Databricks & Anthropic: Integrasi Claude AI dalam Data

Era Baharu Kerjasama dalam Kecerdasan Buatan dan Pengurusan Data

Landskap kecerdasan buatan sedang mengalami transformasi yang ketara, ditandai dengan model yang semakin canggih dan permintaan yang meningkat untuk penyepaduan lancar mereka ke dalam aliran kerja perusahaan sedia ada. Menyedari detik penting ini, Databricks, peneraju dalam platform kepintaran data, dan Anthropic, sebuah organisasi penyelidikan dan keselamatan AI terkemuka, telah mengumumkan perkongsian strategik mercu tanda selama lima tahun. Kerjasama ini dijangka akan mentakrifkan semula cara perniagaan berinteraksi dengan dan memanfaatkan kecerdasan buatan dengan membenamkan model Claude canggih Anthropic secara langsung dalam Platform Kepintaran Data Databricks. Langkah strategik ini menandakan lebih daripada sekadar penyepaduan teknikal; ia mewakili anjakan asas ke arah menjadikan keupayaan AI yang berkuasa sebagai bahagian intrinsik kitaran hayat data, boleh diakses secara natif di mana data perusahaan berada. Cita-citanya jelas: untuk memperkasakan organisasi bagi memanfaatkan kuasa gabungan aset data unik mereka dan model AI terkini, memupuk inovasi dan memacu hasil perniagaan yang ketara. Perikatan ini berjanji untuk merendahkan halangan kemasukan bagi aplikasi AI yang canggih, membawa teknologi termaju secara langsung kepada pangkalan pengguna yang luas yang sudah memanfaatkan Databricks untuk keperluan data mereka.

Sinergi Platform Data dan Model AI Termaju

Gabungan platform data komprehensif dan model AI termaju mewakili langkah evolusi kritikal untuk teknologi perusahaan. Dari segi sejarah, mengakses AI yang berkuasa sering melibatkan penyepaduan yang kompleks, cabaran pergerakan data, dan potensi kebimbangan keselamatan. Databricks telah mengukuhkan kedudukannya sebagai hab pusat untuk kejuruteraan data, sains data, pembelajaran mesin, dan analitik, menawarkan platform bersatu—Platform Kepintaran Data—yang direka untuk mengurus keseluruhan kitaran hayat data. Ia menyediakan infrastruktur dan alat yang diperlukan untuk organisasi menyimpan, memproses, dan menganalisis kuantiti data yang besar dengan berkesan.

Pada masa yang sama, Anthropic telah muncul sebagai pemain utama dalam pembangunan model bahasa besar (LLM), memberi tumpuan bukan sahaja pada keupayaan tetapi juga pada keselamatan dan kebolehpercayaan. Keluarga model Claude mereka terkenal dengan prestasi kukuh merentasi pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi, termasuk penaakulan, perbualan, dan penjanaan kandungan. Idea teras di sebalik perkongsian ini adalah untuk merapatkan jurang antara enjin AI berkuasa Anthropic dan data yang kaya dan berkonteks yang diuruskan dalam persekitaran Databricks.

Dengan menawarkan model Claude secara natif melalui platform Databricks, kerjasama ini mewujudkan sinergi yang kuat. Perniagaan tidak lagi perlu menavigasi panggilan API luaran yang kompleks atau mengurus infrastruktur berasingan untuk inisiatif AI mereka. Sebaliknya, mereka boleh memanfaatkan keupayaan penaakulan canggih Anthropic secara langsung bersama data perniagaan kritikal mereka, yang merangkumi maklumat proprietari, interaksi pelanggan, log operasi, dan penyelidikan pasaran. Gandingan rapat ini memudahkan proses pembangunan yang lebih diperkemas, selamat, dan cekap untuk penyelesaian AI dipacu data. Potensi yang dibuka oleh penyepaduan ini merangkumi pelbagai industri dan fungsi, membolehkan penciptaan sistem AI yang sangat disesuaikan yang memahami nuansa khusus domain organisasi.

Memperkasakan Perusahaan dengan Ejen Pintar dan Sedar Data

Objektif utama perkongsian Databricks-Anthropic adalah untuk melengkapkan perusahaan dengan keupayaan untuk membina dan menggunakan ejen AI yang mampu menaakul berdasarkan data proprietari mereka. Konsep ini bergerak melangkaui aplikasi AI generik ke arah mencipta pembantu digital khusus atau sistem automatik yang memiliki pemahaman mendalam tentang konteks, operasi, dan pangkalan pengetahuan khusus syarikat.

Apakah yang dimaksudkan dengan ‘menaakul berdasarkan data proprietari’?

• Pemahaman Kontekstual: Ejen AI boleh mengakses dan mentafsir dokumen dalaman, pangkalan data, dan repositori pengetahuan untuk memberikan jawapan termaklum, menjana kandungan yang relevan, atau membuat cadangan dipacu data.
• Penyelesaian Masalah Kompleks: Dengan menggabungkan kuasa analitikal model Claude dengan data perusahaan tertentu, ejen ini boleh menangani cabaran perniagaan yang kompleks, seperti mengenal pasti trend pasaran yang tersembunyi dalam data jualan, mengoptimumkan logistik rantaian bekalan berdasarkan maklumat masa nyata, atau melakukan penilaian risiko yang canggih menggunakan rekod kewangan dalaman.
• Interaksi Peribadi: Ejen boleh memanfaatkan data pelanggan (dikendalikan dengan selamat dan beretika) untuk menyediakan sokongan yang sangat peribadi, cadangan produk yang disesuaikan, atau komunikasi tersuai.
• Automasi Kerja Pengetahuan: Tugas berulang yang melibatkan pengambilan maklumat, ringkasan, analisis, dan pelaporan berdasarkan sumber data dalaman boleh diautomasikan, membebaskan pekerja manusia untuk inisiatif yang lebih strategik.

Keupayaan ini mewakili lonjakan ketara ke hadapan. Daripada bergantung pada model AI yang dilatih pada data internet umum, perniagaan kini boleh membina ejen yang ditala halus pada set data unik mereka, membawa kepada output yang jauh lebih tepat, relevan, dan berharga. Bayangkan sebuah firma perkhidmatan kewangan menggunakan ejen AI yang menganalisis penyelidikan pasaran proprietari dan data portfolio pelanggannya untuk menjana nasihat pelaburan peribadi, atau syarikat pembuatan menggunakan ejen untuk mendiagnosis kegagalan peralatan dengan menaakul berdasarkan log penyelenggaraan dan data sensor. Perkongsian ini menyediakan teknologi asas—Databricks untuk akses dan tadbir urus data, Claude Anthropic untuk penaakulan—untuk menjadikan ejen AI khusus domain sedemikian menjadi kenyataan bagi lebih 10,000 syarikat yang sudah menggunakan platform Databricks.

Menangani Halangan Berterusan dalam Penggunaan AI Perusahaan

Walaupun potensi besar kecerdasan buatan, banyak organisasi menghadapi halangan besar apabila cuba membina, menggunakan, dan mengurus penyelesaian AI dengan berkesan, terutamanya yang bertujuan untuk persekitaran pengeluaran yang berurusan dengan data sensitif. Kerjasama Databricks dan Anthropic secara langsung menangani beberapa cabaran utama yang lazimnya menghalang penggunaan AI perusahaan:

1. Ketepatan dan Kerelevanan: Model AI generik sering kekurangan pengetahuan khusus yang diperlukan untuk berfungsi dengan tepat dalam konteks perniagaan tertentu. Dengan membolehkan ejen AI menaakul berdasarkan data unik organisasi, penyelesaian bersepadu memupuk pembangunan model yang memberikan hasil yang lebih tepat dan relevan yang disesuaikan dengan keperluan operasi tertentu.
2. Keselamatan dan Privasi Data: Mengendalikan data perniagaan proprietari memerlukan langkah keselamatan yang ketat. Mengintegrasikan model Claude secara natif dalam platform Databricks membolehkan organisasi memanfaatkan AI yang berkuasa sambil mengekalkan kawalan yang lebih besar ke atas data mereka. Data berpotensi diproses dalam lingkungan selamat persekitaran Databricks, meminimumkan pendedahan dan mematuhi protokol tadbir urus yang ditetapkan. Ini menangani kebimbangan utama tentang menghantar maklumat sensitif kepada penyedia model luaran.
3. Tadbir Urus dan Pematuhan: Perusahaan beroperasi di bawah keperluan kawal selia dan pematuhan yang ketat. Databricks Mosaic AI, komponen utama platform, menyediakan alat untuk tadbir urus hujung ke hujung merentasi keseluruhan kitaran hayat data dan AI. Ini termasuk keupayaan untuk memantau prestasi model, memastikan keadilan, menjejaki keturunan, dan mengurus kawalan akses, yang penting untuk membina sistem AI yang boleh dipercayai dan patuh. Mengintegrasikan Claude dalam rangka kerja yang ditadbir ini meluaskan kawalan ini kepada penggunaan LLM termaju.
4. Kerumitan Penggunaan dan Integrasi: Menyediakan dan mengurus infrastruktur untuk menggunakan model AI yang canggih boleh menjadi rumit dan memerlukan sumber yang intensif. Integrasi natif memudahkan proses ini dengan ketara, membolehkan pasukan data memanfaatkan model Claude dalam persekitaran Databricks yang biasa tanpa perlu membina dan menyelenggara saluran paip penggunaan AI yang berasingan.
5. Menilai Prestasi dan ROI: Menilai keberkesanan dan pulangan pelaburan (ROI) inisiatif AI boleh menjadi mencabar. Databricks Mosaic AI menawarkan alat untuk menilai prestasi model terhadap metrik dan set data perniagaan tertentu. Menggabungkan ini dengan pengoptimuman Claude untuk tugas dunia nyata membantu memastikan bahawa ejen AI yang digunakan memberikan nilai yang boleh diukur.

Dengan menyediakan penyelesaian bersatu yang menggabungkan model AI terbaik dalam kelasnya dengan pengurusan data yang teguh dan alat tadbir urus, Databricks dan Anthropic bertujuan untuk memperkemas laluan daripada percubaan AI kepada penggunaan peringkat pengeluaran, menjadikan AI canggih lebih mudah diakses, selamat, dan memberi impak kepada perniagaan.

Memperkenalkan Claude 3.7 Sonnet: Penanda Aras Baharu dalam Penaakulan dan Pengekodan

Sorotan penting perkongsian ini ialah ketersediaan segera model sempadan terkini Anthropic, Claude 3.7 Sonnet, dalam ekosistem Databricks. Model ini mewakili kemajuan besar dalam keupayaan AI dan diletakkan sebagai asas tawaran bersama. Claude 3.7 Sonnet amat ketara kerana beberapa sebab:

• Penaakulan Hibrid: Ia digambarkan sebagai model penaakulan hibrid pertama di pasaran. Walaupun butiran seni bina ini adalah proprietari, ia mencadangkan pendekatan lanjutan yang menggabungkan teknik yang berbeza (berpotensi termasuk penaakulan simbolik bersama pemprosesan rangkaian neural) untuk mencapai pemahaman dan keupayaan penyelesaian masalah yang lebih mantap dan bernuansa. Ini boleh membawa kepada prestasi yang lebih baik pada tugas kompleks yang memerlukan deduksi logik, perancangan, dan analisis pelbagai langkah.
• Kehebatan Pengekodan Terkemuka Industri: Model ini diiktiraf sebagai peneraju industri untuk tugas pengekodan. Keupayaan ini tidak ternilai bagi perusahaan yang ingin mengautomasikan proses pembangunan perisian, menjana coretan kod, menyahpepijat pangkalan kod sedia ada, atau menterjemah kod antara bahasa pengaturcaraan yang berbeza—semuanya berpotensi dimaklumkan oleh standard pengekodan dalaman syarikat dan perpustakaan yang boleh diakses melalui Databricks.
• Pengoptimuman untuk Utiliti Dunia Nyata: Anthropic menekankan bahawa model Claude, termasuk 3.7 Sonnet, dioptimumkan untuk jenis tugas dunia nyata yang paling berguna kepada pelanggan. Fokus praktikal ini memastikan bahawa kuasa model diterjemahkan kepada faedah ketara untuk operasi perniagaan, bukannya hanya cemerlang pada penanda aras teori.
• Kebolehcapaian: Menjadikan model canggih sedemikian tersedia secara langsung melalui Databricks pada platform awan utama (AWS, Azure, Google Cloud Platform) mendemokrasikan akses. Organisasi boleh bereksperimen dengan dan menggunakan AI terkini ini tanpa memerlukan infrastruktur khusus atau hubungan langsung dengan penyedia model, memanfaatkan pelaburan Databricks sedia ada mereka.

Integrasi Claude 3.7 Sonnet menyediakan pelanggan Databricks akses segera kepada alat berkuasa yang mampu menangani cabaran analitikal, kreatif, dan teknikal yang canggih. Kekuatannya dalam penaakulan dan pengekodan, digabungkan dengan ketersediaan natifnya bersama data perusahaan, meletakkannya sebagai pemboleh utama untuk membina generasi aplikasi dan ejen pintar seterusnya.

Kelebihan Tersendiri Integrasi Natif

Konsep integrasi natif adalah pusat kepada proposisi nilai perkongsian Databricks-Anthropic. Pendekatan ini berbeza dengan ketara daripada kaedah tradisional mengakses model AI, yang sering bergantung pada Antara Muka Pengaturcaraan Aplikasi (API) luaran. Integrasi natif membayangkan sambungan yang lebih mendalam dan lancar antara model Claude Anthropic dan Platform Kepintaran Data Databricks, menawarkan beberapa kelebihan berpotensi:

• Kependaman Dikurangkan: Memproses permintaan dalam persekitaran platform yang sama berpotensi mengurangkan kependaman rangkaian yang berkaitan dengan panggilan API luaran, membawa kepada masa tindak balas yang lebih pantas untuk aplikasi AI. Ini amat penting untuk kes penggunaan masa nyata atau interaktif.
• Keselamatan Dipertingkat: Dengan mengekalkan pemprosesan data dalam perimeter selamat platform Databricks (bergantung pada butiran pelaksanaan khusus), integrasi natif dapat meningkatkan keselamatan dan privasi data dengan ketara. Data proprietari sensitif mungkin tidak perlu melalui rangkaian luaran atau diproses oleh infrastruktur pihak ketiga dengan cara yang sama seperti panggilan API, sejajar dengan lebih baik dengan postur keselamatan perusahaan yang ketat.
• Aliran Kerja Diperkemas: Saintis data dan pembangun boleh mengakses dan menggunakan model Claude menggunakan alat dan antara muka Databricks yang biasa. Ini menghapuskan keperluan untuk mengurus kelayakan, SDK, atau titik integrasi yang berasingan, memudahkan kitaran hayat pembangunan, penggunaan, dan pengurusan aplikasi AI. Keseluruhan proses, daripada penyediaan data kepada seruan model dan analisis hasil, boleh berlaku dalam persekitaran bersatu.
• Tadbir Urus Dipermudahkan: Mengintegrasikan penggunaan model dalam platform Databricks membolehkan aplikasi konsisten dasar tadbir urus, kawalan akses, dan mekanisme pengauditan yang diuruskan oleh Mosaic AI. Memantau penggunaan, kos, dan prestasi menjadi sebahagian daripada rangka kerja tadbir urus data sedia ada.
• Potensi Kecekapan Kos: Bergantung pada model harga dan penggunaan sumber, integrasi natif mungkin menawarkan struktur kos yang lebih boleh diramal atau dioptimumkan berbanding model API bayar setiap panggilan, terutamanya untuk senario penggunaan volum tinggi yang digandingkan rapat dengan tugas pemprosesan data yang sudah berjalan di Databricks.

Gandingan rapat ini mengubah Claude daripada alat luaran kepada keupayaan terbenam dalam ekosistem data perusahaan, menjadikan pembangunan dan penggunaan ejen AI yang canggih dan sedar data jauh lebih cekap, selamat, dan terurus.

Menyampaikan Fleksibiliti Melalui Penggunaan Pelbagai Awan yang Lancar

Aspek kritikal tawaran Databricks-Anthropic ialah ketersediaannya merentasi penyedia awan awam utama: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, dan Google Cloud Platform (GCP). Strategi pelbagai awan ini penting untuk memenuhi keperluan infrastruktur yang pelbagai bagi perusahaan moden. Banyak organisasi menggunakan pelbagai penyedia awan untuk memanfaatkan perkhidmatan terbaik, memastikan daya tahan, mengelakkan keterikatan vendor, atau mematuhi keperluan serantau atau pelanggan tertentu.

Databricks sendiri direka sebagai platform pelbagai awan, menyediakan lapisan kepintaran data yang konsisten tanpa mengira infrastruktur awan asas. Dengan menjadikan model Claude tersedia secara natif dalam Databricks merentasi AWS, Azure, dan GCP, perkongsian ini memastikan bahawa pelanggan boleh mendapat manfaat daripada integrasi AI termaju ini tanpa mengira persekitaran awan pilihan mereka atau strategi pelbagai awan.

Ini menawarkan beberapa faedah utama:

• Pilihan dan Fleksibiliti: Perusahaan boleh menggunakan ejen AI berkuasa Claude pada platform awan yang paling sesuai dengan keperluan teknikal, pelaburan infrastruktur sedia ada, dan perjanjian komersial mereka.
• Konsistensi: Pasukan pembangunan boleh membina dan mengurus aplikasi AI menggunakan antara muka dan set alat yang konsisten (Databricks dan Claude) merentasi persekitaran awan yang berbeza, mengurangkan kerumitan dan overhed latihan.
• Kedekatan Data: Organisasi boleh memanfaatkan model Claude dalam persekitaran awan yang sama di mana tasik data atau gudang data utama mereka berada, mengoptimumkan prestasi dan berpotensi mengurangkan kos keluar data.
• Kalis Masa Depan: Pendekatan pelbagai awan menyediakan daya tahan dan kebolehsuaian, membolehkan perniagaan mengembangkan strategi awan mereka tanpa mengganggu keupayaan AI mereka yang dibina di atas integrasi Databricks-Anthropic.

Komitmen terhadap ketersediaan pelbagai awan menekankan fokus perkongsian untuk memenuhi keperluan perusahaan secara realistik, mengakui sifat heterogen infrastruktur IT moden dan menyediakan laluan yang fleksibel untuk mengguna pakai AI termaju.

Databricks Mosaic AI: Enjin untuk AI yang Ditadbir dan Boleh Dipercayai

Walaupun Anthropic menyediakan model Claude yang berkuasa, Databricks Mosaic AI membekalkan rangka kerja penting untuk membina, menggunakan, dan mengurus aplikasi AI secara bertanggungjawab dan berkesan dalam konteks perusahaan. Mosaic AI ialah bahagian penting Platform Kepintaran Data Databricks, menawarkan suite alat yang direka untuk menangani kitaran hayat AI yang lengkap dengan penekanan kuat pada tadbir urus dan kebolehpercayaan.

Keupayaan utama Mosaic AI yang relevan dengan perkongsian Anthropic termasuk:

• Penyajian Model: Menyediakan infrastruktur yang dioptimumkan untuk menggunakan dan menyajikan model AI, termasuk LLM seperti Claude, pada skala dengan ketersediaan tinggi dan kependaman rendah.
• Carian Vektor: Membolehkan carian persamaan yang cekap penting untuk aplikasi Retrieval-Augmented Generation (RAG), membolehkan ejen AI mendapatkan maklumat yang relevan daripada pangkalan pengetahuan perusahaan untuk memaklumkan respons mereka.
• Pemantauan Model: Menawarkan alat untuk menjejaki prestasi model, mengesan hanyutan (perubahan prestasi dari semasa ke semasa), dan memantau kualiti data, memastikan ejen AI yang digunakan kekal tepat dan boleh dipercayai.
• Kejuruteraan dan Pengurusan Ciri: Memudahkan proses mencipta, menyimpan, dan mengurus ciri data yang digunakan untuk melatih atau berinteraksi dengan model AI.
• Tadbir Urus AI: Menyediakan keupayaan untuk penjejakan keturunan (memahami dari mana data berasal dan bagaimana model dibina), kawalan akses, log audit, dan penilaian keadilan, memastikan sistem AI dibangunkan dan digunakan secara bertanggungjawab dan mematuhi peraturan.
• Alat Penilaian: Membolehkan organisasi menilai kualiti, keselamatan, dan ketepatan model dan ejen AI secara teliti, termasuk LLM, terhadap keperluan dan set data perniagaan tertentu sebelum dan selepas penggunaan.

Mosaic AI bertindak sebagai jambatan penting antara kuasa mentah model seperti Claude dan realiti praktikal penggunaan perusahaan. Ia menyediakan pagar pelindung, sistem pemantauan, dan alat pengurusan yang diperlukan untuk memastikan bahawa ejen AI yang dibina menggunakan model Anthropic bukan sahaja pintar tetapi juga selamat, boleh dipercayai, ditadbir, dan sejajar dengan objektif perniagaan. Pendekatan komprehensif ini penting untuk membina kepercayaan dan keyakinan dalam sistem AI yang mengendalikan data dan proses perniagaan kritikal.

Visi Bersama untuk AI Transformatif Segera

Pemimpin kedua-dua Databricks dan Anthropic mengartikulasikan visi yang menarik untuk impak segera dan masa depan perkongsian ini, menekankan peralihan daripada AI sebagai janji masa depan kepada realiti masa kini yang mengubah perniagaan.

Ali Ghodsi, Pengasas Bersama dan Ketua Pegawai Eksekutif Databricks, menggariskan proposisi nilai teras: memperkasakan perusahaan untuk akhirnya membuka potensi terpendam yang terdapat dalam repositori data mereka yang luas melalui aplikasi AI yang canggih. Beliau menonjolkan kepentingan membawa keupayaan Anthropic secara langsung ke dalam Platform Kepintaran Data, menekankan faedah keselamatan, kecekapan, dan skalabiliti. Perspektif Ghodsi berpusat pada membolehkan perniagaan bergerak melangkaui penyelesaian AI generik dan membina ejen AI khusus domain yang disesuaikan dengan teliti kepada konteks operasi unik dan pengetahuan proprietari mereka. Ini, beliau mencadangkan, mewakili masa depan sebenar AI perusahaan – kecerdasan tersuai, bersepadu, dan dipacu data.

Dario Amodei, Ketua Pegawai Eksekutif dan Pengasas Bersama Anthropic, mengulangi sentimen impak segera AI, menyatakan bahawa transformasi perniagaan sedang berlaku ‘sekarang’. Beliau meramalkan kemajuan luar biasa dalam jangka masa terdekat, terutamanya dalam pembangunan ejen AI yang mampu bekerja secara bebas pada tugas kompleks. Amodei melihat ketersediaan Claude di Databricks sebagai pemangkin, menyediakan pelanggan dengan alat yang diperlukan untuk membina ejen dipacu data yang jauh lebih berkuasa. Keupayaan ini, beliau membayangkan, adalah penting bagi organisasi yang ingin mengekalkan kelebihan daya saing dalam apa yang beliau istilahkan sebagai ‘era baharu AI ini’.

Bersama-sama, perspektif ini melukiskan gambaran perkongsian yang berasaskan aplikasi praktikal dan penciptaan nilai segera. Ia bukan hanya tentang menyediakan akses kepada model yang berkuasa; ia adalah tentang mengintegrasikannya secara mendalam dalam fabrik data organisasi untuk memupuk pembangunan ejen pintar dan autonomi yang mampu menangani masalah perniagaan dunia nyata yang kompleks hari ini, membuka jalan untuk aplikasi yang lebih canggih pada masa hadapan.

Melangkaui Kepintaran Generik: Mencipta Penyelesaian AI Khusus Domain

Tema berulang dan pemacu utama di sebalik perikatan Databricks-Anthropic ialah peralihan daripada AI ‘satu saiz untuk semua’ ke arah kepintaran khusus domain. Model AI tujuan umum, walaupun mengagumkan, sering kekurangan pemahaman bernuansa yang diperlukan untuk tugas perusahaan khusus. Pengetahuan mereka biasanya berdasarkan data internet yang luas, yang mungkin tidak sejajar dengan terminologi, proses, dan maklumat sulit yang unik untuk perniagaan atau industri tertentu.

Perkongsian ini secara langsung memudahkan penciptaan penyelesaian AI yang sangat disesuaikan dengan menggabungkan:

• Penguasaan Data Databricks: Platform ini menyediakan alat yang teguh untuk mengakses, menyediakan, dan mengurus aset data unik organisasi – bahan mentah untuk pengetahuan khusus domain. Ini termasuk pangkalan data berstruktur, dokumen tidak berstruktur, log, dan banyak lagi.
• Model Boleh Suai Anthropic: Model Claude, terutamanya apabila digunakan dalam rangka kerja seperti Retrieval-Augmented Generation (RAG) yang didayakan oleh ciri Databricks seperti Carian Vektor, boleh didasarkan secara berkesan dalam data proprietari ini. Model boleh mendapatkan coretan yang relevan daripada pangkalan pengetahuan dalaman dan menggunakan maklumat tersebut untuk menjana respons atau melaksanakan tugas dengan ketepatan tinggi dan kerelevanan kontekstual.
• Alat Pembangunan Mosaic AI: Platform ini menyediakan persekitaran untuk menala halus model (jika berkenaan), membina aplikasi yang menggabungkan RAG, dan menilai prestasi penyelesaian tersuai ini terhadap kriteria perniagaan tertentu.

Sinergi ini membolehkan, sebagai contoh, syarikat farmaseutikal membina ejen AI yang memahami data saluran paip pembangunan ubat khusus dan dokumentasi kawal selianya, atau perniagaan e-dagang mencipta ejen yang sangat biasa dengan katalog produk, tahap inventori, dan sejarah interaksi pelanggannya. Aplikasi AI yang terhasil jauh lebih berharga kerana ia ‘bercakap’ bahasa perniagaan dan beroperasi berdasarkan kebenaran asasnya. Keupayaan untuk mencipta ejen AI yang ditempah khas ini, dikuasakan oleh data perusahaan dan model terkini, menawarkan kelebihan daya saing yang ketara, membolehkan syarikat mengautomasikan proses kompleks, mendedahkan pandangan unik, dan menyampaikan pengalaman pelanggan yang unggul yang disesuaikan dengan niche pasaran khusus mereka.

Memperkukuh Kepercayaan: Keselamatan dan Keselamatan dalam Era AI Bersepadu

Dalam era di mana pelanggaran data dan penyalahgunaan AI menjadi kebimbangan penting, mewujudkan kepercayaan adalah amat penting untuk penggunaan teknologi AI yang berkuasa oleh perusahaan. Perkongsian Databricks dan Anthropic secara semula jadi menangani kebimbangan ini melalui gabungan reka bentuk teknologi dan fokus organisasi.

Komitmen Anthropic terhadap Keselamatan: Anthropic diasaskan dengan misi teras yang berpusat pada keselamatan dan penyelidikan AI. Proses pembangunan model mereka menggabungkan teknik yang bertujuan untuk mencipta sistem AI yang membantu, jujur, dan tidak berbahaya. Fokus untuk membina AI yang lebih selamat ini menyediakan lapisan asas kepercayaan bagi perusahaan yang teragak-agak untuk menggunakan LLM yang berkuasa, terutamanya yang berinteraksi dengan data sensitif atau pelanggan.

Platform Selamat Databricks: Platform Kepintaran Data Databricks dibina dengan keselamatan dan tadbir urus gred perusahaan sebagai terasnya. Dengan mengintegrasikan model Claude secara natif, perkongsian ini memanfaatkan ciri keselamatan sedia ada ini:

• Residensi dan Kawalan Data: Integrasi natif berpotensi membolehkan data kekal dalam persekitaran terkawal pelanggan (instans Databricks mereka di awan pilihan mereka), mengurangkan risiko yang berkaitan dengan penghantaran data sensitif ke titik akhir luaran.
• Pengurusan Akses Bersatu: Akses kepada model Claude boleh diuruskan melalui kawalan akses berasaskan peranan sedia ada Databricks, memastikan hanya pengguna dan aplikasi yang dibenarkan boleh menyeru keupayaan AI.
• Pengauditan Komprehensif: Penggunaan model Claude bersepadu boleh dilog dan diaudit dalam platform Databricks, memberikan ketelusan dan akauntabiliti.
• Rangka Kerja Tadbir Urus: Alat tadbir urus Mosaic AI diperluaskan kepada penggunaan Claude, membolehkan penguatkuasaan dasar, pemantauan, dan pemeriksaan pematuhan yang konsisten.

Pendekatan pelbagai lapisan ini—menggabungkan fokus Anthropic pada keselamatan model dengan keselamatan platform dan tadbir urus Databricks yang teguh—mencipta rangka kerja yang lebih selamat dan boleh dipercayai untuk memanfaatkan AI termaju. Ia membolehkan perusahaan meneroka potensi transformatif model seperti Claude 3.7 Sonnet sambil mengekalkan kawalan ketat ke atas aset data berharga mereka dan memastikan penggunaan AI yang bertanggungjawab, dengan itu mempercepatkan penggunaan dengan mengurangkan risiko utama. Kerjasama ini bertujuan untuk menjadikan AI yang berkuasa bukan sahaja boleh diakses, tetapi juga selamat dan boleh dipercayai untuk aplikasi perusahaan misi kritikal.