Databricks ਤੇ Anthropic: Claude AI ਏਕੀਕਰਨ

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਸਹਿਯੋਗ ਦਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਯੁੱਗ

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੂਝਵਾਨ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਉੱਦਮ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਹਿਜ ਏਕੀਕਰਨ ਦੀ ਵੱਧਦੀ ਮੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਲ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੇ ਹੋਏ, Databricks, ਡਾਟਾ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਗੂ, ਅਤੇ Anthropic, ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਖੋਜ ਸੰਸਥਾ, ਨੇ ਇੱਕ ਇਤਿਹਾਸਕ ਪੰਜ-ਸਾਲਾ ਰਣਨੀਤਕ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਹਿਯੋਗ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ, Anthropic ਦੇ ਉੱਨਤ Claude ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ Databricks Data Intelligence Platform ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ। ਇਹ ਰਣਨੀਤਕ ਕਦਮ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਏਕੀਕਰਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਦਾ ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਉਣ ਵੱਲ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉੱਦਮ ਡਾਟਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਛਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ: ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਿਲੱਖਣ ਡਾਟਾ ਸੰਪਤੀਆਂ ਅਤੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸੰਯੁਕਤ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ, ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਠੋਸ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਗਠਜੋੜ ਸੂਝਵਾਨ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਦਾਖਲੇ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਧਾਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਆਪਣੀਆਂ ਡਾਟਾ ਲੋੜਾਂ ਲਈ Databricks ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਰਹੇ ਹਨ।

ਡਾਟਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਅਤੇ ਉੱਨਤ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਤਾਲਮੇਲ

ਵਿਆਪਕ ਡਾਟਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਅਤੇ ਉੱਨਤ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਮਿਸ਼ਰਣ ਉੱਦਮ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਕਾਸਵਾਦੀ ਕਦਮ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਏਕੀਕਰਨ, ਡਾਟਾ ਮੂਵਮੈਂਟ ਚੁਣੌਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਸਨ। Databricks ਨੇ ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀ ਹੱਬ ਵਜੋਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ—Data Intelligence Platform—ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪੂਰੇ ਡਾਟਾ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕਰਨ, ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਅਤੇ ਸਾਧਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, Anthropic ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲਾਂ (LLMs) ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਖਿਡਾਰੀ ਵਜੋਂ ਉੱਭਰਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸਮਰੱਥਾ ‘ਤੇ ਬਲਕਿ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ‘ਤੇ ਵੀ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ Claude ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਪਰਿਵਾਰ ਤਰਕ, ਗੱਲਬਾਤ, ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਉਤਪਾਦਨ ਸਮੇਤ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਮਸ਼ਹੂਰ ਹੈ। ਇਸ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰ Anthropic ਦੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਇੰਜਣਾਂ ਅਤੇ Databricks ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਅਮੀਰ, ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਡਾਟਾ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਹੈ।

Databricks ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਰਾਹੀਂ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ Claude ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਕੇ, ਸਹਿਯੋਗ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਾਲਮੇਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਹੁਣ ਆਪਣੀਆਂ AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਾਹਰੀ API ਕਾਲਾਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਜਾਂ ਵੱਖਰੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ Anthropic ਦੀਆਂ ਸੂਝਵਾਨ ਤਰਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਸਿੱਧਾ ਆਪਣੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਡਾਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਲਾਭ ਉਠਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਲਕੀਅਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਗੱਲਬਾਤ, ਸੰਚਾਲਨ ਲੌਗਸ, ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਖੋਜ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਤੰਗ ਜੋੜੀ ਡਾਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ AI ਹੱਲਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸੁਚਾਰੂ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਏਕੀਕਰਨ ਦੁਆਰਾ ਅਨਲੌਕ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਤੱਕ ਫੈਲੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਨੁਕੂਲਿਤ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਡੋਮੇਨ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਬਾਰੀਕੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ।

ਬੁੱਧੀਮਾਨ, ਡਾਟਾ-ਜਾਗਰੂਕ ਏਜੰਟਾਂ ਨਾਲ ਉੱਦਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ

Databricks-Anthropic ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਦਾ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀ ਉਦੇਸ਼ ਉੱਦਮਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਮਲਕੀਅਤੀ ਡਾਟਾ ਉੱਤੇ ਤਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ AI ਏਜੰਟ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਲੈਸ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਕਲਪ ਆਮ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡਿਜੀਟਲ ਸਹਾਇਕਾਂ ਜਾਂ ਸਵੈਚਾਲਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵੱਲ ਵਧਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਖਾਸ ਸੰਦਰਭ, ਸੰਚਾਲਨ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

‘ਮਲਕੀਅਤੀ ਡਾਟਾ ਉੱਤੇ ਤਰਕ’ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?

• ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਸਮਝ: AI ਏਜੰਟ ਸੂਚਿਤ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਡਾਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਦਰੂਨੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਡਾਟਾਬੇਸਾਂ, ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਭੰਡਾਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਨਾ: Claude ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਖਾਸ ਉੱਦਮ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ, ਇਹ ਏਜੰਟ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਕਰੀ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਮਾਰਕੀਟ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ, ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ, ਜਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਿੱਤੀ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੂਝਵਾਨ ਜੋਖਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ।
• ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ: ਏਜੰਟ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਹਾਇਤਾ, ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਉਤਪਾਦ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ, ਜਾਂ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਸੰਚਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਗਾਹਕ ਡਾਟਾ (ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੰਭਾਲਿਆ ਗਿਆ) ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਗਿਆਨ ਕਾਰਜ ਦਾ ਸਵੈਚਾਲਨ: ਅੰਦਰੂਨੀ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਸੰਖੇਪ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਮਨੁੱਖੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਰਣਨੀਤਕ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਲਈ ਮੁਕਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਛਾਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਆਮ ਇੰਟਰਨੈਟ ਡਾਟਾ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ AI ਮਾਡਲਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਹੁਣ ਆਪਣੇ ਵਿਲੱਖਣ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ‘ਤੇ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕੀਤੇ ਏਜੰਟ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਹੀ, ਸੰਬੰਧਿਤ, ਅਤੇ ਕੀਮਤੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਫਰਮ ਇੱਕ AI ਏਜੰਟ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਨਿਵੇਸ਼ ਸਲਾਹ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਦੇ ਮਲਕੀਅਤੀ ਮਾਰਕੀਟ ਖੋਜ ਅਤੇ ਕਲਾਇੰਟ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਡਾਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਨਿਰਮਾਣ ਕੰਪਨੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਲੌਗਸ ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ ਡਾਟਾ ਉੱਤੇ ਤਰਕ ਕਰਕੇ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੀਆਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ—ਡਾਟਾ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ ਲਈ Databricks, ਤਰਕ ਲਈ Anthropic ਦਾ Claude—ਅਜਿਹੇ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ 10,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਹਕੀਕਤ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ Databricks ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।

ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਅਪਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਥਾਈ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਅਥਾਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ AI ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ, ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਹ ਜੋ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵਾਲੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। Databricks ਅਤੇ Anthropic ਸਹਿਯੋਗ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕਈ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉੱਦਮ AI ਅਪਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਪਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ:

1. ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ: ਆਮ AI ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਖਾਸ ਗਿਆਨ ਦੀ ਘਾਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਵਿਲੱਖਣ ਡਾਟਾ ਉੱਤੇ ਤਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾ ਕੇ, ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੱਲ ਉਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਖਾਸ ਸੰਚਾਲਨ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
2. ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ: ਮਲਕੀਅਤੀ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਸਖ਼ਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। Databricks ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਅੰਦਰ Claude ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਉੱਤੇ ਵਧੇਰੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ Databricks ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀਆਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਥਾਪਿਤ ਸ਼ਾਸਨ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਾਹਰੀ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭੇਜਣ ਬਾਰੇ ਵੱਡੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
3. ਸ਼ਾਸਨ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ: ਉੱਦਮ ਸਖ਼ਤ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। Databricks Mosaic AI, ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ, ਪੂਰੇ ਡਾਟਾ ਅਤੇ AI ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਸ਼ਾਸਨ ਲਈ ਸਾਧਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ, ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ, ਵੰਸ਼ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜੋ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਇਸ ਸ਼ਾਸਿਤ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਅੰਦਰ Claude ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਇਹਨਾਂ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਨੂੰ ਉੱਨਤ LLMs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੱਕ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
4. ਤੈਨਾਤੀ ਦੀ ਜਟਿਲਤਾ ਅਤੇ ਏਕੀਕਰਨ: ਸੂਝਵਾਨ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਸਰੋਤ-ਸੰਘਣਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮੂਲ ਏਕੀਕਰਨ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਡਾਟਾ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ Databricks ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਅੰਦਰ Claude ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਵੱਖਰੇ AI ਤੈਨਾਤੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ।
5. ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ROI ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ: AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ ‘ਤੇ ਵਾਪਸੀ (ROI) ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। Databricks Mosaic AI ਖਾਸ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਧਨ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ Claude ਦੇ ਅਨੁਕੂਲਨ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤੇ AI ਏਜੰਟ ਮਾਪਣਯੋਗ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਇੱਕ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਜੋ ਬੈਸਟ-ਇਨ-ਕਲਾਸ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, Databricks ਅਤੇ Anthropic ਦਾ ਉਦੇਸ਼ AI ਪ੍ਰਯੋਗ ਤੋਂ ਉਤਪਾਦਨ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਤੱਕ ਦੇ ਮਾਰਗ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸੂਝਵਾਨ AI ਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।

Claude 3.7 Sonnet ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ: ਤਰਕ ਅਤੇ ਕੋਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਬੈਂਚਮਾਰਕ

ਇਸ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਦੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ Anthropic ਦੇ ਨਵੀਨਤਮ ਫਰੰਟੀਅਰ ਮਾਡਲ, Claude 3.7 Sonnet ਦੀ Databricks ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਤੁਰੰਤ ਉਪਲਬਧਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਯੁਕਤ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਦੇ ਇੱਕ ਆਧਾਰਸ਼ਿਲਾ ਵਜੋਂ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਹੈ। Claude 3.7 Sonnet ਕਈ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ:

• ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ: ਇਸਨੂੰ ਮਾਰਕੀਟ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਮਲਕੀਅਤੀ ਹਨ, ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਸੂਖਮ ਸਮਝ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ (ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਤੀਕਾਤਮਕ ਤਰਕ ਸਮੇਤ) ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਉੱਨਤ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਤਰਕਪੂਰਨ ਕਟੌਤੀ, ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, ਅਤੇ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ‘ਤੇ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਉਦਯੋਗ-ਮੋਹਰੀ ਕੋਡਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾ: ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕੋਡਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਉਦਯੋਗ ਆਗੂ ਵਜੋਂ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ, ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ, ਮੌਜੂਦਾ ਕੋਡਬੇਸ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਡ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਉੱਦਮਾਂ ਲਈ ਅਨਮੋਲ ਹੈ—ਸਭ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ Databricks ਰਾਹੀਂ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕੋਡਿੰਗ ਮਿਆਰਾਂ ਅਤੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਸੂਚਿਤ।
• ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਉਪਯੋਗਤਾ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਨ: Anthropic ਇਸ ਗੱਲ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ Claude ਮਾਡਲ, 3.7 Sonnet ਸਮੇਤ, ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹਨ ਜੋ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਉਪਯੋਗੀ ਲੱਗਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਹਾਰਕ ਫੋਕਸ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੰਚਾਲਨ ਲਈ ਠੋਸ ਲਾਭਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਸਿਧਾਂਤਕ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ‘ਤੇ ਉੱਤਮ ਹੋਣ ਦੀ ਬਜਾਏ।
• ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ: ਅਜਿਹੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ (AWS, Azure, Google Cloud Platform) ‘ਤੇ Databricks ਰਾਹੀਂ ਸਿੱਧਾ ਉਪਲਬਧ ਕਰਾਉਣਾ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਲੋਕਤੰਤਰੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸੰਗਠਨ ਇਸ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ AI ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਬਿਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਜਾਂ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ Databricks ਨਿਵੇਸ਼ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ।

Claude 3.7 Sonnet ਦਾ ਏਕੀਕਰਨ Databricks ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਸੂਝਵਾਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ, ਰਚਨਾਤਮਕ, ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਤੱਕ ਤੁਰੰਤ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤਰਕ ਅਤੇ ਕੋਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ, ਉੱਦਮ ਡਾਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਮੂਲ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ, ਇਸਨੂੰ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਸਮਰੱਥਕ ਵਜੋਂ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ।

ਮੂਲ ਏਕੀਕਰਨ ਦਾ ਵਿਲੱਖਣ ਲਾਭ

ਮੂਲ ਏਕੀਕਰਨ ਦੀ ਧਾਰਨਾ Databricks-Anthropic ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਦੇ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ AI ਮਾਡਲਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੇ ਰਵਾਇਤੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੱਖਰੀ ਹੈ, ਜੋ ਅਕਸਰ ਬਾਹਰੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਇੰਟਰਫੇਸ (APIs) ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮੂਲ ਏਕੀਕਰਨ Anthropic ਦੇ Claude ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ Databricks Data Intelligence Platform ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਡੂੰਘੇ, ਵਧੇਰੇ ਸਹਿਜ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਈ ਸੰਭਾਵੀ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ:

• ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ: ਇੱਕੋ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬਾਹਰੀ API ਕਾਲਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਨੈਟਵਰਕ ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬ ਸਮਾਂ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਜਾਂ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
• ਵਧੀ ਹੋਈ ਸੁਰੱਖਿਆ: ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ Databricks ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਘੇਰੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰੱਖ ਕੇ (ਖਾਸ ਲਾਗੂਕਰਨ ਵੇਰਵਿਆਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ), ਮੂਲ ਏਕੀਕਰਨ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਮਲਕੀਅਤੀ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਬਾਹਰੀ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨ ਜਾਂ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੁਆਰਾ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿ API ਕਾਲਾਂ ਨਾਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਸਖ਼ਤ ਉੱਦਮ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਤਾਲਮੇਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• ਸੁਚਾਰੂ ਵਰਕਫਲੋਜ਼: ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ Databricks ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਇੰਟਰਫੇਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ Claude ਮਾਡਲਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵੱਖਰੇ ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰਾਂ, SDKs, ਜਾਂ ਏਕੀਕਰਨ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ, ਤੈਨਾਤੀ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਡਾਟਾ ਤਿਆਰੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮਾਡਲ ਮੰਗ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੱਕ, ਇੱਕ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
• ਸਰਲ ਸ਼ਾਸਨ: Databricks ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ Mosaic AI ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਸ਼ਾਸਨ ਨੀਤੀਆਂ, ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ, ਅਤੇ ਆਡਿਟਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਇਕਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਵਰਤੋਂ, ਲਾਗਤਾਂ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਮੌਜੂਦਾ ਡਾਟਾ ਸ਼ਾਸਨ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• ਸੰਭਾਵੀ ਲਾਗਤ ਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ: ਕੀਮਤ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਉਪਯੋਗਤਾ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਿਆਂ, ਮੂਲ ਏਕੀਕਰਨ ਪੇ-ਪ੍ਰਤੀ-ਕਾਲ API ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਜਾਂ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਲਾਗਤ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉੱਚ-ਵਾਲੀਅਮ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ Databricks ‘ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਨਾਲ ਨੇੜਿਓਂ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ।

ਇਹ ਤੰਗ ਜੋੜੀ Claude ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਾਹਰੀ ਸਾਧਨ ਤੋਂ ਉੱਦਮ ਡਾਟਾ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਏਮਬੈਡਡ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸੂਝਵਾਨ, ਡਾਟਾ-ਜਾਗਰੂਕ AI ਏਜੰਟਾਂ ਦਾ ਵਿਕ