Databricks и Anthropic: интеграция Claude AI в данные

Новая эра сотрудничества в области искусственного интеллекта и управления данными

Ландшафт искусственного интеллекта претерпевает значительные изменения, характеризующиеся все более сложными моделями и растущим спросом на их бесшовную интеграцию в существующие корпоративные рабочие процессы. Осознавая этот поворотный момент, Databricks, лидер в области платформ аналитики данных, и Anthropic, известная организация по безопасности и исследованиям в области ИИ, объявили о знаковом пятилетнем стратегическом партнерстве. Это сотрудничество призвано переосмыслить способы взаимодействия бизнеса с искусственным интеллектом и его использования путем встраивания передовых моделей Claude от Anthropic непосредственно в платформу Databricks Data Intelligence Platform. Этот стратегический шаг означает больше, чем просто техническую интеграцию; он представляет собой фундаментальный сдвиг к тому, чтобы сделать мощные возможности ИИ неотъемлемой частью жизненного цикла данных, доступной нативно там, где находятся корпоративные данные. Амбиция ясна: предоставить организациям возможность использовать объединенную мощь их уникальных данных и передовых моделей ИИ, способствуя инновациям и достижению ощутимых бизнес-результатов. Этот альянс обещает снизить барьеры для входа в мир сложных приложений ИИ, предоставляя передовые технологии непосредственно обширной базе пользователей, уже использующих Databricks для своих потребностей в данных.

Синергия платформ данных и передовых моделей ИИ

Слияние комплексных платформ данных и передовых моделей ИИ представляет собой критически важный эволюционный шаг для корпоративных технологий. Исторически доступ к мощному ИИ часто включал сложные интеграции, проблемы с перемещением данных и потенциальные проблемы безопасности. Databricks зарекомендовала себя как центральный узел для инженерии данных, науки о данных, машинного обучения и аналитики, предлагая унифицированную платформу — Data Intelligence Platform — предназначенную для управления всем жизненным циклом данных. Она предоставляет инфраструктуру и инструменты, необходимые организациям для эффективного хранения, обработки и анализа огромных объемов данных.

Одновременно Anthropic стала ключевым игроком в разработке больших языковых моделей (LLM), уделяя внимание не только возможностям, но и безопасности и надежности. Их семейство моделей Claude известно высокой производительностью в широком спектре задач обработки естественного языка, включая рассуждение, ведение диалога и генерацию контента. Основная идея этого партнерства заключается в преодолении разрыва между мощными движками ИИ Anthropic и богатыми, контекстуализированными данными, управляемыми в среде Databricks.

Предлагая модели Claude нативно через платформу Databricks, сотрудничество создает мощную синергию. Бизнесу больше не нужно разбираться со сложными внешними вызовами API или управлять отдельными инфраструктурами для своих инициатив в области ИИ. Вместо этого они могут использовать сложные возможности рассуждения Anthropic непосредственно вместе со своими критически важными бизнес-данными, которые включают проприетарную информацию, взаимодействия с клиентами, операционные журналы и исследования рынка. Эта тесная связь способствует более упорядоченному, безопасному и эффективному процессу разработки решений ИИ, основанных на данных. Потенциал, раскрываемый этой интеграцией, охватывает множество отраслей и функций, позволяя создавать высокоспециализированные системы ИИ, которые понимают специфические нюансы предметной области организации.

Расширение возможностей предприятий с помощью интеллектуальных агентов, осведомленных о данных

Центральной целью партнерства Databricks-Anthropic является предоставление предприятиям возможности создавать и развертывать агентов ИИ, способных рассуждать на основе их проприетарных данных. Эта концепция выходит за рамки общих приложений ИИ и направлена на создание специализированных цифровых помощников или автоматизированных систем, обладающих глубоким пониманием специфического контекста, операций и базы знаний компании.

Что подразумевает ‘рассуждение на основе проприетарных данных’?

• Контекстуальное понимание: Агенты ИИ могут получать доступ и интерпретировать внутренние документы, базы данных и репозитории знаний для предоставления обоснованных ответов, генерации релевантного контента или вынесения рекомендаций на основе данных.
• Решение сложных проблем: Объединяя аналитическую мощь моделей Claude со специфическими корпоративными данными, эти агенты могут решать сложные бизнес-задачи, такие как выявление рыночных тенденций, скрытых в данных о продажах, оптимизация логистики цепочки поставок на основе информации в реальном времени или проведение сложных оценок рисков с использованием внутренних финансовых записей.
• Персонализированные взаимодействия: Агенты могут использовать данные клиентов (обрабатываемые безопасно и этично) для предоставления высоко персонализированной поддержки, индивидуальных рекомендаций по продуктам или настраиваемой коммуникации.
• Автоматизация интеллектуального труда: Повторяющиеся задачи, связанные с извлечением информации, суммированием, анализом и отчетностью на основе внутренних источников данных, могут быть автоматизированы, освобождая сотрудников для более стратегических инициатив.

Эта возможность представляет собой значительный скачок вперед. Вместо того чтобы полагаться на модели ИИ, обученные на общих данных из Интернета, предприятия теперь могут создавать агентов, дообученных на их уникальных наборах данных, что приводит к гораздо более точным, релевантным и ценным результатам. Представьте себе финансовую компанию, развертывающую агента ИИ, который анализирует ее проприетарные исследования рынка и данные клиентских портфелей для генерации персонализированных инвестиционных советов, или производственную компанию, использующую агента для диагностики отказов оборудования путем рассуждения на основе журналов технического обслуживания и данных датчиков. Партнерство предоставляет базовую технологию — Databricks для доступа к данным и управления ими, Claude от Anthropic для рассуждений — чтобы сделать таких доменно-специфичных агентов ИИ реальностью для более чем 10 000 компаний, уже использующих платформу Databricks.

Преодоление устойчивых препятствий во внедрении корпоративного ИИ

Несмотря на огромный потенциал искусственного интеллекта, многие организации сталкиваются со значительными препятствиями при попытке эффективно создавать, развертывать и управлять решениями ИИ, особенно теми, которые предназначены для производственных сред, работающих с конфиденциальными данными. Сотрудничество Databricks и Anthropic напрямую решает несколько ключевых проблем, которые обычно мешают внедрению корпоративного ИИ:

1. Точность и релевантность: Общим моделям ИИ часто не хватает специфических знаний, необходимых для точной работы в конкретном бизнес-контексте. Позволяя агентам ИИ рассуждать на основе уникальных данных организации, интегрированное решение способствует разработке моделей, которые обеспечивают более точные и релевантные результаты, адаптированные к конкретным операционным потребностям.
2. Безопасность и конфиденциальность данных: Обработка проприетарных бизнес-данных требует строгих мер безопасности. Интеграция моделей Claude нативно в платформу Databricks позволяет организациям использовать мощный ИИ, сохраняя при этом больший контроль над своими данными. Данные потенциально могут обрабатываться в безопасных пределах среды Databricks, минимизируя риски и соблюдая установленные протоколы управления. Это решает основные опасения по поводу отправки конфиденциальной информации внешним поставщикам моделей.
3. Управление и соответствие требованиям: Предприятия работают в условиях строгих нормативных и комплаенс-требований. Databricks Mosaic AI, ключевой компонент платформы, предоставляет инструменты для сквозного управления всем жизненным циклом данных и ИИ. Это включает возможности для мониторинга производительности моделей, обеспечения справедливости, отслеживания происхождения данных и управления контролем доступа, что крайне важно для создания надежных и соответствующих требованиям систем ИИ. Интеграция Claude в эту управляемую среду распространяет эти элементы контроля на использование передовых LLM.
4. Сложность развертывания и интеграции: Настройка и управление инфраструктурой для развертывания сложных моделей ИИ могут быть сложными и ресурсоемкими. Нативная интеграция значительно упрощает этот процесс, позволяя командам по работе с данными использовать модели Claude в знакомой среде Databricks без необходимости создавать и поддерживать отдельные конвейеры развертывания ИИ.
5. Оценка производительности и ROI: Оценка эффективности и возврата инвестиций (ROI) инициатив в области ИИ может быть сложной задачей. Databricks Mosaic AI предлагает инструменты для оценки производительности моделей по конкретным бизнес-метрикам и наборам данных. Сочетание этого с оптимизацией Claude для реальных задач помогает гарантировать, что развернутые агенты ИИ приносят измеримую ценность.

Предоставляя унифицированное решение, сочетающее лучшие в своем классе модели ИИ с надежными инструментами управления данными и управления, Databricks и Anthropic стремятся упростить путь от экспериментов с ИИ до развертывания на производственном уровне, делая сложный ИИ более доступным, безопасным и эффективным для бизнеса.

Представляем Claude 3.7 Sonnet: новый эталон в рассуждениях и кодировании

Значимым событием этого партнерства является немедленная доступность последней передовой модели Anthropic, Claude 3.7 Sonnet, в экосистеме Databricks. Эта модель представляет собой существенный прогресс в возможностях ИИ и позиционируется как краеугольный камень совместного предложения. Claude 3.7 Sonnet особенно примечательна по нескольким причинам:

• Гибридное рассуждение: Она описывается как первая на рынке модель гибридного рассуждения. Хотя специфика этой архитектуры является проприетарной, это предполагает передовой подход, сочетающий различные методы (потенциально включая символическое рассуждение наряду с обработкой нейронных сетей) для достижения более надежного и тонкого понимания и возможностей решения проблем. Это может привести к улучшению производительности в сложных задачах, требующих логического вывода, планирования и многоэтапного анализа.
• Лидирующее в отрасли мастерство кодирования: Модель признана лидером отрасли в задачах кодирования. Эта возможность неоценима для предприятий, стремящихся автоматизировать процессы разработки программного обеспечения, генерировать фрагменты кода, отлаживать существующие кодовые базы или переводить код между различными языками программирования — все это потенциально с учетом внутренних стандартов кодирования и библиотек компании, доступных через Databricks.
• Оптимизация для реальной пользы: Anthropic подчеркивает, что модели Claude, включая 3.7 Sonnet, оптимизированы для тех типов реальных задач, которые клиенты находят наиболее полезными. Этот практический фокус гарантирует, что мощь модели преобразуется в ощутимые выгоды для бизнес-операций, а не просто превосходит теоретические бенчмарки.
• Доступность: Предоставление такой передовой модели непосредственно через Databricks на основных облачных платформах (AWS, Azure, Google Cloud Platform) демократизирует доступ. Организации могут экспериментировать и развертывать этот современный ИИ без необходимости в специализированной инфраструктуре или прямых отношениях с поставщиком модели, используя свои существующие инвестиции в Databricks.

Интеграция Claude 3.7 Sonnet предоставляет клиентам Databricks немедленный доступ к мощному инструменту, способному решать сложные аналитические, творческие и технические задачи. Ее сильные стороны в рассуждениях и кодировании в сочетании с нативной доступностью вместе с корпоративными данными позиционируют ее как ключевой фактор для создания следующего поколения интеллектуальных приложений и агентов.

Отличительное преимущество нативной интеграции

Концепция нативной интеграции является центральной в ценностном предложении партнерства Databricks-Anthropic. Этот подход значительно отличается от традиционных методов доступа к моделям ИИ, которые часто полагаются на внешние интерфейсы прикладного программирования (API). Нативная интеграция подразумевает более глубокую и бесшовную связь между моделями Claude от Anthropic и платформой Databricks Data Intelligence Platform, предлагая несколько потенциальных преимуществ:

• Снижение задержки: Обработка запросов в той же среде платформы потенциально может снизить сетевую задержку, связанную с внешними вызовами API, что приводит к более быстрому времени отклика для приложений ИИ. Это особенно важно для сценариев использования в реальном времени или интерактивных сценариев.
• Повышенная безопасность: Сохраняя обработку данных в безопасном периметре платформы Databricks (в зависимости от конкретных деталей реализации), нативная интеграция может значительно повысить безопасность и конфиденциальность данных. Конфиденциальные проприетарные данные могут не нуждаться в передаче по внешним сетям или обработке сторонней инфраструктурой так же, как при вызовах API, что лучше соответствует строгим корпоративным политикам безопасности.
• Упрощенные рабочие процессы: Специалисты по данным и разработчики могут получать доступ и использовать модели Claude с помощью знакомых инструментов и интерфейсов Databricks. Это устраняет необходимость управления отдельными учетными данными, SDK или точками интеграции, упрощая жизненный цикл разработки, развертывания и управления приложениями ИИ. Весь процесс, от подготовки данных до вызова модели и анализа результатов, может происходить в единой среде.
• Упрощенное управление: Интеграция использования моделей в платформу Databricks позволяет последовательно применять политики управления, контроль доступа и механизмы аудита, управляемые Mosaic AI. Мониторинг использования, затрат и производительности становится частью существующей структуры управления данными.
• Потенциальная экономия затрат: В зависимости от моделей ценообразования и использования ресурсов, нативная интеграция может предложить более предсказуемые или оптимизированные структуры затрат по сравнению с моделями API с оплатой за вызов, особенно для сценариев с большим объемом использования, тесно связанных с задачами обработки данных, уже выполняющимися на Databricks.

Эта тесная связь превращает Claude из внешнего инструмента во встроенную возможность в экосистеме корпоративных данных, делая разработку и развертывание сложных, осведомленных о данных агентов ИИ значительно более эффективными, безопасными и управляемыми.

Обеспечение гибкости за счет бесшовного мультиоблачного развертывания

Критическим аспектом предложения Databricks-Anthropic является его доступность на основных публичных облачных провайдерах: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure и Google Cloud Platform (GCP). Эта мультиоблачная стратегия необходима для удовлетворения разнообразных инфраструктурных требований современных предприятий. Многие организации используют несколько облачных провайдеров, чтобы использовать лучшие в своем классе сервисы, обеспечить отказоустойчивость, избежать привязки к поставщику или соответствовать конкретным региональным или клиентским требованиям.

Сама платформа Databricks разработана как мультиоблачная, обеспечивая согласованный уровень аналитики данных независимо от базовой облачной инфраструктуры. Делая модели Claude нативно доступными в Databricks на AWS, Azure и GCP, партнерство гарантирует, что клиенты могут воспользоваться этой передовой интеграцией ИИ независимо от предпочитаемой ими облачной среды или мультиоблачной стратегии.

Это предлагает несколько ключевых преимуществ:

• Выбор и гибкость: Предприятия могут развертывать агентов ИИ на базе Claude на той облачной платформе(ах), которая наилучшим образом соответствует их техническим потребностям, существующим инвестициям в инфраструктуру и коммерческим соглашениям.
• Согласованность: Команды разработчиков могут создавать и управлять приложениями ИИ, используя согласованный интерфейс и набор инструментов (Databricks и Claude) в различных облачных средах, снижая сложность и затраты на обучение.
• Близость данных: Организации могут использовать модели Claude в той же облачной среде, где находятся их основные озера данных или хранилища данных, оптимизируя производительность и потенциально снижая затраты на передачу данных.
• Задел на будущее: Мультиоблачный подход обеспечивает отказоустойчивость и адаптивность, позволяя предприятиям развивать свою облачную стратегию, не нарушая свои возможности ИИ, построенные на интеграции Databricks-Anthropic.

Приверженность мультиоблачной доступности подчеркивает фокус партнерства на реалистичном удовлетворении потребностей предприятий, признавая гетерогенный характер современной ИТ-инфраструктуры и предоставляя гибкий путь к внедрению передового ИИ.

Databricks Mosaic AI: Двигатель для управляемого и надежного ИИ

В то время как Anthropic предоставляет мощные модели Claude, Databricks Mosaic AI поставляет необходимую основу для ответственного и эффективного создания, развертывания и управления приложениями ИИ в корпоративном контексте. Mosaic AI является неотъемлемой частью платформы Databricks Data Intelligence Platform, предлагая набор инструментов, предназначенных для охвата всего жизненного цикла ИИ с сильным акцентом на управление и надежность.

Ключевые возможности Mosaic AI, имеющие отношение к партнерству с Anthropic, включают:

• Обслуживание моделей (Model Serving): Предоставляет оптимизированную инфраструктуру для развертывания и обслуживания моделей ИИ, включая LLM, такие как Claude, в масштабе с высокой доступностью и низкой задержкой.
• Векторный поиск (Vector Search): Обеспечивает эффективный поиск по сходству, критически важный для приложений Retrieval-Augmented Generation (RAG), позволяя агентам ИИ извлекать релевантную информацию из корпоративных баз знаний для обоснования своих ответов.
• Мониторинг моделей (Model Monitoring): Предлагает инструменты для отслеживания производительности моделей, обнаружения дрейфа (изменений производительности со временем) и мониторинга качества данных, гарантируя, что развернутые агенты ИИ остаются точными и надежными.
• Инженерия и управление признаками (Feature Engineering and Management): Упрощает процесс создания, хранения и управления признаками данных, используемыми для обучения или взаимодействия с моделями ИИ.
• Управление ИИ (AI Governance): Предоставляет возможности для отслеживания происхождения данных (понимание, откуда пришли данные и как были построены модели), контроля доступа, журналов аудита и оценок справедливости, гарантируя, что системы ИИ разрабатываются и используются ответственно и соответствуют нормативным требованиям.
• Инструменты оценки (Evaluation Tools): Позволяет организациям тщательно оценивать качество, безопасность и точность моделей и агентов ИИ, включая LLM, по конкретным бизнес-требованиям и наборам данных до и после развертывания.

Mosaic AI выступает в качестве критически важного моста между чистой мощью моделей, таких как Claude, и практическими реалиями корпоративного развертывания. Он предоставляет защитные механизмы, системы мониторинга и инструменты управления, необходимые для обеспечения того, чтобы агенты ИИ, созданные с использованием моделей Anthropic, были не только интеллектуальными, но и безопасными, надежными, управляемыми и согласованными с бизнес-целями. Этот комплексный подход жизненно важен для построения доверия к системам ИИ, обрабатывающим критически важные бизнес-данные и процессы.

Общее видение немедленно трансформирующего ИИ

Лидеры как Databricks, так и Anthropic формулируют убедительное видение немедленного и будущего влияния этого партнерства, подчеркивая переход от ИИ как обещания будущего к реальности сегодняшнего дня, трансформирующей бизнес.

Ali Ghodsi, соучредитель и генеральный директор Databricks, подчеркивает основное ценностное предложение: предоставление предприятиям возможности наконец раскрыть скрытый потенциал, заключенный в их обширных хранилищах данных, посредством применения сложного ИИ. Он подчеркивает важность привнесения возможностей Anthropic непосредственно в Data Intelligence Platform, акцентируя внимание на преимуществах безопасности, эффективности и масштабируемости. Точка зрения Ghodsi сосредоточена на том, чтобы позволить бизнесу выйти за рамки общих решений ИИ и создавать доменно-специфичных агентов ИИ, тщательно адаптированных к их уникальным операционным контекстам и проприетарным знаниям. Это, по его мнению, представляет собой истинное будущее корпоративного ИИ – настраиваемый, интегрированный и управляемый данными интеллект.

Dario Amodei, генеральный директор и соучредитель Anthropic, разделяет мнение о немедленном влиянии ИИ, заявляя, что трансформация бизнеса происходит ‘прямо сейчас’. Он предвидит значительные достижения в ближайшем будущем, особенно в разработке агентов ИИ, способных самостоятельно работать над сложными задачами. Amodei рассматривает доступность Claude на Databricks как катализатор, предоставляющий клиентам необходимые инструменты для создания значительно более мощных агентов, управляемых данными. Эта возможность, по его мнению, имеет решающее значение для организаций, стремящихся сохранить конкурентное преимущество в том, что он называет ‘этой новой эрой ИИ’.

Вместе эти точки зрения рисуют картину партнерства, основанного на практическом применении и немедленном создании ценности. Речь идет не только о предоставлении доступа к мощным моделям; речь идет об их глубокой интеграции в структуру данных организаций для содействия разработке интеллектуальных, автономных агентов, способных решать сложные, реальные бизнес-проблемы сегодня, прокладывая путь к еще более сложным приложениям завтра.

За пределами общего интеллекта: создание доменно-специфичных решений ИИ

Повторяющаяся тема и основной движущий фактор альянса Databricks-Anthropic — это отход от универсального ИИ в сторону доменно-специфичного интеллекта. Модели ИИ общего назначения, хотя и впечатляющие, часто не обладают тонким пониманием, необходимым для специализированных корпоративных задач. Их знания обычно основаны на широких данных из Интернета, которые могут не соответствовать специфической терминологии, процессам и конфиденциальной информации, уникальным для конкретного бизнеса или отрасли.

Это партнерство напрямую способствует созданию высоко кастомизированных решений ИИ путем объединения:

• Мастерства Databricks в области данных: Платформа предоставляет надежные инструменты для доступа, подготовки и управления уникальными данными организации – сырьем для доменно-специфичных знаний. Сюда входят структурированные базы данных, неструктурированные документы, журналы и многое другое.
• Адаптивных моделей Anthropic: Модели Claude, особенно при использовании в рамках таких фреймворков, как Retrieval-Augmented Generation (RAG), поддерживаемых функциями Databricks, такими как Vector Search, могут быть эффективно ‘заземлены’ в этих проприетарных данных. Модели могут извлекать релевантные фрагменты из внутренних баз знаний и использовать эту информацию для генерации ответов или выполнения задач с высокой точностью и контекстуальной релевантностью.
• Инструментов разработки Mosaic AI: Платформа предоставляет среду для дообучения моделей (где это применимо), создания приложений, включающих RAG, и оценки производительности этих кастомизированных решений по конкретным бизнес-критериям.

Эта синергия позволяет, например, фармацевтической компании создать агента ИИ, который понимает специфические данные ее конвейера разработки лекарств и нормативную документацию, или компании электронной коммерции создать агента, глубоко знакомого с ее каталогом продуктов, уровнем запасов и историей взаимодействия с клиентами. Полученные приложения ИИ гораздо более ценны, потому что они говорят на языке бизнеса и работают на основе его ‘правды’. Эта способность создавать индивидуальные агенты ИИ, основанные на корпоративных данных и передовых моделях, предлагает значительное конкурентное преимущество, позволяя компаниям автоматизировать сложные процессы, выявлять уникальные инсайты и предоставлять превосходный клиентский опыт, адаптированный к их конкретной рыночной нише.

Укрепление доверия: безопасность и надежность в эпоху интегрированного ИИ

В эпоху, когда утечки данных и злоупотребление ИИ вызывают серьезную озабоченность, установление доверия имеет первостепенное значение для внедрения мощных технологий ИИ на предприятиях. Партнерство Databricks и Anthropic по своей сути решает эти проблемы благодаря сочетанию технологического дизайна и организационной направленности.

Приверженность Anthropic безопасности: Anthropic была основана с основной миссией, сосредоточенной на безопасности и исследованиях в области ИИ. Их процесс разработки моделей включает методы, направленные на создание систем ИИ, которые являются полезными, честными и безвредными. Этот фокус на создании более безопасного ИИ обеспечивает фундаментальный уровень доверия для предприятий, не решающихся развертывать мощные LLM, особенно те, которые взаимодействуют с конфиденциальными данными или клиентами.

Безопасная платформа Databricks: Платформа Databricks Data Intelligence Platform построена с учетом корпоративной безопасности и управления на самом высоком уровне. Интегрируя модели Claude нативно, партнерство использует эти существующие функции безопасности:

• Резидентность и контроль данных: Нативная интеграция потенциально позволяет данным оставаться в контролируемой среде клиента (их экземпляр Databricks в выбранном ими облаке), снижая риски, связанные с передачей конфиденциальных данных на внешние конечные точки.
• Унифицированное управление доступом: Доступ к моделям Claude можно управлять с помощью существующих в Databricks средств контроля доступа на основе ролей, гарантируя, что только авторизованные пользователи и приложения могут вызывать возможности ИИ.
• Комплексный аудит: Использование интегрированных моделей Claude может регистрироваться и проверяться в рамках платформы Databricks, обеспечивая прозрачность и подотчетность.
• Структура управления: Инструменты управления Mosaic AI распространяются на использование Claude, обеспечивая последовательное применение политик, мониторинг и проверки соответствия.

Этот многоуровневый подход — сочетание фокуса Anthropic на безопасности моделей с надежной безопасностью платформы и управлением Databricks — создает более безопасную и надежную основу для использования передового ИИ. Он позволяет предприятиям исследовать трансформационный потенциал моделей, таких как Claude 3.7 Sonnet, сохраняя при этом строгий контроль над своими ценными данными и обеспечивая ответственное развертывание ИИ, тем самым ускоряя внедрение за счет снижения ключевых рисков. Сотрудничество направлено на то, чтобы сделать мощный ИИ не только доступным, но и безопасным и надежным для критически важных корпоративных приложений.