Databricks, Anthropic கூட்டணி: நிறுவன AI-ல் புதிய எல்லை

நிறுவனங்கள் செயற்கை நுண்ணறிவை (AI) பயன்படுத்தும் முறையை மறுவடிவமைக்கும் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க நடவடிக்கையாக, தரவு மேலாண்மை மற்றும் AI தீர்வுகளில் ஒரு சக்திவாய்ந்த நிறுவனமான Databricks, AI பாதுகாப்பு மற்றும் ஆராய்ச்சி நிறுவனமான Anthropic உடன் கைகோர்த்துள்ளது. Anthropic-இன் அதிநவீன Claude AI மாடல்களை நேரடியாக Databricks Data Intelligence Platform-இல் ஆழமாக ஒருங்கிணைப்பதை நோக்கமாகக் கொண்ட ஒரு கணிசமான ஐந்தாண்டு மூலோபாய ஒத்துழைப்பை இரு நிறுவனங்களும் வெளியிட்டுள்ளன. இந்த முக்கிய ஒப்பந்தம், Anthropic-இன் சமீபத்திய Claude 3.7 Sonnet மாடல் உட்பட, அதன் அதிநவீன AI திறன்களை உலகளவில் 10,000-க்கும் மேற்பட்ட நிறுவனங்களைக் கொண்ட Databricks-இன் விரிவான வாடிக்கையாளர் தளத்திற்கு வழங்கும் என்று உறுதியளிக்கிறது. முக்கிய நோக்கம் லட்சியமானது ஆனால் தெளிவானது: சிக்கலான பகுத்தறிவுக்குத் திறன் கொண்ட புத்திசாலித்தனமான AI ஏஜெண்டுகளைப் பாதுகாப்பாக உருவாக்கிச் செயல்படுத்துவதற்கு வணிகங்களுக்கு அதிகாரம் அளிப்பது, நேரடியாக அவர்களின் தனித்துவமான, தனியுரிம தரவுத்தொகுப்புகளை ஒரு ஒருங்கிணைந்த சூழலில் பயன்படுத்துதல். இந்த ஒருங்கிணைப்பு இப்போது முக்கிய கிளவுட் வழங்குநர்களான AWS, Azure மற்றும் Google Cloud Platform முழுவதும் Databricks தளம் வழியாக அணுகக் கிடைக்கிறது.

நிறுவன AI ஏற்பின் சிக்கல்களைக் கையாளுதல்

நவீன நிறுவனங்களுக்கு செயற்கை நுண்ணறிவின் கவர்ச்சி மறுக்க முடியாதது, இது உருமாறும் செயல்திறன்கள், புதிய வாடிக்கையாளர் அனுபவங்கள் மற்றும் பயன்படுத்தப்படாத வருவாய் வழிகளை உறுதியளிக்கிறது. ஆயினும், இந்த நன்மைகளை உணர்ந்து கொள்வதற்கான பாதை பெரும்பாலும் குறிப்பிடத்தக்க தடைகளால் நிறைந்துள்ளது. பல நிறுவனங்கள் AI திறனை உறுதியான வணிக மதிப்பாக மாற்றுவதற்கான நடைமுறை சவால்களுடன் போராடுவதைக் காண்கின்றன. ஒரு முதன்மைத் தடை, பரந்த, பெரும்பாலும் தனிமைப்படுத்தப்பட்ட, உள் தரவுக் களஞ்சியங்களின் பயனுள்ள பயன்பாட்டில் உள்ளது. AI மாடல்களை உருவாக்குதல், குறிப்பாக பகுத்தறிவு மற்றும் தன்னாட்சிப் பணிச் செயலாக்கத்திற்குத் திறன் கொண்ட அதிநவீன ஏஜெண்டுகள், இந்த நிறுவனத் தரவுகளுக்குத் தடையற்ற அணுகல் தேவை.

இருப்பினும், பல காரணிகள் இந்த செயல்முறையைச் சிக்கலாக்குகின்றன:

• தரவுப் பிரிப்பு மற்றும் அணுகல்: கார்ப்பரேட் தரவு பெரும்பாலும் வேறுபட்ட அமைப்புகள், மரபுவழி தரவுத்தளங்கள் மற்றும் பல்வேறு கிளவுட் சூழல்களில் உள்ளது, இது ஒருங்கிணைந்த அணுகலை கடினமாகவும் செலவு மிக்கதாகவும் ஆக்குகிறது. AI நுகர்வுக்காக இந்தத் தரவைத் தயாரிப்பது பெரும்பாலும் வளம் மிகுந்த முயற்சியாகும்.
• பாதுகாப்பு மற்றும் தனியுரிமைக் கவலைகள்: AI பயிற்சி மற்றும் அனுமானத்திற்காக முக்கியமான தனியுரிமத் தரவைப் பயன்படுத்துவது முக்கியமான பாதுகாப்பு மற்றும் தனியுரிமைக் கேள்விகளை எழுப்புகிறது. தரவு ரகசியத்தன்மையை உறுதி செய்வதற்கும், அங்கீகரிக்கப்படாத அணுகல் அல்லது கசிவைத் தடுப்பதற்கும் நிறுவனங்களுக்கு வலுவான வழிமுறைகள் தேவை, குறிப்பாக மூன்றாம் தரப்பு AI மாடல்களைப் பயன்படுத்தும் போது.
• மேம்பாடு மற்றும் வரிசைப்படுத்தலின் சிக்கலானது: உற்பத்தித் தர AI ஏஜெண்டுகளை உருவாக்குதல், பயிற்சி செய்தல், மதிப்பீடு செய்தல் மற்றும் வரிசைப்படுத்துதல் என்பது ஒரு சிக்கலான பொறியியல் சவாலாகும். நம்பகத்தன்மை மற்றும் துல்லியத்தை உறுதிப்படுத்த சிறப்பு நிபுணத்துவம், அதிநவீன கருவிகள் மற்றும் கடுமையான சோதனை தேவை.
• ஆளுமை மற்றும் இணக்கம்: AI-க்கான பயனுள்ள ஆளுமைக் கட்டமைப்புகளை நிறுவுவது மிக முக்கியமானது. இதில் மாதிரி பதிப்புகளை நிர்வகித்தல், தரவு வம்சாவளியைக் கண்காணித்தல், அணுகல் அனுமதிகளைக் கட்டுப்படுத்துதல், சார்பு அல்லது தவறான பயன்பாட்டைக் கண்காணித்தல் மற்றும் உருவாகி வரும் விதிமுறைகளுக்கு இணங்குவதை உறுதி செய்தல் ஆகியவை அடங்கும். இறுதி முதல் இறுதி வரையிலான ஆளுமை இல்லாதது பெரும்பாலும் AI-ஐ அளவில் ஏற்றுக்கொள்வதைத் தடுக்கிறது.
• துல்லியம் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை உறுதி செய்தல்: AI ஏஜெண்டுகள் துல்லியமான, நம்பகமான மற்றும் சூழல் ரீதியாக தொடர்புடைய வெளியீடுகளை வழங்க வேண்டும், குறிப்பாக முக்கியமான வணிக செயல்முறைகள் அல்லது வாடிக்கையாளர் எதிர்கொள்ளும் பயன்பாடுகளுடன் தொடர்பு கொள்ளும்போது. குறிப்பிட்ட நிறுவனப் பணிகளுக்கு எதிராக மாதிரி செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்வதும் நம்பகத்தன்மையை உறுதி செய்வதும் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க சவாலாக உள்ளது.
• முதலீட்டின் மீதான வருவாயைக் கணக்கிடுதல் (ROI): AI முதலீடுகளிலிருந்து தெளிவான ROI-ஐ நிரூபிப்பது கடினமாக இருக்கலாம், குறிப்பாக ஆரம்ப கட்டங்களில். தரவுத் தயாரிப்பு, மாதிரி மேம்பாடு, உள்கட்டமைப்பு மற்றும் சிறப்புத் திறமை ஆகியவற்றுடன் தொடர்புடைய அதிக செலவுகள் அளவிடக்கூடிய வணிக விளைவுகளுக்கு தெளிவான பாதையை அவசியமாக்குகின்றன.

சரியாக இந்த சிக்கலான சவால்களின் நிலப்பரப்பைத்தான் Databricks மற்றும் Anthropic இடையேயான மூலோபாய கூட்டாண்மை நிவர்த்தி செய்ய நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது, நிறுவனங்கள் இந்தத் தடைகளைத் தாண்டி, அவர்களின் தனித்துவமான தரவுச் சொத்துக்களுக்குப் பயன்படுத்தப்படும் AI-இன் உண்மையான திறனைத் திறக்க ஒரு நெறிப்படுத்தப்பட்ட பாதையை வழங்குகிறது.

ஒரு சக்திவாய்ந்த ஒருங்கிணைப்பு: தரவு நுண்ணறிவை மேம்பட்ட AI உடன் இணைத்தல்

Databricks மற்றும் Anthropic இடையேயான ஒத்துழைப்பு, நிரப்பு பலங்களின் ஒருங்கிணைப்பைக் குறிக்கிறது, இது நிறுவன AI சந்தைக்கு ஒரு சக்திவாய்ந்த தீர்வை உருவாக்குகிறது. Databricks, தரவுக் கிடங்கு, ஆளுமை மற்றும் AI திறன்களை ஒரே, ஒத்திசைவான சூழலில் ஒருங்கிணைக்க வடிவமைக்கப்பட்ட அடித்தள Data Intelligence Platform-ஐ வழங்குகிறது. அதன் கட்டமைப்பு, lakehouse முன்னுதாரணத்தின் மீது கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளது, நிறுவனங்கள் கட்டமைப்பு மற்றும் கட்டமைக்கப்படாத தரவை அளவில் நிர்வகிக்க அனுமதிக்கிறது, பகுப்பாய்வு மற்றும் இயந்திர கற்றல் பணிச்சுமைகளுக்கான தடையற்ற தரவு அணுகலை எளிதாக்குகிறது. Mosaic AI போன்ற முக்கிய கூறுகள் AI மாதிரிகள் மற்றும் ஏஜெண்டுகளை உருவாக்குதல், வரிசைப்படுத்துதல் மற்றும் கண்காணிப்பதற்காக பிரத்யேகமாக வடிவமைக்கப்பட்ட கருவிகளை வழங்குகின்றன, இது இறுதி முதல் இறுதி வரையிலான AI வாழ்க்கைச் சுழற்சியை எளிதாக்குகிறது.

மறுபுறம், Anthropic அதன் அதிநவீன Claude large language models குடும்பத்தை மேசைக்குக் கொண்டுவருகிறது. அவற்றின் மேம்பட்ட பகுத்தறிவுத் திறன்கள், சிக்கலான அறிவுறுத்தல்களைப் பின்பற்றுவதில் தேர்ச்சி மற்றும் அதன் Constitutional AI அணுகுமுறை மூலம் பாதுகாப்பு மற்றும் நெறிமுறைக் கருத்தாய்வுகளில் வலுவான முக்கியத்துவம் ஆகியவற்றிற்காக அறியப்பட்ட Claude மாதிரிகள், அதிநவீன நிஜ உலகப் பணிகளைக் கையாள வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. சந்தையின் முதல் கலப்பின பகுத்தறிவு மாதிரி மற்றும் குறியீட்டுப் பணிகளில் முன்னணியில் உள்ள Claude 3.7 Sonnet-இன் சேர்க்கை, Databricks வாடிக்கையாளர்களுக்குக் கிடைக்கும் திறன்களை மேலும் மேம்படுத்துகிறது.

Anthropic-இன் மாதிரிகளை நேரடியாக Databricks தளத்திற்குள் உட்பொதிப்பதன் மூலம், கூட்டாண்மை வெளிப்புற AI சேவைகளை ஒருங்கிணைப்பதோடு தொடர்புடைய பல பாரம்பரிய தடைகளை நீக்குகிறது. இந்த இயல்பான ஒருங்கிணைப்பு, Claude-இன் சக்தி நிறுவனத் தரவு இருக்கும் இடத்திலேயே நேரடியாகப் பயன்படுத்தப்படுவதை உறுதிசெய்கிறது, இது தரவு சார்ந்த AI பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதற்கு மிகவும் பாதுகாப்பான, திறமையான மற்றும் நிர்வகிக்கப்பட்ட அணுகுமுறையை வளர்க்கிறது. Databricks-இன் வலுவான தரவு மேலாண்மை மற்றும் ஆளுமை உள்கட்டமைப்பை Anthropic-இன் முன்னணி AI பகுத்தறிவுத் திறன்களுடன் இணைப்பதில் ஒருங்கிணைப்பு உள்ளது, இது வணிகங்களுக்கு அவர்களின் குறிப்பிட்ட செயல்பாட்டுச் சூழலுக்கு ஏற்ப அதிநவீன, நம்பகமான AI ஏஜெண்டுகளை மேம்படுத்துவதற்கும் வரிசைப்படுத்துவதற்கும் ஒரு சிறந்த-வகுப்புக் கருவித்தொகுப்பை வழங்குகிறது.

Databricks கட்டமைப்பிற்குள் Claude-இன் திறனை வெளிக்கொணர்தல்

Anthropic-இன் Claude மாதிரிகளை Databricks Data Intelligence Platform-இல் ஒருங்கிணைப்பது தடையற்ற தன்மை மற்றும் சக்திக்கு வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, இது ஒரு நிறுவனத்திற்குள் பரந்த அளவிலான பயனர்களுக்கு மேம்பட்ட AI திறன்களை எளிதில் அணுகக்கூடியதாக ஆக்குகிறது. இது வெறும் API இணைப்பு அல்ல; இது Databricks சுற்றுச்சூழல் அமைப்பிற்குள் Claude-இன் ஆழமான உட்பொதிப்பைக் குறிக்கிறது.

இந்த ஒருங்கிணைப்பின் முக்கிய அம்சங்கள் பின்வருமாறு:

• இயல்பான அணுகல்: பயனர்கள் பழக்கமான Databricks இடைமுகங்கள் மூலம் நேரடியாக Claude மாதிரிகளுடன் தொடர்பு கொள்ளலாம். இது நிலையான SQL வினவல்கள் வழியாக மாதிரிகளை அழைப்பதை உள்ளடக்குகிறது, இது ஏற்கனவே SQL உடன் வசதியாக இருக்கும் தரவு ஆய்வாளர்கள் மற்றும் நிபுணர்களுக்கு ஒரு குறிப்பிடத்தக்க நன்மையாகும். கூடுதலாக, மாதிரிகள் உகந்ததாக்கப்பட்ட இறுதிப்புள்ளிகளாக கிடைக்கின்றன, இது தரவு விஞ்ஞானிகள் மற்றும் டெவலப்பர்கள் தங்கள் இயந்திர கற்றல் பணிப்பாய்வுகள் மற்றும் பயன்பாடுகளில் Claude-ஐ எளிதாக இணைக்க அனுமதிக்கிறது.
• கிளவுட் முழுவதும் கிடைக்கும் தன்மை: நவீன நிறுவனங்களின் பல-கிளவுட் யதார்த்தத்தை அங்கீகரித்து, ஒருங்கிணைந்த சலுகை AWS, Azure, மற்றும் Google Cloud Platform முழுவதும் கிடைக்கிறது, இது நிறுவனங்கள் தங்கள் விருப்பமான கிளவுட் உள்கட்டமைப்பு வழங்குநரைப் பொருட்படுத்தாமல் Databricks மற்றும் Anthropic-இன் ஒருங்கிணைந்த சக்தியைப் பயன்படுத்த முடியும் என்பதை உறுதி செய்கிறது.
• Claude 3.7 Sonnet-ஐப் பயன்படுத்துதல்: Anthropic-இன் புதிய மாடலான Claude 3.7 Sonnet-இன் உடனடி கிடைக்கும் தன்மை, பயனர்களுக்கு அதிநவீன திறன்களுக்கான அணுகலை வழங்குகிறது. கலப்பின பகுத்தறிவு மற்றும் குறியீட்டில் அதன் பலங்கள், சிக்கலான சிக்கல் தீர்க்கும் மற்றும் தானியங்கு குறியீடு உருவாக்கம் அல்லது பகுப்பாய்வுப் பணிகளுக்கு நேரடியாக தரவுத் தளத்திற்குள் புதிய சாத்தியங்களைத் திறக்கின்றன.
• உகந்ததாக்கப்பட்ட செயல்திறன்: இயல்பான ஒருங்கிணைப்பு உகந்ததாக்கப்பட்ட செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனை எளிதாக்குகிறது. Databricks சூழலுக்குள் தரவுகளுக்கு நெருக்கமாக Claude மாதிரிகளை இயக்குவதன் மூலம், தாமதத்தைக் குறைக்கலாம், மேலும் வெளிப்புற API அழைப்புகளுடன் தொடர்புடைய தரவு பரிமாற்றச் செலவுகளைக் கணிசமாகக் குறைக்கலாம்.

இந்த ஆழமான ஒருங்கிணைப்பு, நிறுவனங்கள் பெரிய மொழி மாதிரிகளை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம் என்பதை மாற்றுகிறது. AI-ஐ ஒரு தனி, வெளிப்புற சேவையாகக் கருதுவதற்குப் பதிலாக, சிக்கலான தரவுக் குழாய்கள் மற்றும் பாதுகாப்புத் தீர்வுகளைத் தேவைப்படுத்துகிறது, Claude தரவு நுண்ணறிவுப் பணிப்பாய்வின் உள்ளார்ந்த பகுதியாக மாறுகிறது, பகுப்பாய்வுகளை மேம்படுத்தவும், பணிகளைத் தானியங்குபடுத்தவும், நிறுவனத்தின் தரவு அடித்தளத்திலிருந்து நேரடியாக புதுமைகளை இயக்கவும் உடனடியாகக் கிடைக்கிறது.

நிறுவனத் தரவுகளுடன் கள-குறிப்பிட்ட நுண்ணறிவை வளர்ப்பது

Databricks-Anthropic கூட்டாண்மையின் மிகவும் அழுத்தமான வாக்குறுதி, நிறுவனத்தின் சொந்த தனியுரிமத் தரவுகளிலிருந்து நேரடியாகப் பெறப்பட்ட ஆழமான கள-குறிப்பிட்ட அறிவைக் கொண்ட உயர் சிறப்பு வாய்ந்த AI ஏஜெண்டுகளை உருவாக்க நிறுவனங்களுக்கு அதிகாரம் அளிக்கும் திறனில் உள்ளது. பொதுவான AI மாதிரிகள், சக்திவாய்ந்தவை என்றாலும், பெரும்பாலும் ஒரு குறிப்பிட்ட தொழில், நிறுவனச் சொற்களஞ்சியம் அல்லது உயர் மதிப்புள்ள நிறுவனப் பணிகளுக்குத் தேவையான உள் செயல்முறைகள் பற்றிய நுணுக்கமான புரிதல் இல்லை. இந்தக் கூட்டாண்மை அந்த இடைவெளியை நேரடியாக நிவர்த்தி செய்கிறது.

ஒருங்கிணைப்பு, பின்வரும் திறன் கொண்ட அதிநவீன AI ஏஜெண்டுகளை உருவாக்குவதை எளிதாக்குகிறது:

• மேம்பட்ட பகுத்தறிவு மற்றும் திட்டமிடல்: Claude மாதிரிகள் பல-படி பகுத்தறிவு மற்றும் திட்டமிடலில் சிறந்து விளங்குகின்றன. Databricks வழியாக ஒரு நிறுவனத்தின் தனித்துவமான தரவுகளுக்கான அணுகலுடன் இணைந்தால், இந்த ஏஜெண்டுகள் சிக்கலான பணிப்பாய்வுகளைச் சமாளிக்க முடியும். உதாரணமாக:
  • மருந்துத் துறையில், ஒரு ஏஜெண்ட் மருத்துவ பரிசோதனைத் தரவை நோயாளி சுகாதாரப் பதிவுகளுடன் (பொருத்தமான பாதுகாப்புடன்) மற்றும் ஆராய்ச்சி இலக்கியத்துடன் பகுப்பாய்வு செய்து, சோதனைகளுக்குப் பொருத்தமான வேட்பாளர்களை அடையாளம் காண அல்லது சாத்தியமான மருந்து இடைவினைகளைக் கணிக்க முடியும், இது ஒரு சிக்கலான மற்றும் நேரத்தைச் செலவழிக்கும் செயல்முறையை நெறிப்படுத்துகிறது.
  • நிதிச் சேவைகளில், ஒரு ஏஜெண்ட் பரிவர்த்தனை முறைகள், வாடிக்கையாளர் வரலாறு மற்றும் நிகழ்நேர சந்தைத் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்து, மிகவும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட முதலீட்டு ஆலோசனையை வழங்கலாம் அல்லது பாரம்பரிய விதி அடிப்படையிலான அமைப்புகளைத் தவிர்க்கக்கூடிய அதிநவீன மோசடி நடவடிக்கைகளைக் கண்டறியலாம்.
  • உற்பத்தியில், ஒரு ஏஜெண்ட் இயந்திரங்களிலிருந்து சென்சார் தரவு, பராமரிப்புப் பதிவுகள் மற்றும் விநியோகச் சங்கிலித் தகவல்களைத் தொடர்புபடுத்தி, உபகரணங்களின் தோல்விகளைத் துல்லியமாகக் கணிக்கலாம் மற்றும் உற்பத்தி அட்டவணைகளை முன்கூட்டியே மேம்படுத்தலாம்.
• பெரிய மற்றும் மாறுபட்ட தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளுதல்: Claude-இன் பெரிய சூழல் சாளரம் ஒரே நேரத்தில் விரிவான தகவல்களைச் செயலாக்கவும் பகுத்தறியவும் அனுமதிக்கிறது. Databricks lakehouse-இல் சேமிக்கப்பட்டுள்ள பரந்த மற்றும் மாறுபட்ட தரவுத்தொகுப்புகளை உள்ளடக்கிய நிறுவனப் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்கு இது முக்கியமானது.
• RAG மற்றும் Fine-Tuning மூலம் தனிப்பயனாக்கம்: தளம் Claude மாதிரிகளைத் தனிப்பயனாக்கும் செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது. நிறுவனங்கள் Databricks-க்குள் தங்கள் ஆவணங்கள் மற்றும் தரவுகளின் வெக்டார் குறியீடுகளைத் தானாக உருவாக்குவதன் மூலம் Retrieval-Augmented Generation (RAG)-ஐ எளிதாகச் செயல்படுத்தலாம். இது AI ஏஜெண்ட் தொடர்புடைய, புதுப்பித்த உள் தகவலை மீட்டெடுக்க அனுமதிக்கிறது, மேலும் துல்லியமான மற்றும் சூழல் ரீதியாக அடிப்படையிலான பதில்களை உருவாக்க உதவுகிறது. மேலும், தளம் குறிப்பிட்ட நிறுவனத் தரவுத்தொகுப்புகளில் fine-tuning Claude மாதிரிகளை ஆதரிக்கிறது, இது நிறுவன-குறிப்பிட்ட மொழி, செயல்முறைகள் மற்றும் அறிவு களங்களுக்கு ஆழமான தழுவலை செயல்படுத்துகிறது.

Claude-இன் பகுத்தறிவு சக்தியை ஒரு ஒருங்கிணைந்த தளத்திற்குள் தனியுரிமத் தரவுகளின் மீது நேரடியாகக் கொண்டுவருவதன் மூலம், வணிகங்கள் பொதுவான AI பயன்பாடுகளுக்கு அப்பால் சென்று, அவற்றின் தனித்துவமான செயல்பாட்டு நிலப்பரப்பைப் புரிந்துகொள்ளும் உண்மையான புத்திசாலித்தனமான ஏஜெண்டுகளை உருவாக்க முடியும், இது செயல்திறன், முடிவெடுத்தல் மற்றும் புதுமைகளில் குறிப்பிடத்தக்க மேம்பாடுகளை இயக்குகிறது.

நம்பிக்கையின் அடித்தளத்தை நிறுவுதல்: ஒருங்கிணைந்த ஆளுமை மற்றும் பொறுப்பான AI

AI-இன் சகாப்தத்தில், நம்பிக்கை என்பது வெறும் விரும்பத்தக்க பண்பு அல்ல; இது ஒரு அடிப்படைத் தேவை. இதை அங்கீகரித்து, Databricks மற்றும் Anthropic கூட்டாண்மை வலுவான ஆளுமையை வழங்குவதற்கும் பொறுப்பான AI மேம்பாட்டு நடைமுறைகளை வளர்ப்பதற்கும் வலுவான முக்கியத்துவம் அளிக்கிறது. இது Anthropic-இன் பாதுகாப்பு-மையப்படுத்தப்பட்ட வழிமுறைகளை Databricks-இன் விரிவான ஆளுமைக் கட்டமைப்புடன் இறுக்கமாக ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம் அடையப்படுகிறது.

இந்த நம்பகமான AI சுற்றுச்சூழல் அமைப்பை ஆதரிக்கும் முக்கிய கூறுகள் பின்வருமாறு:

• Unity Catalog வழியாக ஒருங்கிணைந்த ஆளுமை: Databricks-இன் Unity Catalog தளம் முழுவதும் தரவு மற்றும் AI ஆளுமைக்கான மத்திய நரம்பு மண்டலமாகச் செயல்படுகிறது. இது தரவுச் சொத்துக்கள், AI மாதிரிகள் மற்றும் தொடர்புடைய கலைப்பொருட்களை நிர்வகிப்பதற்கான ஒற்றை, ஒருங்கிணைந்த தீர்வை வழங்குகிறது. Anthropic ஒருங்கிணைப்பின் சூழலில், Unity Catalog செயல்படுத்துகிறது:
  • நுண்ணிய அணுகல் கட்டுப்பாடு: நிறுவனங்கள் துல்லியமான அனுமதிகளை வரையறுத்துச் செயல்படுத்தலாம், அங்கீகரிக்கப்பட்ட பயனர்கள் அல்லது செயல்முறைகள் மட்டுமே குறிப்பிட்ட தரவை அணுகலாம் அல்லது Claude மாதிரிகளுடன் தொடர்பு கொள்ளலாம் என்பதை உறுதிசெய்கிறது.
  • இறுதி முதல் இறுதி வரையிலான வம்சாவளி கண்காணிப்பு: Unity Catalog தானாகவே தரவு மற்றும் AI மாதிரிகளின் வம்சாவளியை அவற்றின் வாழ்க்கைச் சுழற்சி முழுவதும் கண்காணிக்கிறது. இது மாதிரிகள் எவ்வாறு பயிற்சி செய்யப்பட்டன, அவை எந்தத் தரவை அணுகின, அவற்றின் வெளியீடுகள் எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகின்றன என்பது பற்றிய முக்கியமான தெரிவுநிலையை வழங்குகிறது, தணிக்கை மற்றும் ஒழுங்குமுறை இணக்கத்தை ஆதரிக்கிறது.
  • செலவு மேலாண்மை: விகித வரம்பு போன்ற அம்சங்கள் நிறுவனங்கள் Claude மாதிரிகளின் பயன்பாட்டைக் கட்டுப்படுத்தவும், தொடர்புடைய செலவுகளை திறம்பட நிர்வகிக்கவும், எதிர்பாராத பட்ஜெட் மீறல்களைத் தடுக்கவும் அனுமதிக்கின்றன.
• Anthropic-இன் பாதுகாப்புக்கான அர்ப்பணிப்பு: Anthropic-இன் மேம்பாட்டுத் தத்துவம் AI பாதுகாப்பு ஆராய்ச்சியில் ஆழமாக வேரூன்றியுள்ளது. அவர்களின் Constitutional AI அணுகுமுறை, AI மாதிரிகளை ஒரு கொள்கைகளின் தொகுப்பு அல்லது ஒரு ‘அரசியலமைப்பைப்’ பின்பற்றப் பயிற்றுவிப்பதை உள்ளடக்குகிறது, இது உதவிகரமான, நேர்மையான மற்றும் பாதிப்பில்லாத நடத்தையை ஊக்குவிக்கிறது. பாதுகாப்பில் இந்த உள்ளார்ந்த கவனம் Databricks-இன் ஆளுமைத் திறன்களை நிறைவு செய்கிறது.
• பாதுகாப்புக் காவலரண்களைச் செயல்படுத்துதல்: ஒருங்கிணைந்த தளம் நிறுவனங்கள் தங்கள் குறிப்பிட்ட இடர் சகிப்புத்தன்மை மற்றும் நெறிமுறை வழிகாட்டுதல்களுக்கு ஏற்ப கூடுதல் பாதுகாப்புக் காவலரண்களைச் செயல்படுத்த அனுமதிக்கிறது. இதில் சாத்தியமான தவறான பயன்பாட்டிற்காக மாதிரி தொடர்புகளைக் கண்காணித்தல், சார்புகளைக் கண்டறிந்து தணித்தல் மற்றும் AI அமைப்புகள் முன் வரையறுக்கப்பட்ட நெறிமுறை எல்லைகளுக்குள் செயல்படுவதை உறுதி செய்தல் ஆகியவை அடங்கும்.
• செயல்திறனைப் பராமரித்தல்: முக்கியமாக, ஆளுமை மற்றும் பாதுகாப்பில் இந்த முக்கியத்துவம், Claude போன்ற எல்லைப்புற மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துவதன் செயல்திறன் நன்மைகளைத் தடுப்பதற்குப் பதிலாக, அவற்றுடன் இணைந்து செயல்பட வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. AI-இன் சக்தி மற்றும் பயன்பாட்டை சமரசம் செய்யாமல் பாதுகாப்பான மற்றும் பொறுப்பான சூழலை வழங்குவதே குறிக்கோள்.

Databricks-இன் ஒருங்கிணைந்த ஆளுமை உள்கட்டமைப்பை Anthropic-இன் பாதுகாப்பு-முதல் AI வடிவமைப்புடன் இணைப்பதன் மூலம், கூட்டாண்மை நிறுவனங்களுக்கு AI ஏஜெண்டுகளைப் பொறுப்புடன் மேம்படுத்துவதற்கும், வரிசைப்படுத்துவதற்கும், நிர்வகிப்பதற்கும் ஒரு வலுவான கட்டமைப்பை வழங்குகிறது. இந்த ஒருங்கிணைந்த அணுகுமுறை பங்குதாரர் நம்பிக்கையை உருவாக்க உதவுகிறது, இணக்கத்தை உறுதி செய்கிறது, மேலும் நிறுவனங்கள் தங்கள் AI முயற்சிகளை நம்பிக்கையுடன் அளவிட உதவுகிறது.

இயல்பான ஒருங்கிணைப்பின் நன்மை: செயல்திறன் மற்றும் பாதுகாப்பு

Databricks-Anthropic கூட்டாண்மையின் ஒரு முக்கியமான வேறுபடுத்தி, Data Intelligence Platform-க்குள் Claude மாதிரிகளின் இயல்பான ஒருங்கிணைப்பு ஆகும். இது பெரிய மொழி மாதிரிகளை அணுகுவதற்கு வெளிப்புற API அழைப்புகளை மட்டுமே நம்பியிருக்கும் அணுகுமுறைகளிலிருந்து கூர்மையாக வேறுபடுகிறது. இந்த ஆழமான ஒருங்கிணைப்பின் நன்மைகள் நிறுவனங்களுக்கு கணிசமானவை.

• குறைக்கப்பட்ட தரவு நகர்வு: AI மாதிரிகள் இயல்பாக ஒருங்கிணைக்கப்படும்போது, Databricks சூழலின் பாதுகாப்பான சுற்றளவுக்கு வெளியே பெரிய அளவிலான சாத்தியமான முக்கியமான நிறுவனத் தரவை நகர்த்த வேண்டிய தேவை குறைக்கப்படுகிறது அல்லது நீக்கப்படுகிறது. தரவை அந்த இடத்திலேயே செயலாக்கலாம் மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்யலாம், இது பாதுகாப்பு நிலையை கணிசமாக மேம்படுத்துகிறது மற்றும் தரவுப் பரிமாற்றத்துடன் தொடர்புடைய அபாயங்களைக் குறைக்கிறது.
• குறைந்த தாமதம் மற்றும் மேம்பட்ட செயல்திறன்: ஒரே தளத்திற்குள் தரவைச் செயலாக்குவதும் AI அனுமானத்தைச் செயல்படுத்துவதும் வெளிப்புற சேவைகளுக்கு அழைப்புகளைச் செய்வதை விட நெட்வொர்க் தாமதத்தைக் குறைக்கிறது. இது AI பயன்பாடுகளுக்கு வேகமான மறுமொழி நேரங்களுக்கு வழிவகுக்கிறது, இது நிகழ்நேர பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள் மற்றும் ஊடாடும் ஏஜெண்டுகளுக்கு முக்கியமானது.
• எளிமைப்படுத்தப்பட்ட பணிப்பாய்வுகள்: இயல்பான ஒருங்கிணைப்பு மேம்பாட்டு செயல்முறையை நெறிப்படுத்துகிறது. தரவுப் பொறியாளர்கள், ஆய்வாளர்கள் மற்றும் விஞ்ஞானிகள் பழக்கமான கருவிகள் மற்றும் இடைமுகங்களைப் (Databricks-க்குள் SQL அல்லது Python நோட்புக்குகள் போன்றவை) பயன்படுத்தி Claude-இன் திறன்களை அணுகலாம், வெளிப்புற AI சேவைக்கு தனி API விசைகள், அங்கீகார நெறிமுறைகள் அல்லது தரவு இணைப்பிகளை நிர்வகிக்கத் தேவையில்லை.
• செலவுத் திறன்: விரிவான தரவு வெளியேற்றத்திற்கான (கிளவுட் சூழலிலிருந்து தரவை மாற்றுதல்) தேவையை நீக்குவது குறிப்பிடத்தக்க செலவுச் சேமிப்பிற்கு வழிவகுக்கும், ஏனெனில் கிளவுட் வழங்குநர்கள் பெரும்பாலும் தங்கள் நெட்வொர்க்குகளிலிருந்து வெளியேறும் தரவுகளுக்குக் கட்டணம் வசூலிக்கிறார்கள். மேலும், ஒருங்கிணைந்த தளத்திற்குள் உகந்ததாக்கப்பட்ட வளப் பயன்பாடு ஒட்டுமொத்த செலவுத் திறனுக்கு பங்களிக்க முடியும்.
• நிலையான ஆளுமை: Databricks-இன் Unity Catalog-இன் ஒருங்கிணைந்த ஆளுமைக் கொள்கைகளைப் பயன்படுத்துவது, AI மாதிரி ஒரு வெளிப்புற நிறுவனமாக இருப்பதை விட, தளத்தின் ஒரு பகுதியாக இருக்கும்போது மிகவும் நேரடியானது. அணுகல் கட்டுப்பாடுகள், வம்சாவளி கண்காணிப்பு மற்றும் கண்காணிப்பு ஆகியவை தரவு மற்றும் AI சொத்துக்கள் இரண்டிலும் சீராகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.

இந்த இயல்பான அணுகுமுறை அதிநவீன AI ஏஜெண்டுகளை உருவாக்குவதற்குத் தேவையான கட்டமைப்பை அடிப்படையில் எளிதாக்குகிறது, இது வேறுபட்ட சேவைகளை ஒன்றாக இணைப்பதை விட நிறுவனங்களுக்கு செயல்முறையை மிகவும் பாதுகாப்பானதாகவும், திறமையாகவும், நிர்வகிக்கக்கூடியதாகவும் ஆக்குகிறது.

நிஜ உலக சரிபார்ப்பு: பாதுகாப்பான மற்றும் அளவிடக்கூடிய AI-ஐ செயல்படுத்துதல்

இந்த ஒருங்கிணைந்த அணுகுமுறையின் நடைமுறை நன்மைகள் ஏற்கனவே தொழில் தலைவர்களால் அங்கீகரிக்கப்பட்டுள்ளன. ஒரு முக்கிய நிதி தொழில்நுட்ப நிறுவனமான Block, Inc., மதிப்பு முன்மொழிவை எடுத்துக்காட்டுகிறது. Block-இல் தரவு மற்றும் AI தளம் பொறியியல் துணைத் தலைவர் Jackie Brosamer சுட்டிக்காட்டியபடி, நிறுவனம் நடைமுறை, பொறுப்பான மற்றும் பாதுகாப்பான AI பயன்பாடுகளுக்கு முன்னுரிமை அளிக்கிறது. Databricks உடனான அவர்களின் மூலோபாய உறவைப் பயன்படுத்துவது, Block-க்கு Anthropic-இன் Claude போன்ற அதிநவீன மாதிரிகளை அவர்களின் நம்பகமான தரவுச் சூழலுக்குள் நேரடியாக அணுக அனுமதிக்கிறது.

Block இந்தத் திறனை ‘codename goose’ என்ற அவர்களின்உள், திறந்த மூல AI ஏஜெண்ட் முயற்சிக்கு சக்தி அளிக்கப் பயன்படுத்துகிறது. Databricks மூலம் Claude போன்ற மாதிரிகளை ஒரு கூட்டாட்சி முறையில் வரிசைப்படுத்தும் திறன் முக்கியமான நன்மைகளை வழங்குகிறது:

• நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் அளவிடுதல்: இது Block-க்கு அதன் AI திறன்களை வெவ்வேறு அணிகள் மற்றும் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள் முழுவதும் தடையின்றி அளவிட அனுமதிக்கிறது.
• மேம்படுத்தப்பட்ட பாதுகாப்பு: மாதிரி தொடர்புகள் மற்றும் தரவுக் கையாளுதலை அவர்களின் நிர்வகிக்கப்பட்ட Databricks சூழலுக்குள் வைத்திருப்பது அவர்களின் கடுமையான பாதுகாப்புத் தேவைகளுடன் ஒத்துப்போகிறது.
• பயனர் கட்டுப்பாடு: இந்த அணுகுமுறை AI மாதிரிகள் எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகின்றன மற்றும் தரவு எவ்வாறு அணுகப்படுகிறது என்பதில் அத்தியாவசியக் கட்டுப்பாட்டைப் பராமரிக்கிறது.

Block-க்கு, Databricks-Anthropic ஒருங்கிணைப்பு என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த மாதிரியை அணுகுவது மட்டுமல்ல; இது நிறுவனம் முழுவதும் அதிக செயல்திறனை வளர்ப்பதற்கும் புதுமைகளைப் பொறுப்புடன் இயக்குவதற்கும் ஒரு பாதுகாப்பான, நெகிழ்வான மற்றும் அளவிடக்கூடிய தளத்தைக் கொண்டிருப்பதாகும். இந்த நிஜ உலகப் பயன்பாடு, மேம்பட்ட AI-ஐ ஒரு வலுவான, நிர்வகிக்கப்பட்ட தரவு நுண்ணறிவுத் தளத்துடன் இணைப்பதன் உறுதியான நன்மைகளை அடிக்கோடிட்டுக் காட்டுகிறது.

தரவு சார்ந்த நுண்ணறிவின் எதிர்காலப் போக்கை வரைபடமாக்குதல்

Databricks மற்றும் Anthropic இடையேயான கூட்டணி ஒரு தொழில்நுட்ப ஒருங்கிணைப்பை விட மேலானது; இது நிறுவன AI-இன் எதிர்காலத்திற்கான ஒரு மூலோபாய பார்வையைப் பிரதிபலிக்கிறது, அங்கு அதிநவீன நுண்ணறிவு தரவு மேலாண்மை மற்றும் ஆளுமையின் கட்டமைப்பில் ஆழமாகப் பிணைக்கப்பட்டுள்ளது. Databricks-இன் இணை நிறுவனர் மற்றும் CEO Ali Ghodsi கூறியது போல், தரவு நுண்ணறிவு - தரவை திறம்பட புரிந்துகொண்டு செயல்படும் திறன் - க்கான வளர்ந்து வரும் தேவை, அத்தகைய சக்திவாய்ந்த, ஒருங்கிணைந்த தீர்வுகளின் தேவையை இயக்குகிறது. Anthropic-இன் மாதிரிகளைப் பாதுகாப்பாகவும் திறமையாகவும் Data Intelligence Platform-இல் கொண்டுவருவதன் மூலம், வணிகங்கள் தங்கள் குறிப்பிட்ட செயல்பாட்டு யதார்த்தங்களுக்கு நேர்த்தியாக வடிவமைக்கப்பட்ட AI ஏஜெண்டுகளை உருவாக்க அதிகாரம் அளிக்க அவர்கள் நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளனர், இது Ghodsi நிறுவன AI-இன் அடுத்த கட்டமாகக் கருதுவதை அறிவிக்கிறது.

இந்த உணர்வைப் பிரதிபலிக்கும் வகையில், Anthropic-இன் CEO மற்றும் இணை நிறுவனர் Dario Amodei, AI-இன் வணிக மாற்றம் இப்போது நடக்கிறது, தொலைதூர வாய்ப்பாக அல்ல என்று வலியுறுத்தினார். சிக்கலான பணிகளைத் தன்னாட்சி முறையில் கையாளும் திறன் கொண்ட AI ஏஜெண்டுகளில் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றத்தை அவர் எதிர்பார்க்கிறார். Claude-ஐ Databricks-இல் உடனடியாகக் கிடைக்கச் செய்வது, வாடிக்கையாளர்களுக்கு இந்த சக்திவாய்ந்த, தரவு சார்ந்த ஏஜெண்டுகளை உருவாக்க அத்தியாவசியக் கருவிகளை வழங்குகிறது, இது இந்த வேகமாக வளர்ந்து வரும் AI சகாப்தத்தில் போட்டித்தன்மையை நிலைநிறுத்த உதவுகிறது.

இந்தக் கூட்டாண்மை Databricks Data Intelligence Platform-ஐ ஒரு மைய மையமாக நிலைநிறுத்துகிறது, அங்கு நிறுவனங்கள் தங்கள் தரவை நிர்வகித்து பகுப்பாய்வு செய்வது மட்டுமல்லாமல், அதை அதிநவீன AI பகுத்தறிவுத் திறன்களுடன் பாதுகாப்பாகவும் திறமையாகவும் புகுத்த முடியும். தனியுரிம தரவுத்தொகுப்புகளில் பூட்டப்பட்ட தனித்துவமான மதிப்பை மேம்படுத்தும் பெஸ்போக், நம்பகமான AI தீர்வுகளை உருவாக்குவதற்கான முக்கியமான நிறுவனத் தேவையை இது நிவர்த்தி செய்கிறது. ஒரு நிர்வகிக்கப்பட்ட கட்டமைப்பிற்குள் Claude போன்ற மேம்பட்ட மாதிரிகளுக்கான அணுகலை ஜனநாயகப்படுத்துவதன் மூலம், Databricks மற்றும் Anthropic பல்வேறு தொழில்கள் முழுவதும் ஒரு புதிய தலைமுறை புத்திசாலித்தனமான பயன்பாடுகளுக்கு வழி வகுக்கின்றன - நோய் ஆராய்ச்சியை விரைவுபடுத்துதல் மற்றும் காலநிலை மாற்றத்தை எதிர்த்துப் போராடுதல் முதல் நிதி மோசடியைக் கண்டறிதல் மற்றும் வாடிக்கையாளர் அனுபவங்களைத் தனிப்பயனாக்குதல் வரை - இறுதியில் உண்மையான தரவு-புத்திசாலி நிறுவனங்களை நோக்கிய பரிணாமத்தை இயக்குகிறது.