Nowy front AI dla firm: Sojusz Databricks i Anthropic

W ramach znaczącego kroku, który ma na celu przekształcenie sposobu, w jaki korporacje wykorzystują sztuczną inteligencję, Databricks, potęga w zarządzaniu danymi i rozwiązaniach AI, połączyła siły z Anthropic, czołową firmą zajmującą się bezpieczeństwem i badaniami nad AI. Obie firmy ogłosiły znaczącą, pięcioletnią strategiczną współpracę, mającą na celu głęboką integrację zaawansowanych modeli AI Claude firmy Anthropic bezpośrednio z platformą Databricks Data Intelligence Platform. Ta przełomowa umowa obiecuje dostarczyć najnowocześniejsze możliwości AI firmy Anthropic, w tym jej najnowszy model Claude 3.7 Sonnet, szerokiej bazie klientów Databricks, liczącej ponad 10 000 organizacji na całym świecie. Główny cel jest ambitny, ale jasny: umożliwienie firmom bezpiecznego tworzenia i wdrażania inteligentnych agentów AI zdolnych do złożonego rozumowania, bezpośrednio wykorzystujących ich unikalne, zastrzeżone zbiory danych w zunifikowanym środowisku. Ta integracja jest teraz dostępna u głównych dostawców chmury — AWS, Azure i Google Cloud Platform — za pośrednictwem platformy Databricks.

Nawigacja po złożonościach wdrażania AI w przedsiębiorstwach

Urok sztucznej inteligencji jest niezaprzeczalny dla nowoczesnych przedsiębiorstw, obiecując transformacyjne efektywności, nowe doświadczenia klientów i niewykorzystane strumienie przychodów. Jednak droga do realizacji tych korzyści jest często najeżona znacznymi przeszkodami. Wiele organizacji zmaga się z praktycznymi wyzwaniami przełożenia potencjału AI na wymierną wartość biznesową. Główną przeszkodą jest efektywne wykorzystanie ogromnych, często rozproszonych, wewnętrznych repozytoriów danych. Budowanie modeli AI, zwłaszcza zaawansowanych agentów zdolnych do rozumowania i autonomicznego wykonywania zadań, wymaga płynnego dostępu do tych danych przedsiębiorstwa.

Jednak kilka czynników komplikuje ten proces:

• Fragmentacja i dostępność danych: Dane korporacyjne często znajdują się w rozproszonych systemach, starszych bazach danych i różnych środowiskach chmurowych, co utrudnia i kosztuje zunifikowany dostęp. Przygotowanie tych danych do wykorzystania przez AI jest często zadaniem wymagającym dużych zasobów.
• Obawy dotyczące bezpieczeństwa i prywatności: Wykorzystanie wrażliwych danych zastrzeżonych do szkolenia i wnioskowania AI rodzi krytyczne pytania dotyczące bezpieczeństwa i prywatności. Organizacje potrzebują solidnych mechanizmów zapewniających poufność danych i zapobiegających nieautoryzowanemu dostępowi lub wyciekom, zwłaszcza przy wykorzystaniu modeli AI firm trzecich.
• Złożoność rozwoju i wdrażania: Tworzenie, szkolenie, ocena i wdrażanie agentów AI klasy produkcyjnej to złożone wyzwanie inżynieryjne. Wymaga specjalistycznej wiedzy, zaawansowanych narzędzi i rygorystycznych testów w celu zapewnienia niezawodności i dokładności.
• Zarządzanie i zgodność: Ustanowienie skutecznych ram zarządzania dla AI jest sprawą nadrzędną. Obejmuje to zarządzanie wersjami modeli, śledzenie pochodzenia danych, kontrolowanie uprawnień dostępu, monitorowanie pod kątem stronniczości lub nadużyć oraz zapewnienie zgodności z ewoluującymi przepisami. Brak kompleksowego zarządzania często utrudnia wdrażanie AI na dużą skalę.
• Zapewnienie dokładności i niezawodności: Agenci AI muszą dostarczać dokładne, niezawodne i kontekstowo istotne wyniki, zwłaszcza podczas interakcji z krytycznymi procesami biznesowymi lub aplikacjami skierowanymi do klienta. Ocena wydajności modelu pod kątem konkretnych zadań przedsiębiorstwa i zapewnienie wiarygodności pozostaje znaczącym wyzwaniem.
• Obliczanie zwrotu z inwestycji (ROI): Wykazanie wyraźnego ROI z inwestycji w AI może być trudne, szczególnie na wczesnych etapach. Wysokie koszty związane z przygotowaniem danych, rozwojem modeli, infrastrukturą i specjalistycznymi talentami wymagają jasnej ścieżki do mierzalnych wyników biznesowych.

To właśnie ten złożony krajobraz wyzwań ma na celu zaadresować strategiczne partnerstwo między Databricks i Anthropic, oferując usprawnioną ścieżkę dla przedsiębiorstw do pokonania tych przeszkód i odblokowania prawdziwego potencjału AI zastosowanego do ich unikalnych zasobów danych.

Potężna synergia: Łączenie inteligencji danych z zaawansowaną AI

Współpraca między Databricks i Anthropic stanowi zbieżność uzupełniających się mocnych stron, tworząc potężne rozwiązanie dla rynku AI dla przedsiębiorstw. Databricks dostarcza fundamentalną Data Intelligence Platform, zaprojektowaną do unifikacji hurtowni danych, zarządzania i możliwości AI w jednym, spójnym środowisku. Jej architektura, oparta na paradygmacie lakehouse, pozwala organizacjom zarządzać danymi strukturalnymi i niestrukturalnymi na dużą skalę, ułatwiając płynny dostęp do danych dla obciążeń analitycznych i uczenia maszynowego. Kluczowe komponenty, takie jak Mosaic AI, oferują narzędzia specjalnie dostosowane do budowania, wdrażania i monitorowania modeli i agentów AI, upraszczając cały cykl życia AI.

Z drugiej strony, Anthropic wnosi do stołu swoją rodzinę najnowocześniejszych dużych modeli językowych Claude. Znane ze swoich zaawansowanych zdolności rozumowania, biegłości w wykonywaniu złożonych instrukcji oraz silnego nacisku na bezpieczeństwo i względy etyczne poprzez podejście Constitutional AI, modele Claude są zaprojektowane do radzenia sobie z zaawansowanymi zadaniami w świecie rzeczywistym. Włączenie Claude 3.7 Sonnet, podkreślanego jako pierwszy na rynku model rozumowania hybrydowego i lider w zadaniach związanych z kodowaniem, dodatkowo zwiększa możliwości dostępne dla klientów Databricks.

Poprzez osadzenie modeli Anthropic bezpośrednio w platformie Databricks, partnerstwo eliminuje wiele tradycyjnych barier związanych z integracją zewnętrznych usług AI. Ta natywna integracja zapewnia, że moc Claude może być stosowana bezpośrednio tam, gdzie znajdują się dane przedsiębiorstwa, wspierając bardziej bezpieczne, wydajne i zarządzane podejście do budowania aplikacji AI opartych na danych. Synergia polega na połączeniu solidnej infrastruktury zarządzania danymi i ładu Databricks z wiodącymi możliwościami rozumowania AI firmy Anthropic, oferując firmom najlepszy w swojej klasie zestaw narzędzi do tworzenia i wdrażania zaawansowanych, godnych zaufania agentów AI dostosowanych do ich specyficznego kontekstu operacyjnego.

Uwalnianie potencjału Claude w strukturze Databricks

Integracja modeli Claude firmy Anthropic z platformą Databricks Data Intelligence Platform została zaprojektowana z myślą o płynności i mocy, czyniąc zaawansowane możliwości AI łatwo dostępnymi dla szerokiego grona użytkowników w organizacji. To nie jest zwykłe połączenie API; reprezentuje głębokie osadzenie Claude w ekosystemie Databricks.

Kluczowe aspekty tej integracji obejmują:

• Natywna dostępność: Użytkownicy mogą wchodzić w interakcje z modelami Claude bezpośrednio za pomocą znanych interfejsów Databricks. Obejmuje to wywoływanie modeli za pomocą standardowych zapytań SQL, co stanowi znaczącą zaletę dla analityków danych i profesjonalistów już zaznajomionych z SQL. Dodatkowo, modele są dostępne jako zoptymalizowane punkty końcowe, umożliwiając data scientists i deweloperom łatwe włączanie Claude do swoich przepływów pracy uczenia maszynowego i aplikacji.
• Dostępność między chmurami: Uznając wielochmurową rzeczywistość nowoczesnych przedsiębiorstw, zintegrowana oferta jest dostępna na platformach AWS, Azure i Google Cloud Platform, zapewniając, że organizacje mogą wykorzystać połączoną moc Databricks i Anthropic niezależnie od preferowanego dostawcy infrastruktury chmurowej.
• Wykorzystanie Claude 3.7 Sonnet: Natychmiastowa dostępność najnowszego modelu Anthropic, Claude 3.7 Sonnet, zapewnia użytkownikom dostęp do najnowocześniejszych możliwości. Jego mocne strony w rozumowaniu hybrydowym i kodowaniu otwierają nowe możliwości rozwiązywania złożonych problemów oraz zadań automatycznego generowania lub analizy kodu bezpośrednio w platformie danych.
• Zoptymalizowana wydajność: Natywna integracja ułatwia zoptymalizowaną wydajność i efektywność. Uruchamiając modele Claude bliżej danych w środowisku Databricks, można zminimalizować opóźnienia, a koszty transferu danych związane z zewnętrznymi wywołaniami API mogą zostać znacznie zredukowane.

Ta głęboka integracja zmienia sposób, w jaki organizacje mogą wykorzystywać duże modele językowe. Zamiast traktować AI jako oddzielną, zewnętrzną usługę wymagającą złożonych potoków danych i obejść bezpieczeństwa, Claude staje się nieodłączną częścią przepływu pracy inteligencji danych, łatwo dostępną do ulepszania analiz, automatyzacji zadań i napędzania innowacji bezpośrednio z fundamentu danych organizacji.

Kultywowanie inteligencji specyficznej dla domeny za pomocą danych przedsiębiorstwa

Być może najbardziej przekonującą obietnicą partnerstwa Databricks-Anthropic jest jego zdolność do umożliwienia organizacjom budowania wysoce wyspecjalizowanych agentów AI, które posiadają głęboką wiedzę specyficzną dla domeny, pochodzącą bezpośrednio z własnych, zastrzeżonych danych firmy. Ogólne modele AI, choć potężne, często nie mają zniuansowanego zrozumienia specyficznej branży, żargonu firmowego lub wewnętrznych procesów wymaganych do zadań o wysokiej wartości dla przedsiębiorstwa. Ta współpraca bezpośrednio rozwiązuje tę lukę.

Integracja ułatwia tworzenie zaawansowanych agentów AI zdolnych do:

• Zaawansowanego rozumowania i planowania: Modele Claude doskonale radzą sobie z wieloetapowym rozumowaniem i planowaniem. W połączeniu z dostępem do unikalnych danych organizacji za pośrednictwem Databricks, agenci ci mogą radzić sobie ze złożonymi przepływami pracy. Na przykład:
  • W farmaceutyce, agent mógłby analizować dane z badań klinicznych wraz z dokumentacją medyczną pacjentów (z odpowiednimi zabezpieczeniami) i literaturą badawczą, aby zidentyfikować odpowiednich kandydatów do badań lub przewidzieć potencjalne interakcje lekowe, usprawniając złożony i czasochłonny proces.
  • W usługach finansowych, agent mógłby analizować wzorce transakcji, historię klienta i dane rynkowe w czasie rzeczywistym, aby zapewnić wysoce spersonalizowane porady inwestycyjne lub wykrywać zaawansowane oszustwa, które mogłyby umknąć tradycyjnym systemom opartym na regułach.
  • W produkcji, agent mógłby korelować dane z czujników maszyn, dzienniki konserwacji i informacje o łańcuchu dostaw, aby dokładnie przewidywać awarie sprzętu i proaktywnie optymalizować harmonogramy produkcji.
• Obsługa dużych i różnorodnych zbiorów danych: Duże okno kontekstowe Claude pozwala mu przetwarzać i rozumować nad obszernymi ilościami informacji jednocześnie. Jest to kluczowe dla przypadków użycia w przedsiębiorstwach, często obejmujących ogromne i zróżnicowane zbiory danych przechowywane w lakehouse Databricks.
• Dostosowywanie poprzez RAG i fine-tuning: Platforma upraszcza proces dostosowywania modeli Claude. Organizacje mogą łatwo wdrożyć Retrieval-Augmented Generation (RAG), automatycznie tworząc indeksy wektorowe swoich dokumentów i danych w Databricks. Pozwala to agentowi AI na pobieranie istotnych, aktualnych informacji wewnętrznych w celu generowania dokładniejszych i bardziej osadzonych w kontekście odpowiedzi. Ponadto platforma obsługuje fine-tuning modeli Claude na konkretnych zbiorach danych przedsiębiorstwa, umożliwiając głębszą adaptację do specyficznego dla firmy języka, procesów i domen wiedzy.

Przenosząc moc rozumowania Claude bezpośrednio na zastrzeżone dane w ramach zunifikowanej platformy, firmy mogą wyjść poza ogólne zastosowania AI i rozwijać prawdziwie inteligentnych agentów, którzy rozumieją ich unikalny krajobraz operacyjny, napędzając znaczące ulepszenia w efektywności, podejmowaniu decyzji i innowacjach.

Ustanowienie fundamentu zaufania: Zintegrowane zarządzanie i odpowiedzialna AI

W erze AI zaufanie nie jest jedynie pożądaną cechą; jest fundamentalnym wymogiem. Uznając to, partnerstwo Databricks i Anthropic kładzie silny nacisk na zapewnienie solidnego zarządzania i wspieranie odpowiedzialnych praktyk rozwoju AI. Osiąga się to poprzez ścisłą integrację metodologii Anthropic skoncentrowanych na bezpieczeństwie z kompleksowymi ramami zarządzania Databricks.

Kluczowe elementy leżące u podstaw tego godnego zaufaniaekosystemu AI obejmują:

• Zunifikowane zarządzanie za pomocą Unity Catalog: Unity Catalog firmy Databricks służy jako centralny system nerwowy do zarządzania danymi i AI na całej platformie. Zapewnia jedno, zunifikowane rozwiązanie do zarządzania zasobami danych, modelami AI i powiązanymi artefaktami. W kontekście integracji z Anthropic, Unity Catalog umożliwia:
  • Drobnoziarnistą kontrolę dostępu: Organizacje mogą definiować i egzekwować precyzyjne uprawnienia, zapewniając, że tylko autoryzowani użytkownicy lub procesy mogą uzyskać dostęp do określonych danych lub wchodzić w interakcje z modelami Claude.
  • Śledzenie pochodzenia od początku do końca: Unity Catalog automatycznie śledzi pochodzenie danych i modeli AI przez cały ich cykl życia. Zapewnia to kluczową widoczność tego, jak modele były szkolone, do jakich danych miały dostęp i jak ich wyniki są wykorzystywane, wspierając audytowalność i zgodność z przepisami.
  • Zarządzanie kosztami: Funkcje takie jak ograniczanie szybkości (rate limiting) pozwalają organizacjom kontrolować wykorzystanie modeli Claude, efektywnie zarządzać powiązanymi kosztami i zapobiegać nieoczekiwanym przekroczeniom budżetu.
• Zaangażowanie Anthropic w bezpieczeństwo: Filozofia rozwoju Anthropic jest głęboko zakorzeniona w badaniach nad bezpieczeństwem AI. Ich podejście Constitutional AI polega na szkoleniu modeli AI, aby przestrzegały zestawu zasad lub ‘konstytucji’, promując pomocne, uczciwe i nieszkodliwe zachowanie. Ten nieodłączny nacisk na bezpieczeństwo uzupełnia możliwości zarządzania Databricks.
• Implementacja barier bezpieczeństwa: Zintegrowana platforma pozwala organizacjom wdrażać dodatkowe bariery bezpieczeństwa dostosowane do ich specyficznej tolerancji ryzyka i wytycznych etycznych. Obejmuje to monitorowanie interakcji modeli pod kątem potencjalnych nadużyć, wykrywanie i łagodzenie stronniczości oraz zapewnienie, że systemy AI działają w ramach predefiniowanych granic etycznych.
• Utrzymanie wydajności: Co kluczowe, ten nacisk na zarządzanie i bezpieczeństwo został zaprojektowany tak, aby działać w zgodzie, a nie utrudniać, przewagi wydajnościowe wynikające z używania modeli granicznych, takich jak Claude. Celem jest zapewnienie bezpiecznego i odpowiedzialnego środowiska bez uszczerbku dla mocy i użyteczności AI.

Łącząc zunifikowaną infrastrukturę zarządzania Databricks z podejściem Anthropic ‘bezpieczeństwo przede wszystkim’ w projektowaniu AI, partnerstwo oferuje przedsiębiorstwom solidne ramy do odpowiedzialnego tworzenia, wdrażania i zarządzania agentami AI. To zintegrowane podejście pomaga budować zaufanie interesariuszy, zapewnia zgodność i umożliwia organizacjom pewne skalowanie ich inicjatyw AI.

Przewaga natywnej integracji: Efektywność i bezpieczeństwo

Kluczowym wyróżnikiem partnerstwa Databricks-Anthropic jest natywna integracja modeli Claude w ramach Data Intelligence Platform. Kontrastuje to ostro z podejściami, które opierają się wyłącznie na zewnętrznych wywołaniach API w celu uzyskania dostępu do dużych modeli językowych. Korzyści płynące z tej głębokiej integracji są znaczące dla przedsiębiorstw.

• Zredukowany ruch danych: Gdy modele AI są natywnie zintegrowane, potrzeba przenoszenia dużych ilości potencjalnie wrażliwych danych przedsiębiorstwa poza bezpieczny obwód środowiska Databricks jest zminimalizowana lub wyeliminowana. Dane mogą być przetwarzane i analizowane na miejscu, co znacznie poprawia stan bezpieczeństwa i zmniejsza ryzyko związane z tranzytem danych.
• Niższe opóźnienia i poprawiona wydajność: Przetwarzanie danych i wykonywanie wnioskowania AI na tej samej platformie zmniejsza opóźnienia sieciowe w porównaniu z wykonywaniem wywołań do usług zewnętrznych. Skutkuje to szybszymi czasami odpowiedzi dla aplikacji AI, co jest kluczowe dla przypadków użycia w czasie rzeczywistym i interaktywnych agentów.
• Uproszczone przepływy pracy: Natywna integracja usprawnia proces rozwoju. Inżynierowie danych, analitycy i naukowcy mogą uzyskiwać dostęp do możliwości Claude za pomocą znanych narzędzi i interfejsów (takich jak SQL lub notatniki Python w Databricks) bez konieczności zarządzania oddzielnymi kluczami API, protokołami uwierzytelniania lub konektorami danych dla zewnętrznej usługi AI.
• Efektywność kosztowa: Wyeliminowanie potrzeby rozległego egressu danych (transferu danych poza środowisko chmurowe) może prowadzić do znacznych oszczędności kosztów, ponieważ dostawcy chmury często pobierają opłaty za dane opuszczające ich sieci. Ponadto zoptymalizowane wykorzystanie zasobów w ramach zintegrowanej platformy może przyczynić się do ogólnej efektywności kosztowej.
• Spójne zarządzanie: Stosowanie zunifikowanych polityk zarządzania Unity Catalog firmy Databricks staje się znacznie prostsze, gdy model AI jest częścią platformy, a nie zewnętrznym podmiotem. Kontrole dostępu, śledzenie pochodzenia i monitorowanie są stosowane spójnie zarówno do zasobów danych, jak i AI.

To natywne podejście fundamentalnie upraszcza architekturę wymaganą do budowania zaawansowanych agentów AI, czyniąc proces bardziej bezpiecznym, wydajnym i łatwiejszym do zarządzania dla przedsiębiorstw w porównaniu do łączenia rozproszonych usług.

Walidacja w świecie rzeczywistym: Umożliwienie bezpiecznej i skalowalnej AI

Praktyczne korzyści tego zintegrowanego podejścia są już doceniane przez liderów branży. Block, Inc., czołowa firma z branży technologii finansowych, stanowi przykład propozycji wartości. Jak podkreśliła Jackie Brosamer, VP of Data and AI Platform Engineering w Block, firma priorytetowo traktuje praktyczne, odpowiedzialne i bezpieczne zastosowania AI. Wykorzystanie strategicznej relacji z Databricks pozwala Block na dostęp do najnowocześniejszych modeli, takich jak Claude firmy Anthropic, bezpośrednio w ich zaufanym środowisku danych.

Block wykorzystuje tę możliwość do zasilania ‘codename goose’, swojej wewnętrznej inicjatywy open-source dotyczącej agentów AI. Możliwość wdrażania modeli takich jak Claude w sposób sfederowany za pośrednictwem Databricks oferuje kluczowe korzyści:

• Elastyczność i skalowalność: Pozwala Block na płynne skalowanie możliwości AI w różnych zespołach i przypadkach użycia.
• Zwiększone bezpieczeństwo: Utrzymanie interakcji modeli i obsługi danych w ich zarządzanym środowisku Databricks jest zgodne z ich rygorystycznymi wymogami bezpieczeństwa.
• Kontrola użytkownika: Takie podejście utrzymuje niezbędną kontrolę nad sposobem wykorzystania modeli AI i dostępem do danych.

Dla Block integracja Databricks-Anthropic to nie tylko dostęp do potężnego modelu; chodzi o posiadanie bezpiecznej, elastycznej i skalowalnej platformy do wspierania większej efektywności i odpowiedzialnego napędzania innowacji w całej organizacji. To zastosowanie w świecie rzeczywistym podkreśla wymierne korzyści płynące z połączenia zaawansowanej AI z solidną, zarządzaną platformą inteligencji danych.

Wytyczanie przyszłego kursu inteligencji opartej na danych

Sojusz między Databricks i Anthropic oznacza coś więcej niż tylko integrację techniczną; odzwierciedla strategiczną wizję przyszłości AI dla przedsiębiorstw, w której zaawansowana inteligencja jest głęboko wpleciona w tkankę zarządzania danymi i ładu. Jak ujął to Ali Ghodsi, współzałożyciel i CEO Databricks, rosnące zapotrzebowanie na inteligencję danych — zdolność do efektywnego rozumienia danych i działania na ich podstawie — napędza potrzebę takich potężnych, zintegrowanych rozwiązań. Poprzez bezpieczne i efektywne wprowadzenie modeli Anthropic na platformę Data Intelligence Platform, dążą do umożliwienia firmom konstruowania agentów AI precyzyjnie dostrojonych do ich specyficznych realiów operacyjnych, zwiastując to, co Ghodsi postrzega jako kolejną fazę AI dla przedsiębiorstw.

Wtórując temu sentymentowi, Dario Amodei, CEO i współzałożyciel Anthropic, podkreślił, że transformacja biznesu przez AI dzieje się teraz, a nie jako odległa perspektywa. Przewiduje niezwykły postęp w dziedzinie agentów AI zdolnych do autonomicznego obsługiwania złożonych zadań. Udostępnienie Claude na platformie Databricks zapewnia klientom niezbędne narzędzia do budowania tych potężnych, opartych na danych agentów, umożliwiając im utrzymanie przewagi konkurencyjnej w tej szybko ewoluującej erze AI.

To partnerstwo pozycjonuje Databricks Data Intelligence Platform jako centralny hub, w którym organizacje mogą nie tylko zarządzać i analizować swoje dane, ale także nasycać je najnowocześniejszymi możliwościami rozumowania AI w sposób bezpieczny i efektywny. Odpowiada na krytyczną potrzebę przedsiębiorstw w zakresie budowania niestandardowych, godnych zaufania rozwiązań AI, które wykorzystują unikalną wartość zamkniętą w zastrzeżonych zbiorach danych. Demokratyzując dostęp do zaawansowanych modeli, takich jak Claude, w ramach zarządzanych ram, Databricks i Anthropic torują drogę dla nowej generacji inteligentnych aplikacji w różnych branżach — od przyspieszania badań nad chorobami i walki ze zmianami klimatu po wykrywanie oszustw finansowych i personalizację doświadczeń klientów — ostatecznie napędzając ewolucję w kierunku prawdziwie inteligentnych organizacji opartych na danych.