Databricks i Anthropic integrują Claude AI w danych firm

Nowa Era Współpracy w Sztucznej Inteligencji i Zarządzaniu Danymi

Krajobraz sztucznej inteligencji przechodzi znaczącą transformację, charakteryzującą się coraz bardziej zaawansowanymi modelami i rosnącym zapotrzebowaniem na ich płynną integrację z istniejącymi przepływami pracy w przedsiębiorstwach. Rozpoznając ten kluczowy moment, Databricks, lider w dziedzinie platform inteligencji danych, oraz Anthropic, czołowa organizacja zajmująca się bezpieczeństwem i badaniami nad AI, ogłosiły przełomowe, pięcioletnie partnerstwo strategiczne. Współpraca ta ma na celu zredefiniowanie sposobu, w jaki firmy wchodzą w interakcje ze sztuczną inteligencją i wykorzystują ją, poprzez osadzenie zaawansowanych modeli Claude firmy Anthropic bezpośrednio w platformie Databricks Data Intelligence Platform. Ten strategiczny ruch oznacza coś więcej niż tylko integrację techniczną; reprezentuje fundamentalną zmianę w kierunku uczynienia potężnych możliwości AI nieodłączną częścią cyklu życia danych, dostępną natywnie tam, gdzie znajdują się dane przedsiębiorstwa. Ambicja jest jasna: umożliwić organizacjom wykorzystanie połączonej mocy ich unikalnych zasobów danych i najnowocześniejszych modeli AI, wspierając innowacje i napędzając wymierne wyniki biznesowe. Sojusz ten obiecuje obniżenie barier wejścia dla zaawansowanych aplikacji AI, dostarczając najnowocześniejszą technologię bezpośrednio do szerokiej bazy użytkowników już korzystających z Databricks do swoich potrzeb związanych z danymi.

Synergia Platform Danych i Zaawansowanych Modeli AI

Połączenie kompleksowych platform danych i zaawansowanych modeli AI stanowi kluczowy krok ewolucyjny dla technologii przedsiębiorstw. Historycznie dostęp do potężnej AI często wiązał się ze złożonymi integracjami, wyzwaniami związanymi z przenoszeniem danych i potencjalnymi obawami dotyczącymi bezpieczeństwa. Databricks ugruntował swoją pozycję jako centralny hub dla inżynierii danych, nauki o danych, uczenia maszynowego i analityki, oferując zunifikowaną platformę – Data Intelligence Platform – zaprojektowaną do zarządzania całym cyklem życia danych. Zapewnia infrastrukturę i narzędzia niezbędne organizacjom do efektywnego przechowywania, przetwarzania i analizowania ogromnych ilości danych.

Jednocześnie Anthropic stał się kluczowym graczem w rozwoju dużych modeli językowych (LLM), koncentrując się nie tylko na możliwościach, ale także na bezpieczeństwie i niezawodności. Ich rodzina modeli Claude jest znana z wysokiej wydajności w szerokim zakresie zadań przetwarzania języka naturalnego, w tym rozumowania, konwersacji i generowania treści. Podstawową ideą tego partnerstwa jest wypełnienie luki między potężnymi silnikami AI firmy Anthropic a bogatymi, kontekstowymi danymi zarządzanymi w środowisku Databricks.

Oferując modele Claude natywnie za pośrednictwem platformy Databricks, współpraca tworzy potężną synergię. Firmy nie muszą już nawigować po złożonych zewnętrznych wywołaniach API ani zarządzać oddzielnymi infrastrukturami dla swoich inicjatyw AI. Zamiast tego mogą wykorzystywać zaawansowane możliwości rozumowania Anthropic bezpośrednio obok swoich krytycznych danych biznesowych, które obejmują informacje zastrzeżone, interakcje z klientami, dzienniki operacyjne i badania rynkowe. To ścisłe powiązanie ułatwia bardziej usprawniony, bezpieczny i wydajny proces rozwoju rozwiązań AI opartych na danych. Potencjał uwolniony dzięki tej integracji obejmuje liczne branże i funkcje, umożliwiając tworzenie wysoce dostosowanych systemów AI, które rozumieją specyficzne niuanse domeny organizacji.

Wzmocnienie Przedsiębiorstw Inteligentnymi Agentami Świadomymi Danych

Centralnym celem partnerstwa Databricks-Anthropic jest wyposażenie przedsiębiorstw w możliwość konstruowania i wdrażania agentów AI zdolnych do rozumowania na podstawie ich zastrzeżonych danych. Koncepcja ta wykracza poza generyczne aplikacje AI w kierunku tworzenia wyspecjalizowanych cyfrowych asystentów lub zautomatyzowanych systemów, które posiadają głębokie zrozumienie specyficznego kontekstu firmy, jej operacji i bazy wiedzy.

Co oznacza ‘rozumowanie na podstawie zastrzeżonych danych’?

• Zrozumienie Kontekstowe: Agenci AI mogą uzyskiwać dostęp i interpretować wewnętrzne dokumenty, bazy danych i repozytoria wiedzy, aby udzielać świadomych odpowiedzi, generować odpowiednie treści lub formułować rekomendacje oparte na danych.
• Rozwiązywanie Złożonych Problemów: Łącząc moc analityczną modeli Claude ze specyficznymi danymi przedsiębiorstwa, agenci ci mogą podejmować złożone wyzwania biznesowe, takie jak identyfikacja trendów rynkowych ukrytych w danych sprzedażowych, optymalizacja logistyki łańcucha dostaw na podstawie informacji w czasie rzeczywistym lub przeprowadzanie zaawansowanych ocen ryzyka przy użyciu wewnętrznych danych finansowych.
• Spersonalizowane Interakcje: Agenci mogą wykorzystywać dane klientów (obsługiwane bezpiecznie i etycznie), aby zapewnić wysoce spersonalizowane wsparcie, dostosowane rekomendacje produktów lub niestandardową komunikację.
• Automatyzacja Pracy Umysłowej: Powtarzalne zadania obejmujące wyszukiwanie informacji, podsumowywanie, analizę i raportowanie na podstawie wewnętrznych źródeł danych mogą zostać zautomatyzowane, uwalniając pracowników do bardziej strategicznych inicjatyw.

Ta zdolność stanowi znaczący krok naprzód. Zamiast polegać na modelach AI trenowanych na ogólnych danych internetowych, firmy mogą teraz budować agentów dostrojonych do ich unikalnych zbiorów danych, co prowadzi do znacznie dokładniejszych, bardziej trafnych i wartościowych wyników. Wyobraźmy sobie firmę świadczącą usługi finansowe wdrażającą agenta AI, który analizuje jej zastrzeżone badania rynkowe i dane portfela klientów, aby generować spersonalizowane porady inwestycyjne, lub firmę produkcyjną używającą agenta do diagnozowania awarii sprzętu poprzez rozumowanie na podstawie dzienników konserwacji i danych z czujników. Partnerstwo zapewnia podstawową technologię – Databricks do dostępu do danych i zarządzania nimi, Claude firmy Anthropic do rozumowania – aby tacy agenci AI specyficzni dla domeny stali się rzeczywistością dla ponad 10 000 firm już korzystających z platformy Databricks.

Pokonywanie Trwałych Przeszkód w Adopcji AI w Przedsiębiorstwach

Pomimo ogromnego potencjału sztucznej inteligencji, wiele organizacji napotyka znaczące przeszkody podczas próby budowania, wdrażania i zarządzania rozwiązaniami AI w sposób efektywny, szczególnie tymi przeznaczonymi do środowisk produkcyjnych obsługujących wrażliwe dane. Współpraca Databricks i Anthropic bezpośrednio adresuje kilka kluczowych wyzwań, które powszechnie utrudniają adopcję AI w przedsiębiorstwach:

1. Dokładność i Trafność: Generyczne modele AI często nie posiadają specyficznej wiedzy wymaganej do dokładnego działania w określonym kontekście biznesowym. Umożliwiając agentom AI rozumowanie na podstawie unikalnych danych organizacji, zintegrowane rozwiązanie sprzyja rozwojowi modeli, które dostarczają bardziej precyzyjne i trafne wyniki, dostosowane do specyficznych potrzeb operacyjnych.
2. Bezpieczeństwo i Prywatność Danych: Obsługa zastrzeżonych danych biznesowych wymaga rygorystycznych środków bezpieczeństwa. Integracja modeli Claude natywnie w ramach platformy Databricks pozwala organizacjom wykorzystywać potężną AI, zachowując jednocześnie większą kontrolę nad swoimi danymi. Dane mogą potencjalnie być przetwarzane w bezpiecznych granicach środowiska Databricks, minimalizując ekspozycję i przestrzegając ustalonych protokołów zarządzania. Rozwiązuje to główne obawy dotyczące wysyłania wrażliwych informacji do zewnętrznych dostawców modeli.
3. Zarządzanie i Zgodność: Przedsiębiorstwa działają zgodnie ze ścisłymi wymogami regulacyjnymi i zgodności. Databricks Mosaic AI, kluczowy komponent platformy, dostarcza narzędzi do kompleksowego zarządzania całym cyklem życia danych i AI. Obejmuje to możliwości monitorowania wydajności modelu, zapewniania uczciwości, śledzenia pochodzenia danych (lineage) i zarządzania kontrolą dostępu, które są kluczowe dla budowania godnych zaufania i zgodnych systemów AI. Integracja Claude w ramach tej zarządzanej struktury rozszerza te kontrole na wykorzystanie zaawansowanych LLM.
4. Złożoność Wdrożenia i Integracja: Konfiguracja i zarządzanie infrastrukturą do wdrażania zaawansowanych modeli AI może być złożone i zasobochłonne. Natywna integracja znacznie upraszcza ten proces, pozwalając zespołom danych wykorzystywać modele Claude w znanym środowisku Databricks bez konieczności budowania i utrzymywania oddzielnych potoków wdrażania AI.
5. Ocena Wydajności i ROI: Ocena skuteczności i zwrotu z inwestycji (ROI) inicjatyw AI może być wyzwaniem. Databricks Mosaic AI oferuje narzędzia do oceny wydajności modelu w odniesieniu do konkretnych metryk biznesowych i zbiorów danych. Połączenie tego z optymalizacją Claude pod kątem zadań w świecie rzeczywistym pomaga zapewnić, że wdrożeni agenci AI dostarczają wymierną wartość.

Dostarczając zunifikowane rozwiązanie, które łączy najlepsze w swojej klasie modele AI z solidnymi narzędziami do zarządzania danymi i ładu korporacyjnego, Databricks i Anthropic dążą do usprawnienia ścieżki od eksperymentowania z AI do wdrożenia na poziomie produkcyjnym, czyniąc zaawansowaną AI bardziej dostępną, bezpieczną i wpływową dla firm.

Przedstawiamy Claude 3.7 Sonnet: Nowy Benchmark w Rozumowaniu i Kodowaniu

Istotnym punktem kulminacyjnym tego partnerstwa jest natychmiastowa dostępność najnowszego, przełomowego modelu Anthropic, Claude 3.7 Sonnet, w ekosystemie Databricks. Model ten stanowi znaczący postęp w możliwościach AI i jest pozycjonowany jako kamień węgielny wspólnej oferty. Claude 3.7 Sonnet jest szczególnie godny uwagi z kilku powodów:

• Rozumowanie Hybrydowe: Jest opisywany jako pierwszy na rynku model rozumowania hybrydowego. Chociaż szczegóły tej architektury są zastrzeżone, sugeruje to zaawansowane podejście łączące różne techniki (potencjalnie w tym rozumowanie symboliczne obok przetwarzania sieci neuronowych), aby osiągnąć bardziej solidne i zniuansowane zrozumienie oraz zdolności rozwiązywania problemów. Może to prowadzić do poprawy wydajności w złożonych zadaniach wymagających dedukcji logicznej, planowania i analizy wieloetapowej.
• Wiodąca w Branży Biegłość w Kodowaniu: Model jest uznawany za lidera branży w zadaniach związanych z kodowaniem. Ta zdolność jest nieoceniona dla przedsiębiorstw chcących zautomatyzować procesy tworzenia oprogramowania, generować fragmenty kodu, debugować istniejące bazy kodu lub tłumaczyć kod między różnymi językami programowania – wszystko potencjalnie oparte na wewnętrznych standardach kodowania firmy i bibliotekach dostępnych za pośrednictwem Databricks.
• Optymalizacja pod kątem Użyteczności w Świecie Rzeczywistym: Anthropic podkreśla, że modele Claude, w tym 3.7 Sonnet, są zoptymalizowane pod kątem typów zadań w świecie rzeczywistym, które klienci uważają za najbardziej przydatne. Ten praktyczny nacisk zapewnia, że moc modelu przekłada się na wymierne korzyści dla operacji biznesowych, a nie tylko na doskonałość w teoretycznych benchmarkach.
• Dostępność: Udostępnienie tak nowoczesnego modelu bezpośrednio za pośrednictwem Databricks na głównych platformach chmurowych (AWS, Azure, Google Cloud Platform) demokratyzuje dostęp. Organizacje mogą eksperymentować i wdrażać tę najnowocześniejszą AI bez potrzeby posiadania specjalistycznej infrastruktury lub bezpośrednich relacji z dostawcą modelu, wykorzystując swoje istniejące inwestycje w Databricks.

Integracja Claude 3.7 Sonnet zapewnia klientom Databricks natychmiastowy dostęp do potężnego narzędzia zdolnego do radzenia sobie z zaawansowanymi wyzwaniami analitycznymi, kreatywnymi i technicznymi. Jego mocne strony w rozumowaniu i kodowaniu, w połączeniu z natywną dostępnością obok danych przedsiębiorstwa, pozycjonują go jako kluczowy czynnik umożliwiający budowanie następnej generacji inteligentnych aplikacji i agentów.

Wyjątkowa Zaleta Natywnej Integracji

Koncepcja natywnej integracji jest kluczowa dla propozycji wartości partnerstwa Databricks-Anthropic. Podejście to znacznie różni się od tradycyjnych metod dostępu do modeli AI, które często opierają się na zewnętrznych interfejsach programowania aplikacji (API). Natywna integracja oznacza głębsze, bardziej płynne połączenie między modelami Claude firmy Anthropic a platformą Databricks Data Intelligence Platform, oferując kilka potencjalnych zalet:

• Zmniejszone Opóźnienie: Przetwarzanie żądań w tym samym środowisku platformy może potencjalnie zmniejszyć opóźnienie sieciowe związane z zewnętrznymi wywołaniami API, prowadząc do szybszych czasów odpowiedzi dla aplikacji AI. Jest to szczególnie istotne w przypadkach użycia w czasie rzeczywistym lub interaktywnych.
• Wzmocnione Bezpieczeństwo: Utrzymując przetwarzanie danych w bezpiecznym obwodzie platformy Databricks (w zależności od szczegółów implementacji), natywna integracja może znacznie wzmocnić bezpieczeństwo i prywatność danych. Wrażliwe dane zastrzeżone mogą nie musieć przechodzić przez zewnętrzne sieci ani być przetwarzane przez infrastrukturę stron trzecich w taki sam sposób, jak w przypadku wywołań API, co lepiej odpowiada rygorystycznym postawom bezpieczeństwa przedsiębiorstw.
• Usprawnione Przepływy Pracy: Naukowcy danych i programiści mogą uzyskiwać dostęp i wykorzystywać modele Claude za pomocą znanych narzędzi i interfejsów Databricks. Eliminuje to potrzebę zarządzania oddzielnymi poświadczeniami, SDK lub punktami integracji, upraszczając cykl życia rozwoju, wdrażania i zarządzania aplikacjami AI. Cały proces, od przygotowania danych po wywołanie modelu i analizę wyników, może odbywać się w zunifikowanym środowisku.
• Uproszczone Zarządzanie: Integracja wykorzystania modelu w ramach platformy Databricks pozwala na spójne stosowanie polityk zarządzania, kontroli dostępu i mechanizmów audytu zarządzanych przez Mosaic AI. Monitorowanie użycia, kosztów i wydajności staje się częścią istniejącej struktury zarządzania danymi.
• Potencjalne Efektywności Kosztowe: W zależności od modeli cenowych i wykorzystania zasobów, natywna integracja może oferować bardziej przewidywalne lub zoptymalizowane struktury kosztów w porównaniu z modelami API typu pay-per-call, szczególnie w scenariuszach o dużym wolumenie użycia ściśle powiązanych z zadaniami przetwarzania danych już działającymi na Databricks.

To ścisłe powiązanie przekształca Claude z zewnętrznego narzędzia w osadzoną zdolność w ekosystemie danych przedsiębiorstwa, czyniąc rozwój i wdrażanie zaawansowanych, świadomych danych agentów AI znacznie bardziej wydajnymi, bezpiecznymi i łatwiejszymi do zarządzania.

Zapewnienie Elastyczności poprzez Płynne Wdrożenie Wielochmurowe

Kluczowym aspektem oferty Databricks-Anthropic jest jej dostępność u głównych dostawców chmury publicznej: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure i Google Cloud Platform (GCP). Ta strategia wielochmurowa jest niezbędna do spełnienia zróżnicowanych wymagań infrastrukturalnych nowoczesnych przedsiębiorstw. Wiele organizacji korzysta z wielu dostawców chmury, aby wykorzystać najlepsze w swojej klasie usługi, zapewnić odporność, uniknąć uzależnienia od dostawcy lub spełnić określone wymagania regionalne lub klientów.

Sam Databricks jest zaprojektowany jako platforma wielochmurowa, zapewniając spójną warstwę inteligencji danych niezależnie od podstawowej infrastruktury chmurowej. Udostępniając modele Claude natywnie w ramach Databricks na AWS, Azure i GCP, partnerstwo zapewnia, że klienci mogą korzystać z tej zaawansowanej integracji AI niezależnie od preferowanego środowiska chmurowego lub strategii wielochmurowej.

Oferuje to kilka kluczowych korzyści:

• Wybór i Elastyczność: Przedsiębiorstwa mogą wdrażać agentów AI opartych na Claude na platformie(-ach) chmurowej(-ych), która najlepiej odpowiada ich potrzebom technicznym, istniejącym inwestycjom infrastrukturalnym i umowom handlowym.
• Spójność: Zespoły programistyczne mogą budować i zarządzać aplikacjami AI przy użyciu spójnego interfejsu i zestawu narzędzi (Databricks i Claude) w różnych środowiskach chmurowych, zmniejszając złożoność i koszty szkolenia.
• Bliskość Danych: Organizacje mogą wykorzystywać modele Claude w tym samym środowisku chmurowym, w którym znajdują się ich główne jeziora danych lub hurtownie danych, optymalizując wydajność i potencjalnie zmniejszając koszty transferu danych (egress).
• Przyszłościowość: Podejście wielochmurowe zapewnia odporność i zdolność adaptacji, pozwalając firmom rozwijać swoją strategię chmurową bez zakłócania ich możliwości AI zbudowanych na integracji Databricks-Anthropic.

Zobowiązanie do dostępności wielochmurowej podkreśla koncentrację partnerstwa na realistycznym zaspokajaniu potrzeb przedsiębiorstw, uznając heterogeniczny charakter nowoczesnej infrastruktury IT i zapewniając elastyczną ścieżkę do adopcji zaawansowanej AI.

Databricks Mosaic AI: Silnik dla Zarządzanej i Niezawodnej AI

Podczas gdy Anthropic dostarcza potężne modele Claude, Databricks Mosaic AI zapewnia niezbędną strukturę do budowania, wdrażania i zarządzania aplikacjami AI w sposób odpowiedzialny i efektywny w kontekście przedsiębiorstwa. Mosaic AI jest integralną częścią platformy Databricks Data Intelligence Platform, oferując zestaw narzędzi zaprojektowanych do obsługi całego cyklu życia AI z silnym naciskiem na zarządzanie i niezawodność.

Kluczowe możliwości Mosaic AI istotne dla partnerstwa z Anthropic obejmują:

• Serwowanie Modeli (Model Serving): Zapewnia zoptymalizowaną infrastrukturę do wdrażania i serwowania modeli AI, w tym LLM takich jak Claude, na dużą skalę z wysoką dostępnością i niskim opóźnieniem.
• Wyszukiwanie Wektorowe (Vector Search): Umożliwia efektywne wyszukiwanie podobieństw kluczowe dla aplikacji Retrieval-Augmented Generation (RAG), pozwalając agentom AI na pobieranie istotnych informacji z baz wiedzy przedsiębiorstwa w celu informowania swoich odpowiedzi.
• Monitorowanie Modeli (Model Monitoring): Oferuje narzędzia do śledzenia wydajności modelu, wykrywania dryftu (zmian wydajności w czasie) i monitorowania jakości danych, zapewniając, że wdrożeni agenci AI pozostają dokładni i niezawodni.
• Inżynieria i Zarządzanie Cechami (Feature Engineering and Management): Upraszcza proces tworzenia, przechowywania i zarządzania cechami danych używanymi do trenowania lub interakcji z modelami AI.
• Zarządzanie AI (AI Governance): Zapewnia możliwości śledzenia pochodzenia danych (lineage - zrozumienie, skąd pochodzą dane i jak zbudowano modele), kontroli dostępu, dzienników audytu i ocen uczciwości, zapewniając, że systemy AI są rozwijane i używane w sposób odpowiedzialny i zgodny z przepisami.
• Narzędzia Ewaluacyjne (Evaluation Tools): Pozwala organizacjom rygorystycznie oceniać jakość, bezpieczeństwo i dokładność modeli i agentów AI, w tym LLM, w odniesieniu do specyficznych wymagań biznesowych i zbiorów danych przed i po wdrożeniu.

Mosaic AI działa jako kluczowy most między surową mocą modeli takich jak Claude a praktycznymi realiami wdrożenia w przedsiębiorstwie. Zapewnia bariery ochronne, systemy monitorowania i narzędzia zarządzania niezbędne do zapewnienia, że agenci AI zbudowani przy użyciu modeli Anthropic są nie tylko inteligentni, ale także bezpieczni, niezawodni, zarządzani i zgodni z celami biznesowymi. To kompleksowe podejście jest kluczowe dla budowania zaufania i pewności w systemach AI obsługujących krytyczne dane i procesy biznesowe.

Wspólna Wizja Natychmiastowo Transformującej AI

Liderzy zarówno Databricks, jak i Anthropic artykułują przekonującą wizję natychmiastowego i przyszłego wpływu tego partnerstwa, podkreślając przejście od AI jako obietnicy przyszłości do rzeczywistości transformującej biznesy już dziś.

Ali Ghodsi, współzałożyciel i CEO Databricks, podkreśla podstawową propozycję wartości: umożliwienie przedsiębiorstwom wreszcie odblokowania ukrytego potencjału tkwiącego w ich ogromnych repozytoriach danych poprzez zastosowanie zaawansowanej AI. Podkreśla znaczenie wprowadzenia możliwości Anthropic bezpośrednio do Data Intelligence Platform, akcentując korzyści płynące z bezpieczeństwa, wydajności i skalowalności. Perspektywa Ghodsiego koncentruje się na umożliwieniu firmom wyjścia poza generyczne rozwiązania AI i konstruowania agentów AI specyficznych dla domeny, starannie dostosowanych do ich unikalnych kontekstów operacyjnych i zastrzeżonej wiedzy. To, jak sugeruje, reprezentuje prawdziwą przyszłość AI w przedsiębiorstwach – spersonalizowaną, zintegrowaną i opartą na danych inteligencję.

Dario Amodei, CEO i współzałożyciel Anthropic, powtarza sentyment natychmiastowego wpływu AI, stwierdzając, że transformacja biznesów dzieje się ‘właśnie teraz’. Przewiduje niezwykłe postępy w najbliższej przyszłości, szczególnie w rozwoju agentów AI zdolnych do samodzielnej pracy nad złożonymi zadaniami. Amodei postrzega dostępność Claude na Databricks jako katalizator, dostarczający klientom niezbędnych narzędzi do budowania znacznie potężniejszych agentów opartych na danych. Ta zdolność, jak sugeruje, jest kluczowa dla organizacji dążących do utrzymania przewagi konkurencyjnej w tym, co nazywa ‘nową erą AI’.

Razem te perspektywy malują obraz partnerstwa opartego na praktycznym zastosowaniu i natychmiastowym tworzeniu wartości. Nie chodzi tylko o zapewnienie dostępu do potężnych modeli; chodzi o ich głęboką integrację w tkankę danych organizacji, aby wspierać rozwój inteligentnych, autonomicznych agentów zdolnych do radzenia sobie ze złożonymi, rzeczywistymi problemami biznesowymi już dziś, torując drogę do jeszcze bardziej zaawansowanych zastosowań jutro.

Poza Generyczną Inteligencją: Tworzenie Rozwiązań AI Specyficznych dla Domeny

Powracającym tematem i głównym motorem napędowym sojuszu Databricks-Anthropic jest odejście od uniwersalnej AI na rzecz inteligencji specyficznej dla domeny. Ogólne modele AI, choć imponujące, często nie posiadają zniuansowanego zrozumienia wymaganego do specjalistycznych zadań przedsiębiorstwa. Ich wiedza zazwyczaj opiera się na szerokich danych internetowych, które mogą nie być zgodne ze specyficzną terminologią, procesami i poufnymi informacjami unikalnymi dla konkretnego biznesu lub branży.

To partnerstwo bezpośrednio ułatwia tworzenie wysoce spersonalizowanych rozwiązań AI poprzez połączenie:

• Mistrzostwa Danych Databricks: Platforma dostarcza solidnych narzędzi do dostępu, przygotowywania i zarządzania unikalnymi zasobami danych organizacji – surowcem dla wiedzy specyficznej dla domeny. Obejmuje to ustrukturyzowane bazy danych, nieustrukturyzowane dokumenty, logi i inne.
• Adaptowalnych Modeli Anthropic: Modele Claude, szczególnie gdy są używane w ramach takich jak Retrieval-Augmented Generation (RAG) umożliwionych przez funkcje Databricks, takie jak Vector Search, mogą być skutecznie osadzone w tych zastrzeżonych danych. Modele mogą pobierać odpowiednie fragmenty z wewnętrznych baz wiedzy i wykorzystywać te informacje do generowania odpowiedzi lub wykonywania zadań z wysoką dokładnością i trafnością kontekstową.
• Narzędzi Rozwojowych Mosaic AI: Platforma zapewnia środowisko do dostrajania modeli (tam, gdzie ma to zastosowanie), budowania aplikacji wykorzystujących RAG i oceny wydajności tych spersonalizowanych rozwiązań w odniesieniu do konkretnych kryteriów biznesowych.

Ta synergia pozwala na przykład firmie farmaceutycznej zbudować agenta AI, który rozumie jej specyficzne dane dotyczące procesu rozwoju leków i dokumentację regulacyjną, lub firmie e-commerce stworzyć agenta głęboko zaznajomionego z jej katalogiem produktów, poziomami zapasów i historią interakcji z klientami. Wynikowe aplikacje AI są znacznie bardziej wartościowe, ponieważ mówią językiem biznesu i działają w oparciu o jego prawdę podstawową (ground truth). Ta zdolność do tworzenia spersonalizowanych agentów AI, zasilanych danymi przedsiębiorstwa i najnowocześniejszymi modelami, oferuje znaczącą przewagę konkurencyjną, umożliwiając firmom automatyzację złożonych procesów, odkrywanie unikalnych spostrzeżeń i dostarczanie doskonałych doświadczeń klientów dostosowanych do ich specyficznej niszy rynkowej.

Wzmacnianie Zaufania: Bezpieczeństwo w Erze Zintegrowanej AI

W erze, w której naruszenia danych i niewłaściwe wykorzystanie AI budzą poważne obawy, budowanie zaufania jest kluczowe dla adopcji potężnych technologii AI przez przedsiębiorstwa. Partnerstwo Databricks i Anthropic w sposób nieodłączny adresuje te obawy poprzez połączenie projektu technologicznego i koncentracji organizacyjnej.

Zaangażowanie Anthropic w Bezpieczeństwo: Anthropic został założony z podstawową misją skoncentrowaną na bezpieczeństwie i badaniach nad AI. Ich proces rozwoju modeli obejmuje techniki mające na celu tworzenie systemów AI, które są pomocne, uczciwe i nieszkodliwe. Ta koncentracja na budowaniu bezpieczniejszej AI zapewnia fundamentalną warstwę zaufania dla przedsiębiorstw wahających się przed wdrożeniem potężnych LLM, zwłaszcza tych wchodzących w interakcje z wrażliwymi danymi lub klientami.

Bezpieczna Platforma Databricks: Platforma Databricks Data Intelligence Platform jest zbudowana z myślą o bezpieczeństwie i zarządzaniu na poziomie przedsiębiorstwa. Integrując modele Claude natywnie, partnerstwo wykorzystuje te istniejące funkcje bezpieczeństwa:

• Rezydencja i Kontrola Danych: Natywna integracja potencjalnie pozwala danym pozostać w kontrolowanym środowisku klienta (ich instancji Databricks w wybranej chmurze), zmniejszając ryzyko związane z przesyłaniem wrażliwych danych do zewnętrznych punktów końcowych.
• Zunifikowane Zarządzanie Dostępem: Dostęp do modeli Claude może być zarządzany za pomocą istniejących w Databricks kontroli dostępu opartych na rolach, zapewniając, że tylko autoryzowani użytkownicy i aplikacje mogą wywoływać możliwości AI.
• Kompleksowy Audyt: Wykorzystanie zintegrowanych modeli Claude może być rejestrowane i audytowane w ramach platformy Databricks, zapewniając przejrzystość i odpowiedzialność.
• Struktura Zarządzania: Narzędzia zarządzania Mosaic AI obejmują również wykorzystanie Claude, umożliwiając spójne egzekwowanie polityk, monitorowanie i kontrole zgodności.

To wielowarstwowe podejście – łączące koncentrację Anthropic na bezpieczeństwie modeli z solidnym bezpieczeństwem platformy i zarządzaniem Databricks – tworzy bezpieczniejszą i bardziej godną zaufania strukturę do wykorzystania zaawansowanej AI. Pozwala przedsiębiorstwom badać transformacyjny potencjał modeli takich jak Claude 3.7 Sonnet, zachowując jednocześnie ścisłą kontrolę nad swoimi cennymi zasobami danych i zapewniając odpowiedzialne wdrażanie AI, przyspieszając w ten sposób adopcję poprzez łagodzenie kluczowych ryzyk. Współpraca ma na celu uczynienie potężnej AI nie tylko dostępną, ale także bezpieczną i niezawodną dla krytycznych aplikacji przedsiębiorstwa.