Databricks ו-Anthropic משלבות את Claude במערכות נתונים

עידן חדש של שיתוף פעולה בבינה מלאכותית וניהול נתונים

נוף הבינה המלאכותית עובר שינוי משמעותי, המאופיין במודלים מתוחכמים יותר ויותר ובביקוש גובר לשילובם החלק בתהליכי עבודה ארגוניים קיימים. מתוך הכרה ברגע מכריע זה, Databricks, מובילה בפלטפורמות למודיעין נתונים, ו-Anthropic, ארגון בולט לבטיחות ומחקר AI, חשפו שותפות אסטרטגית פורצת דרך לחמש שנים. שיתוף פעולה זה נועד להגדיר מחדש כיצד עסקים מתקשרים וממנפים בינה מלאכותית על ידי הטמעת מודלי ה-Claude המתקדמים של Anthropic ישירות בתוך פלטפורמת ה-Data Intelligence של Databricks. מהלך אסטרטגי זה מסמל יותר מסתם אינטגרציה טכנית; הוא מייצג שינוי יסודי לקראת הפיכת יכולות AI עוצמתיות לחלק אינהרנטי ממחזור חיי הנתונים, הנגיש באופן טבעי במקום שבו שוכנים נתוני הארגון. השאיפה ברורה: להעצים ארגונים לרתום את הכוח המשולב של נכסי הנתונים הייחודיים שלהם ומודלי AI חדישים, לטפח חדשנות ולהניע תוצאות עסקיות מוחשיות. ברית זו מבטיחה להנמיך את חסמי הכניסה ליישומי AI מתוחכמים, ולהביא טכנולוגיה מתקדמת ישירות לבסיס המשתמשים הרחב שכבר ממנף את Databricks לצרכי הנתונים שלהם.

הסינרגיה של פלטפורמות נתונים ומודלי AI מתקדמים

המיזוג של פלטפורמות נתונים מקיפות ומודלי AI מתקדמים מייצג צעד אבולוציוני קריטי עבור טכנולוגיה ארגונית. היסטורית, גישה ל-AI עוצמתי כללה לעתים קרובות אינטגרציות מורכבות, אתגרי העברת נתונים וחששות אבטחה פוטנציאליים. Databricks ביססה את עצמה כמרכז מרכזי להנדסת נתונים, מדעי הנתונים, למידת מכונה ואנליטיקה, ומציעה פלטפורמה מאוחדת – פלטפורמת ה-Data Intelligence – שנועדה לנהל את כל מחזור חיי הנתונים. היא מספקת את התשתית והכלים הדרושים לארגונים לאחסן, לעבד ולנתח כמויות עצומות של נתונים ביעילות.

במקביל, Anthropic התגלתה כשחקנית מפתח בפיתוח מודלי שפה גדולים (LLMs), תוך התמקדות לא רק ביכולת אלא גם בבטיחות ובאמינות. משפחת מודלי ה-Claude שלה ידועה בביצועים חזקים במגוון משימות עיבוד שפה טבעית, כולל הסקה, שיחה ויצירת תוכן. הרעיון המרכזי מאחורי שותפות זו הוא לגשר על הפער בין מנועי ה-AI העוצמתיים של Anthropic לבין הנתונים העשירים ובעלי ההקשר המנוהלים בסביבת Databricks.

על ידי הצעת מודלי Claude באופן טבעי (natively) דרך פלטפורמת Databricks, שיתוף הפעולה יוצר סינרגיה חזקה. עסקים אינם צריכים עוד לנווט בקריאות API חיצוניות מורכבות או לנהל תשתיות נפרדות עבור יוזמות ה-AI שלהם. במקום זאת, הם יכולים למנף את יכולות ההסקה המתוחכמות של Anthropic ישירות לצד הנתונים העסקיים הקריטיים שלהם, הכוללים מידע קנייני, אינטראקציות עם לקוחות, יומני תפעול ומחקרי שוק. צימוד הדוק זה מאפשר תהליך פיתוח יעיל, מאובטח ויעיל יותר עבור פתרונות AI מונעי נתונים. הפוטנציאל הנפתח על ידי אינטגרציה זו משתרע על פני תעשיות ופונקציות רבות, ומאפשר יצירת מערכות AI מותאמות אישית ביותר המבינות את הניואנסים הספציפיים של תחום הארגון.

העצמת ארגונים עם סוכנים חכמים ומודעי-נתונים

מטרה מרכזית של השותפות בין Databricks ל-Anthropic היא לצייד ארגונים ביכולת לבנות ולפרוס סוכני AI המסוגלים להסיק מסקנות על בסיס הנתונים הקנייניים שלהם. תפיסה זו חורגת מיישומי AI גנריים לעבר יצירת עוזרים דיגיטליים מיוחדים או מערכות אוטומטיות בעלות הבנה עמוקה של ההקשר, הפעולות ובסיס הידע הספציפיים של החברה.

מהי המשמעות של ‘הסקה על בסיס נתונים קנייניים’?

• הבנה הקשרית: סוכני AI יכולים לגשת ולפרש מסמכים פנימיים, מסדי נתונים ומאגרי ידע כדי לספק תשובות מושכלות, ליצור תוכן רלוונטי או להמליץ המלצות מבוססות נתונים.
• פתרון בעיות מורכבות: על ידי שילוב הכוח האנליטי של מודלי Claude עם נתונים ארגוניים ספציפיים, סוכנים אלה יכולים להתמודד עם אתגרים עסקיים מורכבים, כגון זיהוי מגמות שוק החבויות בנתוני מכירות, אופטימיזציה של לוגיסטיקת שרשרת האספקה בהתבסס על מידע בזמן אמת, או ביצוע הערכות סיכונים מתוחכמות באמצעות רשומות פיננסיות פנימיות.
• אינטראקציות מותאמות אישית: סוכנים יכולים למנף נתוני לקוחות (המטופלים באופן מאובטח ואתי) כדי לספק תמיכה מותאמת אישית ביותר, המלצות מוצר מותאמות או תקשורת מותאמת אישית.
• אוטומציה של עבודת ידע: ניתן להפוך משימות חוזרות ונשנות הכוללות אחזור מידע, סיכום, ניתוח ודיווח המבוססים על מקורות נתונים פנימיים לאוטומטיות, ולפנות עובדים אנושיים ליוזמות אסטרטגיות יותר.

יכולת זו מייצגת קפיצת מדרגה משמעותית. במקום להסתמך על מודלי AI שאומנו על נתוני אינטרנט כלליים, עסקים יכולים כעת לבנות סוכנים המכווננים היטב על מערכי הנתונים הייחודיים שלהם, מה שמוביל לתוצאות מדויקות, רלוונטיות ובעלות ערך רב יותר. דמיינו חברת שירותים פיננסיים הפורסת סוכן AI המנתח את מחקרי השוק הקנייניים שלה ונתוני תיקי הלקוחות כדי ליצור ייעוץ השקעות מותאם אישית, או חברת ייצור המשתמשת בסוכן לאבחון כשלים בציוד על ידי הסקה על בסיס יומני תחזוקה ונתוני חיישנים. השותפות מספקת את הטכנולוגיה הבסיסית – Databricks לגישה לנתונים וממשל, Claude של Anthropic להסקה – כדי להפוך סוכני AI ספציפיים לתחום כאלה למציאות עבור למעלה מ-10,000 חברות שכבר משתמשות בפלטפורמת Databricks.

התמודדות עם מכשולים מתמשכים באימוץ AI ארגוני

למרות הפוטנציאל העצום של בינה מלאכותית, ארגונים רבים נתקלים במכשולים משמעותיים כאשר הם מנסים לבנות, לפרוס ולנהל פתרונות AI ביעילות, במיוחד אלה המיועדים לסביבות ייצור העוסקות בנתונים רגישים. שיתוף הפעולה בין Databricks ו-Anthropic מתייחס ישירות למספר אתגרים מרכזיים שבדרך כלל מעכבים אימוץ AI ארגוני:

1. דיוק ורלוונטיות: מודלי AI גנריים חסרים לעתים קרובות את הידע הספציפי הנדרש לביצוע מדויק בהקשר עסקי מסוים. על ידי מתן אפשרות לסוכני AI להסיק מסקנות על בסיס הנתונים הייחודיים של הארגון, הפתרון המשולב מטפח פיתוח מודלים המספקים תוצאות מדויקות ורלוונטיות יותר המותאמות לצרכים תפעוליים ספציפיים.
2. אבטחה ופרטיות נתונים: טיפול בנתונים עסקיים קנייניים דורש אמצעי אבטחה מחמירים. שילוב מודלי Claude באופן טבעי בתוך פלטפורמת Databricks מאפשר לארגונים למנף AI עוצמתי תוך שמירה על שליטה רבה יותר על הנתונים שלהם. ניתן לעבד נתונים פוטנציאלית בגבולות המאובטחים של סביבת Databricks, תוך מזעור חשיפה ועמידה בפרוטוקולי ממשל מבוססים. זה מטפל בחששות עיקריים לגבי שליחת מידע רגיש לספקי מודלים חיצוניים.
3. ממשל ותאימות: ארגונים פועלים תחת דרישות רגולטוריות ותאימות מחמירות. Databricks Mosaic AI, מרכיב מרכזי בפלטפורמה, מספק כלים לממשל מקצה לקצה על פני כל מחזור חיי הנתונים וה-AI. זה כולל יכולות לניטור ביצועי מודלים, הבטחת הוגנות, מעקב אחר שושלת (lineage) וניהול בקרות גישה, שהם חיוניים לבניית מערכות AI אמינות ותואמות. שילוב Claude במסגרת מנוהלת זו מרחיב את הבקרות הללו לשימוש ב-LLMs מתקדמים.
4. מורכבות פריסה ואינטגרציה: הקמה וניהול של התשתית לפריסת מודלי AI מתוחכמים יכולים להיות מורכבים ודורשי משאבים. האינטגרציה הטבעית מפשטת תהליך זה באופן משמעותי, ומאפשרת לצוותי נתונים למנף את מודלי Claude בסביבת Databricks המוכרת ללא צורך לבנות ולתחזק צינורות פריסת AI נפרדים.
5. הערכת ביצועים ו-ROI: הערכת האפקטיביות וההחזר על ההשקעה (ROI) של יוזמות AI יכולה להיות מאתגרת. Databricks Mosaic AI מציעה כלים להערכת ביצועי מודלים מול מדדים עסקיים ומערכי נתונים ספציפיים. שילוב זה עם האופטימיזציה של Claude למשימות בעולם האמיתי מסייע להבטיח שסוכני ה-AI הפרוסים מספקים ערך מדיד.

על ידי מתן פתרון מאוחד המשלב את מיטב מודלי ה-AI עם כלי ניהול נתונים וממשל חזקים, Databricks ו-Anthropic שואפות לייעל את הנתיב מניסויי AI לפריסה ברמת ייצור, ולהפוך AI מתוחכם לנגיש, מאובטח ובעל השפעה רבה יותר עבור עסקים.

הצגת Claude 3.7 Sonnet: אמת מידה חדשה בהסקה ובקידוד

גולת כותרת משמעותית של שותפות זו היא הזמינות המיידית של מודל החזית האחרון של Anthropic, Claude 3.7 Sonnet, בתוך האקוסיסטם של Databricks. מודל זה מייצג התקדמות משמעותית ביכולות AI וממוצב כאבן פינה של ההצעה המשותפת. Claude 3.7 Sonnet ראוי לציון במיוחד מכמה סיבות:

• הסקה היברידית: הוא מתואר כמודל ההסקה ההיברידי הראשון בשוק. בעוד שפרטי ארכיטקטורה זו הם קנייניים, הדבר מרמז על גישה מתקדמת המשלבת טכניקות שונות (אולי כולל הסקה סימבולית לצד עיבוד רשתות עצביות) כדי להשיג הבנה ופתרון בעיות חזקים ומדויקים יותר. זה יכול להוביל לביצועים משופרים במשימות מורכבות הדורשות היסק לוגי, תכנון וניתוח רב-שלבי.
• יכולת קידוד מובילה בתעשייה: המודל מוכר כמוביל בתעשייה למשימות קידוד. יכולת זו יקרה מפז עבור ארגונים המעוניינים להפוך תהליכי פיתוח תוכנה לאוטומטיים, ליצור קטעי קוד, לנפות באגים בבסיסי קוד קיימים, או לתרגם קוד בין שפות תכנות שונות – כל זאת תוך התבססות פוטנציאלית על תקני הקידוד והספריות הפנימיים של החברה הנגישים דרך Databricks.
• אופטימיזציה לתועלת בעולם האמיתי: Anthropic מדגישה שמודלי Claude, כולל 3.7 Sonnet, מותאמים לסוגי המשימות בעולם האמיתי שלקוחות מוצאים כיעילות ביותר. מיקוד מעשי זה מבטיח שכוחו של המודל מתורגם ליתרונות מוחשיים לפעילות העסקית, ולא רק להצטיינות במדדים תיאורטיים.
• נגישות: הפיכת מודל כה מתקדם לזמין ישירות דרך Databricks בפלטפורמות ענן מרכזיות (AWS, Azure, Google Cloud Platform) הופכת את הגישה לדמוקרטית. ארגונים יכולים להתנסות ולפרוס AI חדיש זה ללא צורך בתשתית מיוחדת או בקשרים ישירים עם ספק המודל, תוך מינוף השקעתם הקיימת ב-Databricks.

השילוב של Claude 3.7 Sonnet מספק ללקוחות Databricks גישה מיידית לכלי רב עוצמה המסוגל להתמודד עם אתגרים אנליטיים, יצירתיים וטכניים מתוחכמים. חוזקותיו בהסקה ובקידוד, בשילוב עם זמינותו הטבעית לצד נתוני הארגון, ממצבים אותו כמניע מרכזי לבניית הדור הבא של יישומים וסוכנים חכמים.

היתרון המובהק של אינטגרציה טבעית

המושג אינטגרציה טבעית (native integration) הוא מרכזי בהצעת הערך של השותפות בין Databricks ל-Anthropic. גישה זו שונה באופן משמעותי משיטות מסורתיות לגישה למודלי AI, שלעתים קרובות מסתמכות על ממשקי תכנות יישומים (APIs) חיצוניים. אינטגרציה טבעית מרמזת על חיבור עמוק וחלק יותר בין מודלי ה-Claude של Anthropic לבין פלטפורמת ה-Data Intelligence של Databricks, ומציעה מספר יתרונות פוטנציאליים:

• השהיה מופחתת: עיבוד בקשות בתוך אותה סביבת פלטפורמה יכול פוטנציאלית להפחית את השהיית הרשת הקשורה לקריאות API חיצוניות, מה שמוביל לזמני תגובה מהירים יותר עבור יישומי AI. זה חיוני במיוחד עבור מקרי שימוש בזמן אמת או אינטראקטיביים.
• אבטחה משופרת: על ידי שמירת עיבוד הנתונים בתוך ההיקף המאובטח של פלטפורמת Databricks (בהתאם לפרטי היישום הספציפיים), אינטגרציה טבעית יכולה לחזק באופן משמעותי את אבטחת הנתונים והפרטיות. נתונים קנייניים רגישים עשויים שלא צריכים לעבור דרך רשתות חיצוניות או להיות מעובדים על ידי תשתית צד שלישי באותו אופן כמו בקריאות API, מה שמתאים יותר לעמדות אבטחה ארגוניות מחמירות.
• תהליכי עבודה יעילים: מדעני נתונים ומפתחים יכולים לגשת ולהשתמש במודלי Claude באמצעות כלים וממשקים מוכרים של Databricks. זה מבטל את הצורך לנהל אישורים, SDKs או נקודות אינטגרציה נפרדות, ומפשט את מחזור החיים של פיתוח, פריסה וניהול של יישומי AI. התהליך כולו, מהכנת נתונים ועד להפעלת מודל וניתוח תוצאות, יכול להתרחש בסביבה מאוחדת.
• ממשל פשוט: שילוב השימוש במודל בתוך פלטפורמת Databricks מאפשר יישום עקבי של מדיניות ממשל, בקרות גישה ומנגנוני ביקורת המנוהלים על ידי Mosaic AI. ניטור שימוש, עלויות וביצועים הופך לחלק ממסגרת ממשל הנתונים הקיימת.
• יעילות עלות פוטנציאלית: בהתאם למודלי התמחור וניצול המשאבים, אינטגרציה טבעית עשויה להציע מבני עלות צפויים או מותאמים יותר בהשוואה למודלי API של תשלום לפי קריאה, במיוחד עבור תרחישי שימוש בנפח גבוה המשולבים באופן הדוק עם משימות עיבוד נתונים שכבר פועלות ב-Databricks.

צימוד הדוק זה הופך את Claude מכלי חיצוני ליכולת מוטמעת בתוך האקוסיסטם של נתוני הארגון, מה שהופך את הפיתוח והפריסה של סוכני AI מתוחכמים ומודעי-נתונים ליעילים, מאובטחים וניתנים לניהול באופן משמעותי יותר.

אספקת גמישות באמצעות פריסה חלקה מרובת עננים

היבט קריטי בהצעה של Databricks-Anthropic הוא זמינותה על פני ספקי הענן הציבוריים הגדולים: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, ו-Google Cloud Platform (GCP). אסטרטגיית ריבוי עננים זו חיונית לעמידה בדרישות התשתית המגוונות של ארגונים מודרניים. ארגונים רבים משתמשים במספר ספקי ענן כדי למנף את השירותים הטובים ביותר, להבטיח חוסן, להימנע מנעילת ספקים, או לעמוד בדרישות אזוריות או לקוחות ספציפיות.

Databricks עצמה מתוכננת כפלטפורמה מרובת עננים, המספקת שכבת מודיעין נתונים עקבית ללא קשר לתשתית הענן הבסיסית. על ידי הפיכת מודלי Claude לזמינים באופן טבעי בתוך Databricks על פני AWS, Azure ו-GCP, השותפות מבטיחה שלקוחות יוכלו להפיק תועלת מאינטגרציית AI מתקדמת זו ללא קשר לסביבת הענן המועדפת עליהם או לאסטרטגיית ריבוי העננים שלהם.

זה מציע מספר יתרונות מרכזיים:

• בחירה וגמישות: ארגונים יכולים לפרוס סוכני AI המופעלים על ידי Claude בפלטפורמת הענן המתאימה ביותר לצרכים הטכניים שלהם, להשקעות התשתית הקיימות ולהסכמים המסחריים.
• עקביות: צוותי פיתוח יכולים לבנות ולנהל יישומי AI באמצעות ממשק וערכת כלים עקביים (Databricks ו-Claude) על פני סביבות ענן שונות, מה שמפחית את המורכבות ואת תקורה ההדרכה.
• קרבת נתונים: ארגונים יכולים למנף את מודלי Claude באותה סביבת ענן שבה שוכנים אגמי הנתונים או מחסני הנתונים העיקריים שלהם, תוך אופטימיזציה של ביצועים והפחתה פוטנציאלית של עלויות יציאת נתונים (egress).
• הוכחה לעתיד: גישה מרובת עננים מספקת חוסן ויכולת הסתגלות, ומאפשרת לעסקים לפתח את אסטרטגיית הענן שלהם מבלי לשבש את יכולות ה-AI שלהם הבנויות על האינטגרציה של Databricks-Anthropic.

המחויבות לזמינות מרובת עננים מדגישה את התמקדות השותפות במתן מענה לצרכים ארגוניים באופן ריאלי, תוך הכרה באופי ההטרוגני של תשתית ה-IT המודרנית ומתן נתיב גמיש לאימוץ AI מתקדם.

Databricks Mosaic AI: המנוע ל-AI מנוהל ואמין

בעוד ש-Anthropic מספקת את מודלי ה-Claude העוצמתיים, Databricks Mosaic AI מספקת את המסגרת החיונית לבנייה, פריסה וניהול של יישומי AI באחריות וביעילות בהקשר הארגוני. Mosaic AI הוא חלק בלתי נפרד מפלטפורמת ה-Data Intelligence של Databricks, המציע חבילת כלים שנועדה לתת מענה למחזור החיים המלא של ה-AI עם דגש חזק על ממשל ואמינות.

יכולות מפתח של Mosaic AI הרלוונטיות לשותפות עם Anthropic כוללות:

• הגשת מודלים (Model Serving): מספקת תשתית מותאמת לפריסה והגשה של מודלי AI, כולל LLMs כמו Claude, בקנה מידה גדול עם זמינות גבוהה והשהיה נמוכה.
• חיפוש וקטורי (Vector Search): מאפשר חיפושי דמיון יעילים החיוניים ליישומי Retrieval-Augmented Generation (RAG), ומאפשר לסוכני AI לאחזר מידע רלוונטי ממאגרי ידע ארגוניים כדי ליידע את תגובותיהם.
• ניטור מודלים (Model Monitoring): מציעה כלים למעקב אחר ביצועי מודלים, זיהוי סחיפה (שינויים בביצועים לאורך זמן) וניטור איכות נתונים, מה שמבטיח שסוכני ה-AI הפרוסים יישארו מדויקים ואמינים.
• הנדסת תכונות וניהול (Feature Engineering and Management): מפשטת את תהליך היצירה, האחסון והניהול של תכונות הנתונים המשמשות לאימון או לאינטראקציה עם מודלי AI.
• ממשל AI (AI Governance): מספקת יכולות למעקב אחר שושלת (הבנה מאין הגיעו הנתונים וכיצד נבנו המודלים), בקרת גישה, יומני ביקורת והערכות הוגנות, מה שמבטיח שמערכות AI מפותחות ומשמשות באחריות ובהתאם לתקנות.
• כלי הערכה (Evaluation Tools): מאפשרת לארגונים להעריך בקפדנות את האיכות, הבטיחות והדיוק של מודלים וסוכני AI, כולל LLMs, מול דרישות עסקיות ומערכי נתונים ספציפיים לפני ואחרי הפריסה.

Mosaic AI פועלת כגשר חיוני בין הכוח הגולמי של מודלים כמו Claude לבין המציאות המעשית של פריסה ארגונית. היא מספקת את המעקות, מערכות הניטור וכלי הניהול הדרושים כדי להבטיח שסוכני AI שנבנו באמצעות מודלי Anthropic אינם רק חכמים אלא גם מאובטחים, אמינים, מנוהלים ומותאמים ליעדים עסקיים. גישה מקיפה זו חיונית לבניית אמון וביטחון במערכות AI המטפלות בנתונים ותהליכים עסקיים קריטיים.

חזון משותף ל-AI טרנספורמטיבי מיידי

מנהיגי Databricks ו-Anthropic כאחד מציגים חזון משכנע להשפעה המיידית והעתידית של שותפות זו, תוך הדגשת המעבר מ-AI כהבטחה עתידית למציאות עכשווית המשנה עסקים.

Ali Ghodsi, מייסד שותף ומנכ’ל Databricks, מדגיש את הצעת הערך המרכזית: העצמת ארגונים לפתוח סוף סוף את הפוטנציאל החבוי במאגרי הנתונים העצומים שלהם באמצעות יישום של AI מתוחכם. הוא מדגיש את המשמעות של הבאת יכולות Anthropic ישירות לתוך פלטפורמת ה-Data Intelligence, תוך הדגשת היתרונות של אבטחה, יעילות ומדרגיות. נקודת המבט של Ghodsi מתמקדת במתן אפשרות לעסקים לנוע מעבר לפתרונות AI גנריים ולבנות סוכני AI ספציפיים לתחום המותאמים בקפידה להקשרים התפעוליים הייחודיים ולידע הקנייני שלהם. זה, הוא מציע, מייצג את העתיד האמיתי של AI ארגוני – אינטליגנציה מותאמת אישית, משולבת ומונעת נתונים.

Dario Amodei, מנכ’ל ומייסד שותף של Anthropic, מהדהד את התחושה של ההשפעה המיידית של AI, וקובע שהטרנספורמציה של עסקים מתרחשת ‘ממש עכשיו’. הוא צופה התקדמות יוצאת דופן בטווח הקרוב, במיוחד בפיתוח של סוכני AI המסוגלים לעבוד באופן עצמאי על משימות מורכבות. Amodei רואה בזמינות של Claude ב-Databricks כזרז, המספק ללקוחות את הכלים הדרושים לבניית סוכנים מונעי נתונים חזקים משמעותית. יכולת זו, הוא מרמז, חיונית לארגונים המבקשים לשמור על יתרון תחרותי במה שהוא מכנה ‘עידן חדש זה של AI’.

יחד, נקודות מבט אלה מציירות תמונה של שותפות המבוססת על יישום מעשי ויצירת ערך מיידי. זה לא רק עניין של מתן גישה למודלים עוצמתיים; זה עניין של שילובם העמוק בתוך מארג הנתונים של ארגונים כדי לטפח פיתוח של סוכנים חכמים ואוטונומיים המסוגלים להתמודד עם בעיות עסקיות מורכבות בעולם האמיתי כיום, ולסלול את הדרך ליישומים מתוחכמים עוד יותר מחר.

מעבר לאינטליגנציה גנרית: יצירת פתרונות AI ספציפיים לתחום

נושא חוזר ומניע מרכזי מאחורי הברית בין Databricks ל-Anthropic הוא המעבר מ-AI של ‘מידה אחת מתאימה לכולם’ לעבר אינטליגנציה ספציפית לתחום. מודלי AI לשימוש כללי, למרות שהם מרשימים, חסרים לעתים קרובות את ההבנה הניואנסית הנדרשת למשימות ארגוניות מיוחדות. הידע שלהם מבוסס בדרך כלל על נתוני אינטרנט רחבים, אשר עשויים שלא להתאים לטרמינולוגיה, לתהליכים ולמידע הסודי הייחודיים לעסק או לתעשייה מסוימים.

שותפות זו מאפשרת ישירות יצירת פתרונות AI מותאמים אישית ביותר על ידי שילוב:

• שליטה בנתונים של Databricks: הפלטפורמה מספקת כלים חזקים לגישה, הכנה וניהול של נכסי הנתונים הייחודיים של הארגון – חומר הגלם לידע ספציפי לתחום. זה כולל מסדי נתונים מובנים, מסמכים לא מובנים, יומנים ועוד.
• המודלים הניתנים להתאמה של Anthropic: מודלי Claude, במיוחד כאשר משתמשים בהם במסגרות כמו Retrieval-Augmented Generation (RAG) המאופשרות על ידי תכונות Databricks כמו Vector Search, יכולים להיות מעוגנים ביעילות בנתונים קנייניים אלה. המודלים יכולים לאחזר קטעים רלוונטיים ממאגרי ידע פנימיים ולהשתמש במידע זה