا روابط مستقیم با ارائه‌دهنده مدل، این هوش مصنوعی پیشرفته را آزمایش و مستقر کنند.
ادغام Claude 3.7 Sonnet به مشتریان Databricks دسترسی فوری به ابزاری قدرتمند را می‌دهد که قادر به مقابله با چالش‌های تحلیلی، خلاقانه و فنی پیچیده است. نقاط قوت آن در استدلال و کدنویسی، همراه با در دسترس بودن بومی آن در کنار داده‌های سازمانی، آن را به عنوان یک توانمندساز کلیدی برای ساخت نسل بعدی برنامه‌ها و عامل‌های هوشمند قرار می‌دهد.
مزیت متمایز ادغام بومی
مفهوم ادغام بومی در ارزش پیشنهادی همکاری Databricks-Anthropic نقش محوری دارد. این رویکرد به طور قابل توجهی با روش‌های سنتی دسترسی به مدل‌های هوش مصنوعی که اغلب به رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API) خارجی متکی هستند، متفاوت است. ادغام بومی به معنای اتصال عمیق‌تر و یکپارچه‌تر بین مدل‌های Claude متعلق به Anthropic و پلتفرم هوش داده Databricks است که چندین مزیت بالقوه را ارائه می‌دهد:
- کاهش تأخیر: پردازش درخواست‌ها در همان محیط پلتفرم به طور بالقوه می‌تواند تأخیر شبکه مرتبط با فراخوانی‌های API خارجی را کاهش دهد و منجر به زمان پاسخ سریع‌تر برای برنامه‌های هوش مصنوعی شود. این امر به ویژه برای موارد استفاده بلادرنگ یا تعاملی بسیار مهم است.
- امنیت پیشرفته: با نگه داشتن پردازش داده‌ها در محدوده امن پلتفرم Databricks (بسته به جزئیات پیاده‌سازی خاص)، ادغام بومی می‌تواند به طور قابل توجهی امنیت و حریم خصوصی داده‌ها را تقویت کند. داده‌های اختصاصی حساس ممکن است نیازی به عبور از شبکه‌های خارجی یا پردازش توسط زیرساخت‌های شخص ثالث به همان روشی که در فراخوانی‌های API وجود دارد، نداشته باشند و بهتر با وضعیت‌های امنیتی سختگیرانه سازمانی هماهنگ شوند.
- جریان‌های کاری ساده‌شده: دانشمندان داده و توسعه‌دهندگان می‌توانند با استفاده از ابزارها و رابط‌های آشنای Databricks به مدل‌های Claude دسترسی پیدا کرده و از آن‌ها استفاده کنند. این امر نیاز به مدیریت اعتبارنامه‌ها، SDKها یا نقاط ادغام جداگانه را از بین می‌برد و چرخه عمر توسعه، استقرار و مدیریت برنامه‌های هوش مصنوعی را ساده می‌کند. کل فرآیند، از آماده‌سازی داده‌ها تا فراخوانی مدل و تجزیه و تحلیل نتایج، می‌تواند در یک محیط یکپارچه رخ دهد.
- حاکمیت ساده‌شده: ادغام استفاده از مدل در پلتفرم Databricks امکان اعمال مداوم سیاست‌های حاکمیتی، کنترل‌های دسترسی و مکانیسم‌های حسابرسی مدیریت شده توسط Mosaic AI را فراهم می‌کند. نظارت بر استفاده، هزینه‌ها و عملکرد بخشی از چارچوب حاکمیت داده موجود می‌شود.
- کارایی بالقوه هزینه: بسته به مدل‌های قیمت‌گذاری و استفاده از منابع، ادغام بومی ممکن است ساختارهای هزینه قابل پیش‌بینی‌تر یا بهینه‌تری را در مقایسه با مدل‌های API پرداخت به ازای هر فراخوانی ارائه دهد، به ویژه برای سناریوهای استفاده با حجم بالا که به شدت با وظایف پردازش داده که قبلاً در Databricks اجرا می‌شوند، مرتبط هستند.
این اتصال محکم، Claude را از یک ابزار خارجی به یک قابلیت تعبیه‌شده در اکوسیستم داده سازمانی تبدیل می‌کند و توسعه و استقرار عامل‌های هوش مصنوعی پیچیده و آگاه از داده را به طور قابل توجهی کارآمدتر، امن‌تر و قابل مدیریت‌تر می‌سازد.
ارائه انعطاف‌پذیری از طریق استقرار یکپارچه چند ابری
یکی از جنبه‌های حیاتی پیشنهاد Databricks-Anthropic، در دسترس بودن آن در میان ارائه‌دهندگان اصلی ابر عمومی است: Amazon Web Services (AWS)، Microsoft Azure و Google Cloud Platform (GCP). این استراتژی چند ابری برای برآورده کردن الزامات زیرساختی متنوع شرکت‌های مدرن ضروری است. بسیاری از سازمان‌ها از چندین ارائه‌دهنده ابر برای بهره‌گیری از بهترین خدمات، تضمین انعطاف‌پذیری، جلوگیری از وابستگی به فروشنده یا رعایت الزامات منطقه‌ای یا مشتری خاص استفاده می‌کنند.
خود Databricks به عنوان یک پلتفرم چند ابری طراحی شده است و یک لایه هوش داده سازگار را بدون توجه به زیرساخت ابری زیربنایی فراهم می‌کند. با در دسترس قرار دادن بومی مدل‌های Claude در Databricks در AWS، Azure و GCP، این همکاری تضمین می‌کند که مشتریان می‌توانند بدون توجه به محیط ابری ترجیحی یا استراتژی چند ابری خود، از این ادغام پیشرفته هوش مصنوعی بهره‌مند شوند.
این امر چندین مزیت کلیدی را ارائه می‌دهد:
- انتخاب و انعطاف‌پذیری: شرکت‌ها می‌توانند عامل‌های هوش مصنوعی مجهز به Claude را در پلتفرم(های) ابری که به بهترین وجه با نیازهای فنی، سرمایه‌گذاری‌های زیرساختی موجود و توافق‌نامه‌های تجاری آن‌ها مطابقت دارد، مستقر کنند.
- سازگاری: تیم‌های توسعه می‌توانند برنامه‌های هوش مصنوعی را با استفاده از یک رابط و مجموعه ابزار سازگار (Databricks و Claude) در محیط‌های ابری مختلف بسازند و مدیریت کنند و پیچیدگی و هزینه‌های آموزشی را کاهش دهند.
- نزدیکی داده‌ها: سازمان‌ها می‌توانند از مدل‌های Claude در همان محیط ابری که دریاچه‌های داده یا انبارهای داده اصلی آن‌ها قرار دارند، استفاده کنند، عملکرد را بهینه کرده و به طور بالقوه هزینه‌های خروج داده را کاهش دهند.
- آینده‌نگری: رویکرد چند ابری انعطاف‌پذیری و سازگاری را فراهم می‌کند و به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا استراتژی ابری خود را بدون ایجاد اختلال در قابلیت‌های هوش مصنوعی خود که بر اساس ادغام Databricks-Anthropic ساخته شده‌اند، تکامل دهند.
تعهد به در دسترس بودن چند ابری بر تمرکز این همکاری بر برآورده کردن واقع‌بینانه نیازهای سازمانی تأکید می‌کند، ماهیت ناهمگن زیرساخت‌های فناوری اطلاعات مدرن را تصدیق می‌کند و مسیری انعطاف‌پذیر برای پذیرش هوش مصنوعی پیشرفته فراهم می‌کند.
Databricks Mosaic AI: موتور هوش مصنوعی تحت حاکمیت و قابل اعتماد
در حالی که Anthropic مدل‌های قدرتمند Claude را ارائه می‌دهد، Databricks Mosaic AI چارچوب ضروری را برای ساخت، استقرار و مدیریت مسئولانه و مؤثر برنامه‌های هوش مصنوعی در زمینه سازمانی فراهم می‌کند. Mosaic AI بخشی جدایی‌ناپذیر از پلتفرم هوش داده Databricks است و مجموعه‌ای از ابزارها را ارائه می‌دهد که برای رسیدگی به چرخه عمر کامل هوش مصنوعی با تأکید قوی بر حاکمیت و قابلیت اطمینان طراحی شده‌اند.
قابلیت‌های کلیدی Mosaic AI مرتبط با همکاری Anthropic عبارتند از:
- سرویس‌دهی مدل (Model Serving): زیرساخت بهینه‌سازی شده برای استقرار و سرویس‌دهی مدل‌های هوش مصنوعی، از جمله LLMهایی مانند Claude، در مقیاس با دسترسی بالا و تأخیر کم را فراهم می‌کند.
- جستجوی برداری (Vector Search): جستجوهای شباهت کارآمد را که برای برنامه‌های کاربردی بازیابی-افزوده-تولید (RAG) حیاتی هستند، امکان‌پذیر می‌سازد و به عامل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا اطلاعات مرتبط را از پایگاه‌های دانش سازمانی برای اطلاع‌رسانی به پاسخ‌های خود بازیابی کنند.
- نظارت بر مدل (Model Monitoring): ابزارهایی را برای ردیابی عملکرد مدل، تشخیص انحراف (تغییرات در عملکرد در طول زمان) و نظارت بر کیفیت داده‌ها ارائه می‌دهد و تضمین می‌کند که عامل‌های هوش مصنوعی مستقر شده دقیق و قابل اعتماد باقی می‌مانند.
- مهندسی و مدیریت ویژگی (Feature Engineering and Management): فرآیند ایجاد، ذخیره و مدیریت ویژگی‌های داده مورد استفاده برای آموزش یا تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی را ساده می‌کند.
- حاکمیت هوش مصنوعی (AI Governance): قابلیت‌هایی را برای ردیابی اصل و نسب (درک اینکه داده‌ها از کجا آمده‌اند و مدل‌ها چگونه ساخته شده‌اند)، کنترل دسترسی، گزارش‌های حسابرسی و ارزیابی‌های انصاف فراهم می‌کند و تضمین می‌کند که سیستم‌های هوش مصنوعی به طور مسئولانه توسعه یافته و مورد استفاده قرار می‌گیرند و با مقررات مطابقت دارند.
- ابزارهای ارزیابی (Evaluation Tools): به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا کیفیت، ایمنی و دقت مدل‌ها و عامل‌های هوش مصنوعی، از جمله LLMها، را در برابر الزامات تجاری و مجموعه داده‌های خاص قبل و بعد از استقرار به طور دقیق ارزیابی کنند.
Mosaic AI به عنوان پل حیاتی بین قدرت خام مدل‌هایی مانند Claude و واقعیت‌های عملی استقرار سازمانی عمل می‌کند. این پلتفرم گاردریل‌ها، سیستم‌های نظارتی و ابزارهای مدیریتی لازم را برای اطمینان از اینکه عامل‌های هوش مصنوعی ساخته شده با استفاده از مدل‌های Anthropic نه تنها هوشمند هستند، بلکه امن، قابل اعتماد، تحت حاکمیت و همسو با اهداف تجاری نیز هستند، فراهم می‌کند. این رویکرد جامع برای ایجاد اعتماد و اطمینان در سیستم‌های هوش مصنوعی که داده‌ها و فرآیندهای تجاری حیاتی را مدیریت می‌کنند، حیاتی است.
چشم‌انداز مشترک برای هوش مصنوعی با تحول فوری
رهبران هر دو شرکت Databricks و Anthropic چشم‌انداز قانع‌کننده‌ای را برای تأثیر فوری و آینده این همکاری بیان می‌کنند و بر تغییر از هوش مصنوعی به عنوان یک وعده آینده به واقعیتی امروزی که کسب‌وکارها را متحول می‌کند، تأکید دارند.
علی قدسی (Ali Ghodsi)، هم‌بنیان‌گذار و مدیرعامل Databricks، بر ارزش پیشنهادی اصلی تأکید می‌کند: توانمندسازی شرکت‌ها برای باز کردن نهایی پتانسیل نهفته در مخازن داده عظیم خود از طریق کاربرد هوش مصنوعی پیچیده. او بر اهمیت آوردن قابلیت‌های Anthropic مستقیماً به پلتفرم هوش داده تأکید می‌کند و بر مزایای امنیت، کارایی و مقیاس‌پذیری تأکید می‌کند. دیدگاه قدسی بر توانمندسازی کسب‌وکارها برای فراتر رفتن از راه‌حل‌های هوش مصنوعی عمومی و ساخت عامل‌های هوش مصنوعی خاص دامنه متمرکز است که به دقت متناسب با زمینه‌های عملیاتی منحصر به فرد و دانش اختصاصی آن‌ها طراحی شده‌اند. او معتقد است که این، آینده واقعی هوش مصنوعی سازمانی را نشان می‌دهد - هوش سفارشی، یکپارچه و مبتنی بر داده.
داریو آمودی (Dario Amodei)، مدیرعامل و هم‌بنیان‌گذار Anthropic، احساس تأثیر فوری هوش مصنوعی را تکرار می‌کند و بیان می‌کند که تحول کسب‌وکارها ‘همین الان’ در حال رخ دادن است. او پیشرفتهای قابل توجهی را در کوتاه‌مدت پیش‌بینی می‌کند، به ویژه در توسعه عامل‌های هوش مصنوعی قادر به کار مستقل بر روی وظایف پیچیده. آمودی در دسترس بودن Claude در Databricks را به عنوان یک کاتالیزور می‌بیند که ابزارهای لازم را برای ساخت عامل‌های مبتنی بر داده به طور قابل توجهی قدرتمندتر در اختیار مشتریان قرار می‌دهد. او اشاره می‌کند که این قابلیت برای سازمان‌هایی که به دنبال حفظ مزیت رقابتی در آنچه او ‘این دوران جدید هوش مصنوعی’ می‌نامد، حیاتی است.
در کنار هم، این دیدگاه‌ها تصویری از یک همکاری مبتنی بر کاربرد عملی و ایجاد ارزش فوری را ترسیم می‌کنند. این فقط مربوط به فراهم کردن دسترسی به مدل‌های قدرتمند نیست؛ بلکه مربوط به ادغام عمیق آن‌ها در بافت داده سازمان‌ها برای تقویت توسعه عامل‌های هوشمند و خودمختار قادر به مقابله با مشکلات تجاری پیچیده و دنیای واقعی امروز است و راه را برای برنامه‌های کاربردی حتی پیچیده‌تر فردا هموار می‌کند.
فراتر از هوش عمومی: ساخت راه‌حل‌های هوش مصنوعی خاص دامنه
یک موضوع تکرارشونده و محرک اصلی اتحاد Databricks-Anthropic، حرکت از هوش مصنوعی یکسان برای همه به سمت هوش خاص دامنه است. مدل‌های هوش مصنوعیعمومی، اگرچه چشمگیر هستند، اما اغلب فاقد درک ظریف مورد نیاز برای وظایف تخصصی سازمانی هستند. دانش آن‌ها معمولاً بر اساس داده‌های گسترده اینترنت است که ممکن است با اصطلاحات، فرآیندها و اطلاعات محرمانه منحصر به فرد یک کسب‌وکار یا صنعت خاص همخوانی نداشته باشد.
این همکاری مستقیماً ایجاد راه‌حل‌های هوش مصنوعی بسیار سفارشی‌شده را با ترکیب موارد زیر تسهیل می‌کند:
- تسلط Databricks بر داده‌ها: این پلتفرم ابزارهای قوی برای دسترسی، آماده‌سازی و مدیریت دارایی‌های داده منحصر به فرد یک سازمان - ماده خام برای دانش خاص دامنه - فراهم می‌کند. این شامل پایگاه‌های داده ساختاریافته، اسناد بدون ساختار، گزارش‌ها و موارد دیگر است.
- مدل‌های سازگار Anthropic: مدل‌های Claude، به ویژه هنگامی که در چارچوب‌هایی مانند بازیابی-افزوده-تولید (RAG) که توسط ویژگی‌های Databricks مانند جستجوی برداری فعال شده‌اند، استفاده می‌شوند، می‌توانند به طور مؤثر در این داده‌های اختصاصی پایه‌گذاری شوند. مدل‌ها می‌توانند قطعه‌های مرتبط را از پایگاه‌های دانش داخلی بازیابی کرده و از آن اطلاعات برای تولید پاسخ‌ها یا انجام وظایف با دقت بالا و ارتباط زمینه‌ای استفاده کنند.
- ابزارهای توسعه Mosaic AI: این پلتفرم محیطی را برای تنظیم دقیق مدل‌ها (در صورت لزوم)، ساخت برنامه‌های کاربردی شامل RAG و ارزیابی عملکرد این راه‌حل‌های سفارشی‌شده در برابر معیارهای تجاری خاص فراهم می‌کند.
این هم‌افزایی به عنوان مثال به یک شرکت داروسازی اجازه می‌دهد تا یک عامل هوش مصنوعی بسازد که داده‌های خط لوله توسعه داروی خاص و مستندات نظارتی خود را درک کند، یا یک کسب‌وکار تجارت الکترونیک یک عامل ایجاد کند که عمیقاً با کاتالوگ محصولات، سطوح موجودی و تاریخچه تعامل با مشتری خود آشنا باشد. برنامه‌های هوش مصنوعی حاصل بسیار با ارزش‌تر هستند زیرا به زبان کسب‌وکار صحبت می‌کنند و بر اساس واقعیت زمینی آن عمل می‌کنند. این قابلیت برای ساخت عامل‌های هوش مصنوعی سفارشی، که توسط داده‌های سازمانی و مدل‌های پیشرفته قدرت گرفته‌اند، مزیت رقابتی قابل توجهی را ارائه می‌دهد و شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا فرآیندهای پیچیده را خودکار کنند، بینش‌های منحصر به فرد را کشف کنند و تجربیات مشتری برتر متناسب با جایگاه بازار خاص خود را ارائه دهند.
تقویت اعتماد: امنیت و ایمنی در عصر هوش مصنوعی یکپارچه
در عصری که نقض داده‌ها و سوء استفاده از هوش مصنوعی نگرانی‌های قابل توجهی هستند، ایجاد اعتماد برای پذیرش سازمانی فناوری‌های قدرتمند هوش مصنوعی امری حیاتی است. همکاری Databricks و Anthropic ذاتاً از طریق ترکیبی از طراحی فناورانه و تمرکز سازمانی به این نگرانی‌ها رسیدگی می‌کند.
تعهد Anthropic به ایمنی: Anthropic با مأموریت اصلی متمرکز بر ایمنی و تحقیقات هوش مصنوعی تأسیس شد. فرآیند توسعه مدل آن‌ها شامل تکنیک‌هایی با هدف ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی است که مفید، صادق و بی‌ضرر باشند. این تمرکز بر ساخت هوش مصنوعی ایمن‌تر، لایه‌ای بنیادی از اعتماد را برای شرکت‌هایی که در استقرار LLMهای قدرتمند، به ویژه آن‌هایی که با داده‌های حساس یا مشتریان تعامل دارند، مردد هستند، فراهم می‌کند.
پلتفرم امن Databricks: پلتفرم هوش داده Databricks با امنیت و حاکمیت در سطح سازمانی در هسته خود ساخته شده است. با ادغام بومی مدل‌های Claude، این همکاری از این ویژگی‌های امنیتی موجود بهره می‌برد:
- اقامت و کنترل داده‌ها: ادغام بومی به طور بالقوه به داده‌ها اجازه می‌دهد تا در محیط کنترل شده مشتری (نمونه Databricks آن‌ها در ابر انتخابی خود) باقی بمانند و خطرات مرتبط با انتقال داده‌های حساس به نقاط پایانی خارجی را کاهش می‌دهد.
- مدیریت دسترسی یکپارچه: دسترسی به مدل‌های Claude را می‌توان از طریق کنترل‌های دسترسی مبتنی بر نقش موجود Databricks مدیریت کرد و اطمینان حاصل کرد که فقط کاربران و برنامه‌های مجاز می‌توانند قابلیت‌های هوش مصنوعی را فراخوانی کنند.
- حسابرسی جامع: استفاده از مدل‌های یکپارچه Claude را می‌توان در پلتفرم Databricks ثبت و حسابرسی کرد و شفافیت و پاسخگویی را فراهم نمود.
- چارچوب حاکمیت: ابزارهای حاکمیت Mosaic AI به استفاده از Claude گسترش می‌یابد و امکان اجرای مداوم سیاست‌ها، نظارت و بررسی‌های انطباق را فراهم می‌کند.
این رویکرد چند لایه - ترکیب تمرکز Anthropic بر ایمنی مدل با امنیت پلتفرم قوی و حاکمیت Databricks - چارچوب امن‌تر و قابل اعتمادتری را برای بهره‌گیری از هوش مصنوعی پیشرفته ایجاد می‌کند. این به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا پتانسیل تحول‌آفرین مدل‌هایی مانند Claude 3.7 Sonnet را کشف کنند و در عین حال کنترل دقیقی بر دارایی‌های داده با ارزش خود حفظ کرده و استقرار مسئولانه هوش مصنوعی را تضمین کنند، و در نتیجه با کاهش خطرات کلیدی، پذیرش را تسریع بخشند. هدف این همکاری این است که هوش مصنوعی قدرتمند را نه تنها در دسترس، بلکه ایمن و قابل اعتماد برای برنامه‌های کاربردی حیاتی سازمانی سازد.