Databricks ਤੇ Anthropic: ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਦਾ ਨਵਾਂ ਯੁੱਗ

ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਸਰਹੱਦ ਬਣਾਉਣਾ: Databricks ਅਤੇ Anthropic ਗਠਜੋੜ

ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਵਿੱਚ ਜੋ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ, Databricks, ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ AI ਹੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕੰਪਨੀ, ਨੇ Anthropic, ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਖੋਜ ਫਰਮ ਨਾਲ ਹੱਥ ਮਿਲਾਇਆ ਹੈ। ਦੋਵਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ Anthropic ਦੇ ਉੱਨਤ Claude AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ Databricks Data Intelligence Platform ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪੰਜ-ਸਾਲਾ ਰਣਨੀਤਕ ਸਹਿਯੋਗ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਇਤਿਹਾਸਕ ਸਮਝੌਤਾ Anthropic ਦੀਆਂ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਨਵੀਨਤਮ Claude 3.7 Sonnet ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਨੂੰ Databricks ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਗਾਹਕ ਅਧਾਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ 10,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਉਤਸ਼ਾਹੀ ਪਰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ: ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬੁੱਧੀਮਾਨ AI ਏਜੰਟ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਜੋ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ, ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਲੱਖਣ, ਮਲਕੀਅਤੀ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਵਰਤਦੇ ਹੋਏ। ਇਹ ਏਕੀਕਰਣ ਹੁਣ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ—AWS, Azure, ਅਤੇ Google Cloud Platform—‘ਤੇ Databricks ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਰਾਹੀਂ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੈ।

ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਅਪਣਾਉਣ ਦੀਆਂ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ

ਆਧੁਨਿਕ ਉੱਦਮਾਂ ਲਈ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਆਕਰਸ਼ਣ ਨਿਰਵਿਵਾਦ ਹੈ, ਜੋ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ, ਨਵੇਂ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵਾਂ, ਅਤੇ ਅਣਵਰਤੇ ਮਾਲੀਆ ਧਾਰਾਵਾਂ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ, ਇਹਨਾਂ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਮਾਰਗ ਅਕਸਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ AI ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਠੋਸ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੁੱਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀਆਂ ਵਿਹਾਰਕ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਜੂਝ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਰੁਕਾਵਟ ਵਿਸ਼ਾਲ, ਅਕਸਰ ਵੱਖਰੇ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਡਾਟਾ ਭੰਡਾਰਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਹੈ। AI ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤਰਕ ਅਤੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਉੱਨਤ ਏਜੰਟ, ਇਸ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਡਾਟਾ ਤੱਕ ਨਿਰਵਿਘਨ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਈ ਕਾਰਕ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ:

• ਡਾਟਾ ਫਰੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ: ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਡਾਟਾ ਅਕਸਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਪੁਰਾਣੇ ਡਾਟਾਬੇਸਾਂ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਲਾਉਡ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਪਹੁੰਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। AI ਦੀ ਖਪਤ ਲਈ ਇਸ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਸਰੋਤ-ਸੰਘਣੀ ਕਾਰਜ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
• ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸੰਬੰਧੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ: AI ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਮਲਕੀਅਤੀ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸੰਬੰਧੀ ਸਵਾਲ ਖੜ੍ਹੇ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਗੁਪਤਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪਹੁੰਚ ਜਾਂ ਲੀਕੇਜ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ।
• ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਦੀ ਜਟਿਲਤਾ: ਉਤਪਾਦਨ-ਗਰੇਡ AI ਏਜੰਟ ਬਣਾਉਣਾ, ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮੁਹਾਰਤ, ਉੱਨਤ ਟੂਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਸਖ਼ਤ ਜਾਂਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
• ਗਵਰਨੈਂਸ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ: AI ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਗਵਰਨੈਂਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸਰਵਉੱਚ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ, ਡਾਟਾ ਵੰਸ਼ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ, ਪਹੁੰਚ ਅਨੁਮਤੀਆਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨਾ, ਪੱਖਪਾਤ ਜਾਂ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਲਈ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਗਵਰਨੈਂਸ ਦੀ ਘਾਟ ਅਕਸਰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ AI ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ।
• ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ: AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਜਾਂ ਗਾਹਕ-ਸਾਹਮਣਾ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਖਾਸ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੁਣੌਤੀ ਬਣੀ ਹੋਈ ਹੈ।
• ਨਿਵੇਸ਼ ‘ਤੇ ਵਾਪਸੀ (ROI) ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ: AI ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ROI ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ। ਡਾਟਾ ਤਿਆਰੀ, ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਉੱਚ ਲਾਗਤਾਂ ਲਈ ਮਾਪਣਯੋਗ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਮਾਰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਇਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ Databricks ਅਤੇ Anthropic ਵਿਚਕਾਰ ਰਣਨੀਤਕ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਰੱਖਦੀ ਹੈ, ਉੱਦਮਾਂ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਲੱਖਣ ਡਾਟਾ ਸੰਪਤੀਆਂ ‘ਤੇ ਲਾਗੂ AI ਦੀ ਅਸਲ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸੁਚਾਰੂ ਮਾਰਗ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਾਲਮੇਲ: ਡਾਟਾ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਐਡਵਾਂਸਡ AI ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ

Databricks ਅਤੇ Anthropic ਵਿਚਕਾਰ ਸਹਿਯੋਗ ਪੂਰਕ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਦੇ ਇੱਕਸੁਰਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਮਾਰਕੀਟ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੱਲ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। Databricks ਬੁਨਿਆਦੀ Data Intelligence Platform ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਡਾਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸਿੰਗ, ਗਵਰਨੈਂਸ, ਅਤੇ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਇਕਸਾਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਲੇਕਹਾਊਸ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ‘ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਢਾਂਚਾਗਤ ਡਾਟਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਨਿਰਵਿਘਨ ਡਾਟਾ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। Mosaic AI ਵਰਗੇ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ, ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਟੂਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ AI ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, Anthropic ਆਪਣੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ Claude large language models ਦੇ ਪਰਿਵਾਰ ਨੂੰ ਮੇਜ਼ ‘ਤੇ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਉੱਨਤ ਤਰਕ ਯੋਗਤਾਵਾਂ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ Constitutional AI ਪਹੁੰਚ ਦੁਆਰਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਵਿਚਾਰਾਂ ‘ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਜ਼ੋਰ ਦੇਣ ਲਈ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ, Claude ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। Claude 3.7 Sonnet ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ, ਜਿਸਨੂੰ ਮਾਰਕੀਟ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਕੋਡਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲੀਡਰ ਵਜੋਂ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, Databricks ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।

Anthropic ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ Databricks ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ, ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਬਾਹਰੀ AI ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਰਵਾਇਤੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮੂਲ ਏਕੀਕਰਣ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ Claude ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਡਾਟਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਡਾਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਕੁਸ਼ਲ, ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤਾਲਮੇਲ Databricks ਦੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਗਵਰਨੈਂਸ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ Anthropic ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਤਰਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਖਾਸ ਸੰਚਾਲਨ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਉੱਨਤ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰੀਨ-ਵਿੱਚ-ਕਲਾਸ ਟੂਲਕਿੱਟ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।

Databricks ਫੈਬਰਿਕ ਦੇ ਅੰਦਰ Claude ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰਨਾ

Anthropic ਦੇ Claude ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ Databricks Data Intelligence Platform ਵਿੱਚ ਏਕੀਕਰਣ ਸਹਿਜਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਇੱਕ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਉੱਨਤ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ API ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ Databricks ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅੰਦਰ Claude ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਏਕੀਕਰਣ ਦੇ ਮੁੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• ਮੂਲ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ Databricks ਇੰਟਰਫੇਸਾਂ ਰਾਹੀਂ ਸਿੱਧੇ Claude ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਟੈਂਡਰਡ SQL queries ਰਾਹੀਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬੁਲਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਾਇਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ SQL ਨਾਲ ਆਰਾਮਦਾਇਕ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮਾਡਲ optimized endpoints ਵਜੋਂ ਉਪਲਬਧ ਹਨ, ਜੋ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ Claude ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
• ਕਰਾਸ-ਕਲਾਉਡ ਉਪਲਬਧਤਾ: ਆਧੁਨਿਕ ਉੱਦਮਾਂ ਦੀ ਮਲਟੀ-ਕਲਾਉਡ ਹਕੀਕਤ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੇ ਹੋਏ, ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ AWS, Azure, ਅਤੇ Google Cloud Platform ‘ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਸੰਸਥਾਵਾਂ Databricks ਅਤੇ Anthropic ਦੀ ਸੰਯੁਕਤ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪਸੰਦੀਦਾ ਕਲਾਉਡ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਕੋਈ ਵੀ ਹੋਵੇ।
• Claude 3.7 Sonnet ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ: Anthropic ਦੇ ਨਵੀਨਤਮ ਮਾਡਲ, Claude 3.7 Sonnet ਦੀ ਤੁਰੰਤ ਉਪਲਬਧਤਾ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। hybrid reasoning ਅਤੇ coding ਵਿੱਚ ਇਸਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕੋਡ ਉਤਪਾਦਨ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਸਿੱਧੇ ਡਾਟਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਨਵੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਖੋਲ੍ਹਦੀਆਂ ਹਨ।
• ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ: ਮੂਲ ਏਕੀਕਰਣ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। Databricks ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਅੰਦਰ ਡਾਟਾ ਦੇ ਨੇੜੇ Claude ਮਾਡਲਾਂਨੂੰ ਚਲਾ ਕੇ, ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ API ਕਾਲਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਡਾਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਡੂੰਘਾ ਏਕੀਕਰਣ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ, ਬਾਹਰੀ ਸੇਵਾ ਵਜੋਂ ਮੰਨਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਜਿਸ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, Claude ਡਾਟਾ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਰਕਫਲੋ ਦਾ ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਹਿੱਸਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ, ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਡਾਟਾ ਬੁਨਿਆਦ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਉਪਲਬਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ

ਸ਼ਾਇਦ Databricks-Anthropic ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਵਾਅਦਾ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ AI ਏਜੰਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਇਸਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਡੂੰਘਾ domain-specific knowledge ਹੈ, ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਆਪਣੇ ਮਲਕੀਅਤੀ ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਜੈਨਰਿਕ AI ਮਾਡਲ, ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਅਕਸਰ ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਉਦਯੋਗ, ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ, ਜਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਸੂਖਮ ਸਮਝ ਦੀ ਘਾਟ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਹਿਯੋਗ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਸ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਏਕੀਕਰਣ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਉੱਨਤ AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:

• ਐਡਵਾਂਸਡ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਅਤੇ ਪਲੈਨਿੰਗ: Claude ਮਾਡਲ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਤਰਕ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹਨ। ਜਦੋਂ Databricks ਰਾਹੀਂ ਕਿਸੇ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਵਿਲੱਖਣ ਡਾਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਏਜੰਟ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ:
  • pharmaceuticals ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਕਲੀਨਿਕਲ ਟ੍ਰਾਇਲ ਡਾਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਸਿਹਤ ਰਿਕਾਰਡਾਂ (ਉਚਿਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਨਾਲ) ਅਤੇ ਖੋਜ ਸਾਹਿਤ ਦੇ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਟ੍ਰਾਇਲਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ ਜਾਂ ਸੰਭਾਵੀ ਡਰੱਗ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ, ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।
  • financial services ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ, ਗਾਹਕ ਇਤਿਹਾਸ, ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਮਾਰਕੀਟ ਡਾਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਨਿਵੇਸ਼ ਸਲਾਹ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ ਜਾਂ ਉੱਨਤ ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਾਲੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਜੋ ਰਵਾਇਤੀ ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
  • manufacturing ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਮਸ਼ੀਨਰੀ ਤੋਂ ਸੈਂਸਰ ਡਾਟਾ, ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਲੌਗਸ, ਅਤੇ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੀਆਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਕਾਰਜਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਬੰਧਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਵੱਡੇ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ: Claude ਦੀ ਵੱਡੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਵਿਆਪਕ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਤਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ Databricks ਲੇਕਹਾਊਸ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਡਾਟਾਸੈਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
• RAG ਅਤੇ Fine-Tuning ਦੁਆਰਾ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ: ਪਲੇਟਫਾਰਮ Claude ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸੰਸਥਾਵਾਂ Databricks ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਪਣੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਦੇ ਵੈਕਟਰ ਇੰਡੈਕਸ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬਣਾ ਕੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ Retrieval-Augmented Generation (RAG) ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ AI ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਬੰਧਿਤ, ਅਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਖਾਸ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ‘ਤੇ Claude ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ fine-tuning ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੰਪਨੀ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਭਾਸ਼ਾ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਡੋਮੇਨਾਂ ਲਈ ਡੂੰਘੇ ਅਨੁਕੂਲਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮਲਕੀਅਤੀ ਡਾਟਾ ‘ਤੇ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ Claude ਦੀ ਤਰਕ ਸ਼ਕਤੀ ਲਿਆ ਕੇ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਜੈਨਰਿਕ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੱਚਮੁੱਚ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਲੱਖਣ ਸੰਚਾਲਨ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ।

ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੀ ਨੀਂਹ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ: ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਗਵਰਨੈਂਸ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI

AI ਦੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਲੋੜੀਂਦਾ ਗੁਣ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੇ ਹੋਏ, Databricks ਅਤੇ Anthropic ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਗਵਰਨੈਂਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI ਵਿਕਾਸ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ Anthropic ਦੀਆਂ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ Databricks ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਗਵਰਨੈਂਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਾਲ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਭਰੋਸੇਮੰਦ AI ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਆਧਾਰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਖ ਤੱਤਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• Unity Catalog ਰਾਹੀਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਗਵਰਨੈਂਸ: Databricks ਦਾ Unity Catalog ਪੂਰੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਅਤੇ AI ਗਵਰਨੈਂਸ ਲਈ ਕੇਂਦਰੀ ਨਸ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡਾਟਾ ਸੰਪਤੀਆਂ, AI ਮਾਡਲਾਂ, ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਲਾਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। Anthropic ਏਕੀਕਰਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, Unity Catalog ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ:
  • ਫਾਈਨ-ਗ੍ਰੇਨਡ ਐਕਸੈਸ ਕੰਟਰੋਲ: ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਸਹੀ ਅਨੁਮਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਅਧਿਕਾਰਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਜਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਹੀ ਖਾਸ ਡਾਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ Claude ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
  • ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਲੀਨੀਏਜ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ: Unity Catalog ਆਪਣੇ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਦੌਰਾਨ ਡਾਟਾ ਅਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵੰਸ਼ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਟਰੈਕ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਦਿੱਖ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਕਿਹੜੇ ਡਾਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕੀਤੀ ਸੀ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਆਡਿਟੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
  • ਲਾਗਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ: ਰੇਟ ਲਿਮਿਟਿੰਗ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ Claude ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਲਾਗਤਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਅਚਾਨਕ ਬਜਟ ਓਵਰਰਨ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
• Anthropic ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਤੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ: Anthropic ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਦਰਸ਼ਨ AI ਸੁਰੱਖਿਆ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ Constitutional AI ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਜਾਂ ਇੱਕ ‘ਸੰਵਿਧਾਨ’ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਮਦਦਗਾਰ, ਇਮਾਨਦਾਰ, ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਾ। ਸੁਰੱਖਿਆ ‘ਤੇ ਇਹ ਅੰਦਰੂਨੀ ਫੋਕਸ Databricks ਦੀਆਂ ਗਵਰਨੈਂਸ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਸੁਰੱਖਿਆ ਗਾਰਡਰੇਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ: ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਖਾਸ ਜੋਖਮ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵਾਧੂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਗਾਰਡਰੇਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਲਈ ਮਾਡਲ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ, ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਘੱਟ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਕਿ AI ਸਿਸਟਮ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਨੈਤਿਕ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
• ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ: ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਗਵਰਨੈਂਸ ਅਤੇ ਸੁਰ