कॉर्पोरेशन्स कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा (AI) कसा फायदा घेतात हे नव्याने परिभाषित करण्याच्या एका महत्त्वपूर्ण हालचालीमध्ये, डेटा व्यवस्थापन आणि AI सोल्यूशन्समधील अग्रणी असलेल्या Databricks ने AI सुरक्षा आणि संशोधन क्षेत्रातील प्रमुख कंपनी Anthropic सोबत हातमिळवणी केली आहे. दोन्ही कंपन्यांनी पाच वर्षांच्या मोठ्या धोरणात्मक सहकार्याची घोषणा केली आहे, ज्याचा उद्देश Anthropic चे अत्याधुनिक Claude AI मॉडेल्स थेट Databricks Data Intelligence Platform मध्ये खोलवर एकत्रित करणे आहे. या महत्त्वपूर्ण करारामुळे Anthropic ची अत्याधुनिक AI क्षमता, ज्यात त्यांचे नवीनतम Claude 3.7 Sonnet मॉडेल समाविष्ट आहे, Databricks च्या जगभरातील १०,००० हून अधिक संस्थांच्या विस्तृत ग्राहक वर्गापर्यंत पोहोचेल. मुख्य उद्दिष्ट महत्त्वाकांक्षी असले तरी स्पष्ट आहे: व्यवसायांना त्यांच्या अद्वितीय, मालकीच्या डेटासेटचा वापर करून, एका एकत्रित वातावरणात, जटिल तर्कासाठी सक्षम असलेले बुद्धिमान AI एजंट सुरक्षितपणे विकसित आणि कार्यान्वित करण्यासाठी सक्षम करणे. हे एकत्रीकरण आता प्रमुख क्लाउड प्रदात्यांवर - AWS, Azure आणि Google Cloud Platform - Databricks प्लॅटफॉर्मद्वारे उपलब्ध आहे.
एंटरप्राइज AI अवलंबनातील गुंतागुंत हाताळणे
आधुनिक उद्योगांसाठी कृत्रिम बुद्धिमत्तेचे आकर्षण निर्विवाद आहे, जे परिवर्तनीय कार्यक्षमता, नवीन ग्राहक अनुभव आणि न वापरलेले महसूल प्रवाह यांचे वचन देते. तरीही, या फायद्यांपर्यंत पोहोचण्याचा मार्ग अनेकदा महत्त्वपूर्ण अडथळ्यांनी भरलेला असतो. अनेक संस्था AI क्षमतेला मूर्त व्यवसाय मूल्यात रूपांतरित करण्याच्या व्यावहारिक आव्हानांशी झगडताना दिसतात. एक प्राथमिक अडथळा म्हणजे विशाल, अनेकदा विखुरलेल्या, अंतर्गत डेटा भांडारांचा प्रभावी वापर. AI मॉडेल्स तयार करणे, विशेषत: तर्क आणि स्वायत्त कार्य अंमलबजावणीसाठी सक्षम असलेले अत्याधुनिक एजंट, या एंटरप्राइज डेटामध्ये अखंड प्रवेश आवश्यक आहे.
तथापि, अनेक घटक ही प्रक्रिया गुंतागुंतीची करतात:
- डेटा विखंडन आणि उपलब्धता: कॉर्पोरेट डेटा अनेकदा भिन्न प्रणाली, लेगसी डेटाबेस आणि विविध क्लाउड वातावरणात असतो, ज्यामुळे एकत्रित प्रवेश कठीण आणि खर्चिक होतो. AI वापरासाठी हा डेटा तयार करणे हे वारंवार संसाधन-केंद्रित काम असते.
- सुरक्षा आणि गोपनीयता चिंता: AI प्रशिक्षण आणि अनुमानासाठी संवेदनशील मालकी डेटा वापरल्याने गंभीर सुरक्षा आणि गोपनीयतेचे प्रश्न निर्माण होतात. संस्थांना डेटाची गोपनीयता सुनिश्चित करण्यासाठी आणि अनधिकृत प्रवेश किंवा गळती रोखण्यासाठी मजबूत यंत्रणेची आवश्यकता असते, विशेषत: तृतीय-पक्ष AI मॉडेल्सचा वापर करताना.
- विकास आणि उपयोजनाची गुंतागुंत: उत्पादन-दर्जाचे AI एजंट तयार करणे, प्रशिक्षित करणे, मूल्यांकन करणे आणि तैनात करणे हे एक जटिल अभियांत्रिकी आव्हान आहे. यासाठी विशेष कौशल्ये, अत्याधुनिक साधने आणि विश्वसनीयता आणि अचूकता सुनिश्चित करण्यासाठी कठोर चाचणी आवश्यक आहे.
- प्रशासन आणि अनुपालन: AI साठी प्रभावी प्रशासन फ्रेमवर्क स्थापित करणे अत्यंत महत्त्वाचे आहे. यात मॉडेल आवृत्त्या व्यवस्थापित करणे, डेटा वंशावळ ट्रॅक करणे, प्रवेश परवानग्या नियंत्रित करणे, पक्षपात किंवा गैरवापरासाठी देखरेख करणे आणि विकसित होत असलेल्या नियमांचे पालन सुनिश्चित करणे समाविष्ट आहे. एंड-टू-एंड प्रशासनाच्या अभावामुळे अनेकदा मोठ्या प्रमाणावर AI अवलंबण्यास अडथळा येतो.
- अचूकता आणि विश्वसनीयता सुनिश्चित करणे: AI एजंट्सनी अचूक, विश्वासार्ह आणि संदर्भितपणे संबंधित आउटपुट प्रदान करणे आवश्यक आहे, विशेषत: जेव्हा ते महत्त्वपूर्ण व्यवसाय प्रक्रिया किंवा ग्राहक-केंद्रित अनुप्रयोगांशी संवाद साधतात. विशिष्ट एंटरप्राइज कार्यांविरुद्ध मॉडेल कार्यक्षमतेचे मूल्यांकन करणे आणि विश्वासार्हता सुनिश्चित करणे हे एक महत्त्वपूर्ण आव्हान आहे.
- गुंतवणुकीवरील परतावा (ROI) मोजणे: AI गुंतवणुकीतून स्पष्ट ROI दर्शवणे कठीण असू शकते, विशेषत: सुरुवातीच्या टप्प्यात. डेटा तयारी, मॉडेल विकास, पायाभूत सुविधा आणि विशेष प्रतिभा यांच्याशी संबंधित उच्च खर्चामुळे मोजण्यायोग्य व्यवसाय परिणामांसाठी स्पष्ट मार्गाची आवश्यकता असते.
Databricks आणि Anthropic यांच्यातील धोरणात्मक भागीदारी नेमक्या याच आव्हानांच्या गुंतागुंतीच्या परिस्थितीला संबोधित करण्याचे उद्दिष्ट ठेवते, ज्यामुळे उद्योगांना या अडथळ्यांवर मात करण्यासाठी आणि त्यांच्या अद्वितीय डेटा मालमत्तेवर लागू केलेल्या AI च्या खऱ्या क्षमतेचा उपयोग करण्यासाठी एक सुव्यवस्थित मार्ग उपलब्ध होतो.
एक शक्तिशाली समन्वय: डेटा इंटेलिजन्सला प्रगत AI सह जोडणे
Databricks आणि Anthropic यांच्यातील सहकार्य पूरक शक्तींच्या अभिसरणाचे प्रतिनिधित्व करते, ज्यामुळे एंटरप्राइज AI बाजारासाठी एक शक्तिशाली समाधान तयार होते. Databricks मूलभूत Data Intelligence Platform प्रदान करते, जे डेटा वेअरहाउसिंग, प्रशासन आणि AI क्षमता एकाच, सुसंगत वातावरणात एकत्रित करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे. लेकहाउस पॅराडाइमवर आधारित त्याची रचना, संस्थांना मोठ्या प्रमाणावर संरचित आणि असंरचित डेटा व्यवस्थापित करण्यास अनुमती देते, ज्यामुळे विश्लेषण आणि मशीन लर्निंग वर्कलोडसाठी अखंड डेटा प्रवेश सुलभ होतो. Mosaic AI सारखे मुख्य घटक विशेषतः AI मॉडेल्स आणि एजंट्स तयार करणे, तैनात करणे आणि देखरेख करणे यासाठी तयार केलेली साधने देतात, ज्यामुळे एंड-टू-एंड AI जीवनचक्र सोपे होते.
दुसरीकडे, Anthropic आपल्या अत्याधुनिक Claude large language models च्या कुटुंबाला समोर आणते. त्यांच्या प्रगत तर्क क्षमता, जटिल सूचनांचे पालन करण्यात प्रवीणता आणि Constitutional AI दृष्टिकोनाद्वारे सुरक्षा आणि नैतिक विचारांवर जोरदार भर देण्यासाठी ओळखले जाणारे, Claude मॉडेल्स अत्याधुनिक वास्तविक-जगातील कार्ये हाताळण्यासाठी डिझाइन केलेले आहेत. Claude 3.7 Sonnet चा समावेश, बाजारातील पहिले हायब्रिड रिझनिंग मॉडेल आणि कोडिंग कार्यांमध्ये अग्रणी म्हणून हायलाइट केलेले, Databricks ग्राहकांना उपलब्ध असलेल्या क्षमतांना आणखी वाढवते.
Anthropic च्या मॉडेल्सना थेट Databricks प्लॅटफॉर्ममध्ये एम्बेड करून, ही भागीदारी बाह्य AI सेवा एकत्रित करण्याशी संबंधित अनेक पारंपारिक अडथळे दूर करते. हे नेटिव्ह एकत्रीकरण सुनिश्चित करते की Claude ची शक्ती थेट एंटरप्राइज डेटा जिथे आहे तिथे लागू केली जाऊ शकते, ज्यामुळे डेटा-चालित AI अनुप्रयोग तयार करण्यासाठी अधिक सुरक्षित, कार्यक्षम आणि प्रशासित दृष्टिकोन वाढतो. Databricks च्या मजबूत डेटा व्यवस्थापन आणि प्रशासन पायाभूत सुविधांना Anthropic च्या आघाडीच्या AI तर्क क्षमतांसह एकत्रित करण्यात समन्वय आहे, ज्यामुळे व्यवसायांना त्यांच्या विशिष्ट ऑपरेशनल संदर्भासाठी तयार केलेले अत्याधुनिक, विश्वासार्ह AI एजंट विकसित आणि तैनात करण्यासाठी सर्वोत्तम-श्रेणीतील टूलकिट मिळते.
Databricks फॅब्रिकमध्ये Claude ची क्षमता उघड करणे
Anthropic च्या Claude मॉडेल्सचे Databricks Data Intelligence Platform मध्ये एकत्रीकरण अखंडता आणि सामर्थ्यासाठी डिझाइन केलेले आहे, ज्यामुळे संस्थेतील वापरकर्त्यांच्या विस्तृत श्रेणीसाठी प्रगत AI क्षमता सहज उपलब्ध होतात. हे केवळ API कनेक्शन नाही; ते Databricks इकोसिस्टममध्ये Claude चे खोल एम्बेडिंग दर्शवते.
या एकत्रीकरणाच्या मुख्य पैलूंमध्ये हे समाविष्ट आहे:
- नेटिव्ह उपलब्धता: वापरकर्ते परिचित Databricks इंटरफेसद्वारे थेट Claude मॉडेल्सशी संवाद साधू शकतात. यात मानक SQL क्वेरी द्वारे मॉडेल्सना आवाहन करणे समाविष्ट आहे, जे डेटा विश्लेषक आणि SQL सह आधीच सोयीस्कर असलेल्या व्यावसायिकांसाठी एक महत्त्वपूर्ण फायदा आहे. याव्यतिरिक्त, मॉडेल्स ऑप्टिमाइझ्ड एंडपॉइंट्स म्हणून उपलब्ध आहेत, ज्यामुळे डेटा शास्त्रज्ञ आणि विकासकांना त्यांच्या मशीन लर्निंग वर्कफ्लो आणि अनुप्रयोगांमध्ये Claude सहजपणे समाविष्ट करता येते.
- क्रॉस-क्लाउड उपलब्धता: आधुनिक उद्योगांच्या मल्टी-क्लाउड वास्तवाला ओळखून, एकत्रित ऑफरिंग AWS, Azure, आणि Google Cloud Platform वर उपलब्ध आहे, ज्यामुळे संस्था त्यांच्या पसंतीच्या क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रदात्याची पर्वा न करता Databricks आणि Anthropic च्या एकत्रित शक्तीचा फायदा घेऊ शकतात.
- Claude 3.7 Sonnet चा वापर: Anthropic च्या नवीनतम मॉडेल, Claude 3.7 Sonnet ची तात्काळ उपलब्धता वापरकर्त्यांना अत्याधुनिक क्षमतांमध्ये प्रवेश प्रदान करते. हायब्रिड रिझनिंग आणि कोडिंग मधील त्याची ताकद थेट डेटा प्लॅटफॉर्ममध्ये जटिल समस्या-निवारण आणि स्वयंचलित कोड निर्मिती किंवा विश्लेषण कार्यांसाठी नवीन शक्यता उघडते.
- ऑप्टिमाइझ्ड परफॉर्मन्स: नेटिव्ह एकत्रीकरणामुळे ऑप्टिमाइझ्ड परफॉर्मन्स आणि कार्यक्षमता सुलभ होते. Databricks वातावरणात डेटाच्या जवळ Claude मॉडेल्स चालवून, लेटन्सी कमी केली जाऊ शकते आणि बाह्य API कॉलशी संबंधित डेटा ट्रान्सफर खर्च लक्षणीयरीत्या कमी केला जाऊ शकतो.
हे खोल एकत्रीकरण संस्था मोठ्या भाषेच्या मॉडेल्सचा कसा वापर करू शकतात हे बदलते. AI ला एक वेगळी, बाह्य सेवा म्हणून हाताळण्याऐवजी, ज्यासाठी जटिल डेटा पाइपलाइन आणि सुरक्षा वर्कअराउंड्सची आवश्यकता असते, Claude डेटा इंटेलिजन्स वर्कफ्लोचा एक अविभाज्य भाग बनतो, जो विश्लेषण वाढवण्यासाठी, कार्ये स्वयंचलित करण्यासाठी आणि संस्थेच्या डेटा फाउंडेशनमधून थेट नवकल्पना चालवण्यासाठी सहज उपलब्ध असतो.
एंटरप्राइज डेटासह डोमेन-विशिष्ट बुद्धिमत्ता विकसित करणे
Databricks-Anthropic भागीदारीचे कदाचित सर्वात आकर्षक वचन म्हणजे संस्थांना अत्यंत विशेष AI एजंट तयार करण्यासाठी सक्षम करण्याची क्षमता, ज्यात कंपनीच्या स्वतःच्या मालकीच्या डेटामधून थेट प्राप्त केलेले खोल डोमेन-विशिष्ट ज्ञान असते. जेनेरिक AI मॉडेल्स, शक्तिशाली असले तरी, अनेकदा विशिष्ट उद्योग, कंपनीची परिभाषा किंवा उच्च-मूल्याच्या एंटरप्राइज कार्यांसाठी आवश्यक असलेल्या अंतर्गत प्रक्रियांची सूक्ष्म समज नसते. हे सहकार्य थेट त्या उणीवेला संबोधित करते.
हे एकत्रीकरण खालील क्षमतांसह अत्याधुनिक AI एजंट तयार करणे सुलभ करते:
- प्रगत तर्क आणि नियोजन: Claude मॉडेल्स मल्टी-स्टेप तर्क आणि नियोजनात उत्कृष्ट आहेत. Databricks द्वारे संस्थेच्या अद्वितीय डेटामध्ये प्रवेशासह एकत्रित केल्यावर, हे एजंट जटिल वर्कफ्लो हाताळू शकतात. उदाहरणार्थ:
- फार्मास्युटिकल्स मध्ये, एक एजंट क्लिनिकल चाचणी डेटाचे रुग्ण आरोग्य नोंदी (योग्य संरक्षणासह) आणि संशोधन साहित्यासह विश्लेषण करू शकतो, चाचण्यांसाठी योग्य उमेदवार ओळखण्यासाठी किंवा संभाव्य औषध परस्परसंवादचा अंदाज लावण्यासाठी, ज्यामुळे एक जटिल आणि वेळखाऊ प्रक्रिया सुव्यवस्थित होते.
- वित्तीय सेवांमध्ये, एक एजंट व्यवहार पद्धती, ग्राहक इतिहास आणि रिअल-टाइम मार्केट डेटाचे विश्लेषण करून अत्यंत वैयक्तिकृत गुंतवणूक सल्ला देऊ शकतो किंवा पारंपारिक नियम-आधारित प्रणालींना चुकवू शकणाऱ्या अत्याधुनिक फसव्या क्रियाकलापांचा शोध घेऊ शकतो.
- उत्पादनामध्ये, एक एजंट यंत्रसामग्रीमधील सेन्सर डेटा, देखभाल नोंदी आणि पुरवठा साखळी माहिती सहसंबंधित करून उपकरणांच्या बिघाडाचा अचूक अंदाज लावू शकतो आणि उत्पादन वेळापत्रक सक्रियपणे ऑप्टिमाइझ करू शकतो.
- मोठे आणि विविध डेटासेट हाताळणे: Claude ची मोठी कॉन्टेक्स्ट विंडो त्याला एकाच वेळी मोठ्या प्रमाणात माहितीवर प्रक्रिया आणि तर्क करण्यास अनुमती देते. हे एंटरप्राइज वापराच्या प्रकरणांसाठी महत्त्वपूर्ण आहे ज्यात अनेकदा Databricks लेकहाउसमध्ये संग्रहित विशाल आणि विविध डेटासेट समाविष्ट असतात.
- RAG आणि फाइन-ट्यूनिंगद्वारे सानुकूलन: प्लॅटफॉर्म Claude मॉडेल्स तयार करण्याची प्रक्रिया सुलभ करते. संस्था Databricks मध्ये त्यांच्या दस्तऐवज आणि डेटाचे वेक्टर इंडेक्स स्वयंचलितपणे तयार करून Retrieval-Augmented Generation (RAG) सहजपणे लागू करू शकतात. हे AI एजंटला अधिक अचूक आणि संदर्भितपणे आधारित प्रतिसाद तयार करण्यासाठी संबंधित, अद्ययावत अंतर्गत माहिती पुनर्प्राप्त करण्यास अनुमती देते. शिवाय, प्लॅटफॉर्म विशिष्ट एंटरप्राइज डेटासेटवर फाइन-ट्यूनिंग Claude मॉडेल्सना समर्थन देते, ज्यामुळे कंपनी-विशिष्ट भाषा, प्रक्रिया आणि ज्ञान डोमेनमध्ये खोल अनुकूलन सक्षम होते.
Claude ची तर्कशक्ती थेट एका एकत्रित प्लॅटफॉर्ममध्ये मालकीच्या डेटावर आणून, व्यवसाय जेनेरिक AI अनुप्रयोगांच्या पलीकडे जाऊ शकतात आणि खऱ्या अर्थाने बुद्धिमान एजंट विकसित करू शकतात जे त्यांचे अद्वितीय ऑपरेशनल लँडस्केप समजून घेतात, ज्यामुळे कार्यक्षमता, निर्णय घेणे आणि नवकल्पनांमध्ये लक्षणीय सुधारणा होते.
विश्वासाचा पाया स्थापित करणे: एकात्मिक प्रशासन आणि जबाबदार AI
AI च्या युगात, विश्वास केवळ एक इष्ट गुणधर्म नाही; ती एक मूलभूत गरज आहे. हे ओळखून, Databricks आणि Anthropic भागीदारी मजबूत प्रशासन प्रदान करण्यावर आणि जबाबदार AI विकास पद्धतींना प्रोत्साहन देण्यावर जोरदार भर देते. हे Anthropic च्या सुरक्षा-केंद्रित पद्धतींना Databricks च्या व्यापक प्रशासन फ्रेमवर्कसह घट्टपणे एकत्रित करून साधले जाते.
या विश्वासार्ह AI इकोसिस्टमला आधार देणारे मुख्य घटक खालीलप्रमाणे आहेत:
- Unity Catalog द्वारे एकीकृत प्रशासन: Databricks चा Unity Catalog संपूर्ण प्लॅटफॉर्मवर डेटा आणि AI प्रशासनासाठी केंद्रीय मज्जासंस्था म्हणून काम करतो. हे डेटा मालमत्ता, AI मॉडेल्स आणि संबंधित कलाकृती व्यवस्थापित करण्यासाठी एकच, एकीकृत समाधान प्रदान करते. Anthropic एकत्रीकरणाच्या संदर्भात, Unity Catalog हे सक्षम करते:
- सूक्ष्म-दाणेदार प्रवेश नियंत्रण: संस्था अचूक परवानग्या परिभाषित आणि लागू करू शकतात, हे सुनिश्चित करून की केवळ अधिकृत वापरकर्ते किंवा प्रक्रिया विशिष्ट डेटामध्ये प्रवेश करू शकतात किंवा Claude मॉडेल्सशी संवाद साधू शकतात.
- एंड-टू-एंड वंशावळ ट्रॅकिंग: Unity Catalog डेटा आणि AI मॉडेल्सच्या त्यांच्या जीवनचक्रात आपोआप वंशावळ ट्रॅक करते. हे मॉडेल्स कसे प्रशिक्षित केले गेले, त्यांनी कोणत्या डेटामध्ये प्रवेश केला आणि त्यांचे आउटपुट कसे वापरले जात आहेत याबद्दल महत्त्वपूर्ण दृश्यमानता प्रदान करते, ऑडिटेबिलिटी आणि नियामक अनुपालनास समर्थन देते.
- खर्च व्यवस्थापन: रेट लिमिटिंग सारखी वैशिष्ट्ये संस्थांना Claude मॉडेल्सचा वापर नियंत्रित करण्यास, संबंधित खर्च प्रभावीपणे व्यवस्थापित करण्यास आणि अनपेक्षित बजेट ओव्हररन टाळण्यास अनुमती देतात.
- Anthropic ची सुरक्षिततेसाठी वचनबद्धता: Anthropic चे विकास तत्वज्ञान AI सुरक्षा संशोधनात खोलवर रुजलेले आहे. त्यांचा Constitutional AI दृष्टिकोन AI मॉडेल्सना तत्त्वांच्या संचाचे किंवा ‘घटनेचे’ पालन करण्यासाठी प्रशिक्षित करणे समाविष्ट करतो, ज्यामुळे उपयुक्त, प्रामाणिक आणि निरुपद्रवी वर्तनाला प्रोत्साहन मिळते. सुरक्षिततेवर हा अंतर्निहित भर Databricks च्या प्रशासन क्षमतांना पूरक आहे.
- सुरक्षा गार्डरेल्सची अंमलबजावणी: एकात्मिक प्लॅटफॉर्म संस्थांना त्यांच्या विशिष्ट जोखीम सहनशीलतेनुसार आणि नैतिक मार्गदर्शक तत्त्वांनुसार अतिरिक्त सुरक्षा गार्डरेल्स लागू करण्यास अनुमती देते. यात संभाव्य गैरवापरासाठी मॉडेल परस्परसंवादांचे निरीक्षण करणे, पक्षपातीपणा शोधणे आणि कमी करणे आणि AI प्रणाली पूर्वनिर्धारित नैतिक सीमांमध्ये कार्यरत असल्याची खात्री करणे समाविष्ट आहे.
- कार्यक्षमता राखणे: महत्त्वाचे म्हणजे, प्रशासन आणि सुरक्षिततेवरील हा भर Claude सारख्या फ्रंटियर मॉडेल्स वापरण्याच्या कार्यक्षमतेच्या फायद्यांना अडथळा आणण्याऐवजी त्यांच्यासोबत काम करण्यासाठी डिझाइन केलेला आहे. AI ची शक्ती आणि उपयुक्तता धोक्यात न घालता सुरक्षित आणि जबाबदार वातावरण प्रदान करणे हे ध्येय आहे.
Databricks च्या एकीकृत प्रशासन पायाभूत सुविधांना Anthropic च्या सुरक्षा-प्रथम AI डिझाइनसह एकत्रित करून, ही भागीदारी उद्योगांना जबाबदारीने AI एजंट विकसित करणे, तैनात करणे आणि व्यवस्थापित करणे यासाठी एक मजबूत फ्रेमवर्क प्रदान करते. हा एकात्मिक दृष्टिकोन भागधारकांचा विश्वास निर्माण करण्यास मदत करतो, अनुपालन सुनिश्चित करतो आणि संस्थांना त्यांच्या AI उपक्रमांना आत्मविश्वासाने मोजमाप करण्यास सक्षम करतो.
नेटिव्ह एकत्रीकरणाचा फायदा: कार्यक्षमता आणि सुरक्षा
Databricks-Anthropic भागीदारीचा एक महत्त्वपूर्ण फरक म्हणजे Data Intelligence Platform मध्ये Claude मॉडेल्सचे नेटिव्ह एकत्रीकरण. हे मोठ्या भाषेच्या मॉडेल्समध्ये प्रवेश करण्यासाठी केवळ बाह्य API कॉलवर अवलंबून असलेल्या दृष्टिकोनांपेक्षा तीव्रपणे भिन्न आहे. या खोल एकत्रीकरणाचे फायदे उद्योगांसाठी महत्त्वपूर्ण आहेत.
- कमी डेटा हालचाल: जेव्हा AI मॉडेल्स नेटिव्हपणे एकत्रित केले जातात, तेव्हा Databricks वातावरणाच्या सुरक्षित परिमितीबाहेर मोठ्या प्रमाणात संभाव्य संवेदनशील एंटरप्राइज डेटा हलवण्याची गरज कमी होते किंवा नाहीशी होते. डेटावर जागेवर प्रक्रिया आणि विश्लेषण केले जाऊ शकते, ज्यामुळे सुरक्षा स्थिती लक्षणीयरीत्या वाढते आणि डेटा संक्रमणाशी संबंधित धोके कमी होतात.
- कमी लेटन्सी आणि सुधारित कार्यक्षमता: एकाच प्लॅटफॉर्ममध्ये डेटावर प्रक्रिया करणे आणि AI अनुमान कार्यान्वित करणे बाह्य सेवांना कॉल करण्याच्या तुलनेत नेटवर्क लेटन्सी कमी करते. यामुळे AI अनुप्रयोगांसाठी जलद प्रतिसाद वेळ मिळतो, जो रिअल-टाइम वापराच्या प्रकरणांसाठी आणि परस्परसंवादी एजंट्ससाठी महत्त्वपूर्ण आहे.
- सरलीकृत वर्कफ्लो: नेटिव्ह एकत्रीकरण विकास प्रक्रिया सुलभ करते. डेटा अभियंते, विश्लेषक आणि शास्त्रज्ञ परिचित साधने आणि इंटरफेस (जसे की Databricks मधील SQL किंवा Python नोटबुक) वापरून Claude च्या क्षमतांमध्ये प्रवेश करू शकतात, बाह्य AI सेवेसाठी वेगळ्या API की, प्रमाणीकरण प्रोटोकॉल किंवा डेटा कनेक्टर व्यवस्थापित करण्याची आवश्यकता न बाळगता.
- खर्च कार्यक्षमता: व्यापक डेटा इग्रेस (क्लाउड वातावरणातून डेटा हस्तांतरित करणे) ची गरज दूर केल्याने महत्त्वपूर्ण खर्च बचत होऊ शकते, कारण क्लाउड प्रदाते अनेकदा त्यांच्या नेटवर्कमधून बाहेर जाणाऱ्या डेटासाठी शुल्क आकारतात. शिवाय, एकात्मिक प्लॅटफॉर्ममधील ऑप्टिमाइझ्ड संसाधन वापर एकूण खर्च कार्यक्षमतेत योगदान देऊ शकतो.
- सातत्यपूर्ण प्रशासन: Databricks च्या Unity Catalog ची एकीकृत प्रशासन धोरणे लागू करणे तेव्हा अधिक सरळ होते जेव्हा AI मॉडेल प्लॅटफॉर्मचा भाग असते, बाह्य घटक नसते. प्रवेश नियंत्रणे, वंशावळ ट्रॅकिंग आणि देखरेख डेटा आणि AI मालमत्ता दोन्हीवर सातत्याने लागू केली जाते.
हा नेटिव्ह दृष्टिकोन अत्याधुनिक AI एजंट तयार करण्यासाठी आवश्यक असलेल्या आर्किटेक्चरला मूलभूतपणे सोपा करतो, ज्यामुळे प्रक्रिया अधिक सुरक्षित, कार्यक्षम आणि उद्योगांसाठी व्यवस्थापित करण्यायोग्य बनते, भिन्न सेवा एकत्र जोडण्याच्या तुलनेत.
वास्तविक-जगातील प्रमाणीकरण: सुरक्षित आणि स्केलेबल AI सक्षम करणे
या एकात्मिक दृष्टिकोनाचे व्यावहारिक फायदे उद्योग नेत्यांकडून आधीच ओळखले जात आहेत. Block, Inc., एक प्रमुख वित्तीय तंत्रज्ञान कंपनी, मूल्य प्रस्तावाचे उदाहरण देते. जॅकी ब्रोसेमर, Block येथे डेटा आणि AI प्लॅटफॉर्म अभियांत्रिकीचे VP, यांनी हायलाइट केल्याप्रमाणे, कंपनी व्यावहारिक, जबाबदार आणि सुरक्षित AI अनुप्रयोगांना प्राधान्य देते. Databricks सोबतच्या त्यांच्या धोरणात्मक संबंधाचा फायदा घेऊन Block ला Anthropic च्या Claude सारख्या अत्याधुनिक मॉडेल्समध्ये थेट त्यांच्या विश्वसनीय डेटा वातावरणात प्रवेश मिळतो.
Block ही क्षमता त्यांच्या अंतर्गत, ओपन-सोर्स AI एजंट उपक्रम ‘codename goose’ ला शक्ती देण्यासाठी वापरत आहे. Databricks द्वारे फेडरेटेड पद्धतीने Claude सारखे मॉडेल्स तैनात करण्याची क्षमता महत्त्वपूर्ण फायदे देते:
- लवचिकता आणि स्केलेबिलिटी: हे Block ला वेगवेगळ्या टीम्स आणि वापराच्या प्रकरणांमध्ये त्यांच्या AI क्षमता अखंडपणे मोजमाप करण्यास अनुमती देते.
- वर्धित सुरक्षा: मॉडेल परस्परसंवाद आणि डेटा हाताळणी त्यांच्या प्रशासित Databricks वातावरणात ठेवणे त्यांच्या कठोर सुरक्षा आवश्यकतांशी जुळते.
- वापरकर्ता नियंत्रण: हा दृष्टिकोन AI मॉडेल्स कसे वापरले जातात आणि डेटामध्ये कसा प्रवेश केला जातो यावर आवश्यक नियंत्रण ठेवतो.
Block साठी, Databricks-Anthropic एकत्रीकरण केवळ एका शक्तिशाली मॉडेलमध्ये प्रवेश करण्याबद्दल नाही; ते संपूर्ण संस्थेमध्ये अधिक कार्यक्षमतेला प्रोत्साहन देण्यासाठी आणि जबाबदारीने नवकल्पना चालविण्यासाठी एक सुरक्षित, लवचिक आणि स्केलेबल प्लॅटफॉर्म असण्याबद्दल आहे. हे वास्तविक-जगातील अनुप्रयोग प्रगत AI ला एका मजबूत, प्रशासित डेटा इंटेलिजन्स प्लॅटफॉर्मसह एकत्रित करण्याचे मूर्त फायदे अधोरेखित करते.
डेटा-चालित बुद्धिमत्तेचा भविष्यातील मार्ग निश्चित करणे
Databricks आणि Anthropic यांच्यातील युती केवळ तांत्रिक एकत्रीकरणापेक्षा अधिक दर्शवते; ती एंटरप्राइज AI च्या भविष्यासाठी एक धोरणात्मक दृष्टी प्रतिबिंबित करते, जिथे अत्याधुनिक बुद्धिमत्ता डेटा व्यवस्थापन आणि प्रशासनाच्या फॅब्रिकमध्ये खोलवर विणलेली आहे. अली घोद्सी, Databricks चे सह-संस्थापक आणि CEO, यांनी स्पष्ट केल्याप्रमाणे, डेटा इंटेलिजन्स ची वाढती मागणी - डेटा प्रभावीपणे समजून घेण्याची आणि त्यावर कार्य करण्याची क्षमता - अशा शक्तिशाली, एकात्मिक उपायांची गरज निर्माण करत आहे. Anthropic च्या मॉडेल्सना सुरक्षितपणे आणि कार्यक्षमतेने Data Intelligence Platform वर आणून, ते व्यवसायांना त्यांच्या विशिष्ट ऑपरेशनल वास्तवांसाठी सूक्ष्मपणे ट्यून केलेले AI एजंट तयार करण्यासाठी सक्षम करण्याचे उद्दिष्ट ठेवतात, ज्याला घोद्सी एंटरप्राइज AI चा पुढील टप्पा म्हणून पाहतात.
या भावनेला दुजोरा देत, डॅरियो अमोदेई, Anthropic चे CEO आणि सह-संस्थापक, यांनी जोर दिला की AI चे व्यवसायातील परिवर्तन आता होत आहे, दूरच्या संभाव्यतेच्या रूपात नाही. ते स्वायत्तपणे जटिल कार्ये हाताळण्यास सक्षम असलेल्या AI एजंट्समध्ये उल्लेखनीय प्रगतीची अपेक्षा करतात. Databricks वर Claude सहज उपलब्ध करून दिल्याने ग्राहकांना हे शक्तिशाली, डेटा-चालित एजंट तयार करण्यासाठी आवश्यक साधने मिळतात, ज्यामुळे त्यांना या वेगाने विकसित होत असलेल्या AI युगात स्पर्धात्मक धार टिकवून ठेवता येते.
ही भागीदारी Databricks Data Intelligence Platform ला एक केंद्रीय केंद्र म्हणून स्थान देते जिथे संस्था केवळ त्यांचा डेटा व्यवस्थापित आणि विश्लेषण करू शकत नाहीत तर त्यात सुरक्षितपणे आणि प्रभावीपणे अत्याधुनिक AI तर्क क्षमता देखील समाविष्ट करू शकतात. हे मालकीच्या डेटासेटमध्ये बंदिस्त असलेल्या अद्वितीय मूल्याचा फायदा घेणारे बेस्पोक, विश्वासार्ह AI सोल्यूशन्स तयार करण्याच्या महत्त्वपूर्ण एंटरप्राइज गरजेला संबोधित करते. एका प्रशासित फ्रेमवर्कमध्ये Claude सारख्या प्रगत मॉडेल्समध्ये प्रवेश लोकशाहीकृत करून, Databricks आणि Anthropic विविध उद्योगांमध्ये बुद्धिमान अनुप्रयोगांच्या नवीन पिढीसाठी मार्ग मोकळा करत आहेत - रोग संशोधनाला गती देणे आणि हवामान बदलाचा सामना करणे ते आर्थिक फसवणूक शोधणे आणि ग्राहक अनुभव वैयक्तिकृत करणे - शेवटी खऱ्या अर्थाने डेटा-बुद्धिमान संस्थांकडे उत्क्रांती चालवणे.