Databricks, Anthropic: Claude AI நிறுவன தரவு சூழலில் ஒருங்கிணைப்பு

செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் தரவு மேலாண்மையில் ஒத்துழைப்பின் புதிய சகாப்தம்

செயற்கை நுண்ணறிவின் நிலப்பரப்பு குறிப்பிடத்தக்க மாற்றத்திற்கு உள்ளாகி வருகிறது, இது மேலும் மேலும் அதிநவீன மாதிரிகள் மற்றும் தற்போதுள்ள நிறுவன பணிப்பாய்வுகளில் அவற்றின் தடையற்ற ஒருங்கிணைப்புக்கான வளர்ந்து வரும் தேவையால் குறிக்கப்படுகிறது. இந்த முக்கிய தருணத்தை உணர்ந்து, தரவு நுண்ணறிவு தளங்களில் முன்னணியில் உள்ள Databricks மற்றும் ஒரு முக்கிய AI பாதுகாப்பு மற்றும் ஆராய்ச்சி அமைப்பான Anthropic, ஒரு முக்கிய ஐந்து ஆண்டு மூலோபாய கூட்டாண்மையை வெளியிட்டுள்ளன. Anthropic-ன் மேம்பட்ட Claude மாதிரிகளை நேரடியாக Databricks தரவு நுண்ணறிவு தளத்திற்குள் உட்பொதிப்பதன் மூலம் வணிகங்கள் செயற்கை நுண்ணறிவுடன் எவ்வாறு தொடர்பு கொள்கின்றன மற்றும் பயன்படுத்துகின்றன என்பதை இந்த ஒத்துழைப்பு மறுவரையறை செய்ய உள்ளது. இந்த மூலோபாய நகர்வு ஒரு தொழில்நுட்ப ஒருங்கிணைப்பை விட மேலானது; இது சக்திவாய்ந்த AI திறன்களை தரவு வாழ்க்கைச் சுழற்சியின் உள்ளார்ந்த பகுதியாக மாற்றுவதற்கான ஒரு அடிப்படை மாற்றத்தைக் குறிக்கிறது, இது நிறுவன தரவு இருக்கும் இடத்தில் இயல்பாக அணுகக்கூடியது. லட்சியம் தெளிவாக உள்ளது: நிறுவனங்கள் தங்கள் தனித்துவமான தரவு சொத்துக்கள் மற்றும் அதிநவீன AI மாதிரிகளின் ஒருங்கிணைந்த சக்தியைப் பயன்படுத்தவும், புதுமைகளை வளர்க்கவும் மற்றும் உறுதியான வணிக விளைவுகளை இயக்கவும் அதிகாரம் அளிப்பது. இந்த கூட்டணி அதிநவீன AI பயன்பாடுகளுக்கான நுழைவுத் தடைகளைக் குறைப்பதாக உறுதியளிக்கிறது, ஏற்கனவே தங்கள் தரவுத் தேவைகளுக்காக Databricks-ஐப் பயன்படுத்தும் பரந்த பயனர் தளத்திற்கு நேரடியாக அதிநவீன தொழில்நுட்பத்தைக் கொண்டுவருகிறது.

தரவு தளங்கள் மற்றும் மேம்பட்ட AI மாதிரிகளின் ஒருங்கிணைப்பு

விரிவான தரவு தளங்கள் மற்றும் மேம்பட்ட AI மாதிரிகளின் இணைவு நிறுவன தொழில்நுட்பத்திற்கான ஒரு முக்கியமான பரிணாம படியைக் குறிக்கிறது. வரலாற்று ரீதியாக, சக்திவாய்ந்த AI-ஐ அணுகுவது பெரும்பாலும் சிக்கலான ஒருங்கிணைப்புகள், தரவு நகர்வு சவால்கள் மற்றும் சாத்தியமான பாதுகாப்பு கவலைகளை உள்ளடக்கியது. Databricks தரவு பொறியியல், தரவு அறிவியல், இயந்திர கற்றல் மற்றும் பகுப்பாய்வுக்கான ஒரு மைய மையமாக தன்னை நிலைநிறுத்தியுள்ளது, இது முழு தரவு வாழ்க்கைச் சுழற்சியையும் நிர்வகிக்க வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு ஒருங்கிணைந்த தளத்தை - தரவு நுண்ணறிவு தளத்தை வழங்குகிறது. இது நிறுவனங்கள் பரந்த அளவிலான தரவை திறம்பட சேமிக்கவும், செயலாக்கவும் மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்யவும் தேவையான உள்கட்டமைப்பு மற்றும் கருவிகளை வழங்குகிறது.

அதே நேரத்தில், Anthropic பெரிய மொழி மாதிரிகளின் (LLMs) வளர்ச்சியில் ஒரு முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது, இது திறனில் மட்டுமல்ல, பாதுகாப்பு மற்றும் நம்பகத்தன்மையிலும் கவனம் செலுத்துகிறது. அவர்களின் Claude மாதிரி குடும்பம் பகுத்தறிவு, உரையாடல் மற்றும் உள்ளடக்க உருவாக்கம் உள்ளிட்ட பல இயற்கை மொழி செயலாக்க பணிகளில் வலுவான செயல்திறனுக்காக புகழ்பெற்றது. இந்த கூட்டாண்மையின் பின்னணியில் உள்ள முக்கிய யோசனை Anthropic-ன் சக்திவாய்ந்த AI இயந்திரங்களுக்கும் Databricks சூழலில் நிர்வகிக்கப்படும் வளமான, சூழல் சார்ந்த தரவுகளுக்கும் இடையிலான இடைவெளியைக் குறைப்பதாகும்.

Databricks தளம் மூலம் Claude மாதிரிகளை இயல்பாக வழங்குவதன் மூலம், ஒத்துழைப்பு ஒரு சக்திவாய்ந்த ஒருங்கிணைப்பை உருவாக்குகிறது. வணிகங்கள் இனி சிக்கலான வெளிப்புற API அழைப்புகளை வழிநடத்தவோ அல்லது தங்கள் AI முயற்சிகளுக்கு தனித்தனி உள்கட்டமைப்புகளை நிர்வகிக்கவோ தேவையில்லை. அதற்கு பதிலாக, அவர்கள் Anthropic-ன் அதிநவீன பகுத்தறிவு திறன்களை தங்கள் முக்கியமான வணிகத் தரவுகளுடன் நேரடியாகப் பயன்படுத்தலாம், இதில் தனியுரிமத் தகவல், வாடிக்கையாளர் தொடர்புகள், செயல்பாட்டு பதிவுகள் மற்றும் சந்தை ஆராய்ச்சி ஆகியவை அடங்கும். இந்த இறுக்கமான இணைப்பு தரவு சார்ந்த AI தீர்வுகளுக்கான மிகவும் நெறிப்படுத்தப்பட்ட, பாதுகாப்பான மற்றும் திறமையான வளர்ச்சி செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது. இந்த ஒருங்கிணைப்பால் திறக்கப்பட்ட சாத்தியக்கூறுகள் பல தொழில்கள் மற்றும் செயல்பாடுகளை உள்ளடக்கியது, இது ஒரு நிறுவனத்தின் களத்தின் குறிப்பிட்ட நுணுக்கங்களைப் புரிந்துகொள்ளும் மிகவும் வடிவமைக்கப்பட்ட AI அமைப்புகளை உருவாக்க உதவுகிறது.

புத்திசாலித்தனமான, தரவு-விழிப்புணர்வு முகவர்களுடன் நிறுவனங்களுக்கு அதிகாரம் அளித்தல்

Databricks-Anthropic கூட்டாண்மையின் ஒரு மைய நோக்கம், தங்கள் தனியுரிமத் தரவின் மீது பகுத்தறியும் திறன் கொண்ட AI முகவர்களை உருவாக்க மற்றும் பயன்படுத்தும் திறனை நிறுவனங்களுக்கு வழங்குவதாகும். இந்த கருத்து பொதுவான AI பயன்பாடுகளுக்கு அப்பால் நகர்ந்து, ஒரு நிறுவனத்தின் குறிப்பிட்ட சூழல், செயல்பாடுகள் மற்றும் அறிவுத் தளத்தைப் பற்றிய ஆழமான புரிதலைக் கொண்ட சிறப்பு டிஜிட்டல் உதவியாளர்கள் அல்லது தானியங்கு அமைப்புகளை உருவாக்குவதை நோக்கி நகர்கிறது.

‘தனியுரிமத் தரவின் மீது பகுத்தறிதல்’ என்பது எதைக் குறிக்கிறது?

• சூழல் புரிதல்: AI முகவர்கள் உள் ஆவணங்கள், தரவுத்தளங்கள் மற்றும் அறிவு களஞ்சியங்களை அணுகி விளக்கலாம், தகவலறிந்த பதில்களை வழங்கலாம், தொடர்புடைய உள்ளடக்கத்தை உருவாக்கலாம் அல்லது தரவு சார்ந்த பரிந்துரைகளை செய்யலாம்.
• சிக்கலான சிக்கல் தீர்த்தல்: Claude மாதிரிகளின் பகுப்பாய்வு சக்தியை குறிப்பிட்ட நிறுவன தரவுகளுடன் இணைப்பதன் மூலம், இந்த முகவர்கள் விற்பனைத் தரவுகளுக்குள் மறைந்திருக்கும் சந்தைப் போக்குகளைக் கண்டறிதல், நிகழ்நேர தகவல்களின் அடிப்படையில் விநியோகச் சங்கிலி தளவாடங்களை மேம்படுத்துதல் அல்லது உள் நிதிப் பதிவுகளைப் பயன்படுத்தி அதிநவீன இடர் மதிப்பீடுகளைச் செய்தல் போன்ற சிக்கலான வணிக சவால்களைச் சமாளிக்க முடியும்.
• தனிப்பயனாக்கப்பட்ட தொடர்புகள்: முகவர்கள் வாடிக்கையாளர் தரவை (பாதுகாப்பாகவும் நெறிமுறையாகவும் கையாளப்படுகிறது) மிகவும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட ஆதரவு, வடிவமைக்கப்பட்ட தயாரிப்பு பரிந்துரைகள் அல்லது தனிப்பயனாக்கப்பட்ட தகவல்தொடர்புகளை வழங்க பயன்படுத்தலாம்.
• அறிவுப் பணியின் ஆட்டோமேஷன்: உள் தரவு மூலங்களின் அடிப்படையில் தகவல் மீட்டெடுப்பு, சுருக்கம், பகுப்பாய்வு மற்றும் அறிக்கையிடல் சம்பந்தப்பட்ட மீண்டும் மீண்டும் வரும் பணிகளை தானியக்கமாக்கலாம், இது மனித ஊழியர்களை மேலும் மூலோபாய முயற்சிகளுக்கு விடுவிக்கிறது.

இந்த திறன் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றத்தைக் குறிக்கிறது. பொதுவான இணையத் தரவுகளில் பயிற்சி பெற்ற AI மாதிரிகளை நம்புவதற்குப் பதிலாக, வணிகங்கள் இப்போது தங்கள் தனித்துவமான தரவுத்தொகுப்புகளில் நன்றாகச் சரிசெய்யப்பட்ட முகவர்களை உருவாக்க முடியும், இது மிகவும் துல்லியமான, பொருத்தமான மற்றும் மதிப்புமிக்க வெளியீடுகளுக்கு வழிவகுக்கிறது. ஒரு நிதிச் சேவை நிறுவனம் அதன் தனியுரிம சந்தை ஆராய்ச்சி மற்றும் வாடிக்கையாளர் போர்ட்ஃபோலியோ தரவை பகுப்பாய்வு செய்து தனிப்பயனாக்கப்பட்ட முதலீட்டு ஆலோசனையை உருவாக்க ஒரு AI முகவரைப் பயன்படுத்துவதை கற்பனை செய்து பாருங்கள், அல்லது ஒரு உற்பத்தி நிறுவனம் பராமரிப்பு பதிவுகள் மற்றும் சென்சார் தரவுகளின் மீது பகுத்தறிந்து உபகரண தோல்விகளைக் கண்டறிய ஒரு முகவரைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த கூட்டாண்மை அடிப்படை தொழில்நுட்பத்தை வழங்குகிறது - தரவு அணுகல் மற்றும் நிர்வாகத்திற்கான Databricks, பகுத்தறிதலுக்கான Anthropic-ன் Claude - ஏற்கனவே Databricks தளத்தைப் பயன்படுத்தும் 10,000 க்கும் மேற்பட்ட நிறுவனங்களுக்கு அத்தகைய கள-குறிப்பிட்ட AI முகவர்களை யதார்த்தமாக்க.

நிறுவன AI தத்தெடுப்பில் நீடித்த தடைகளைச் சமாளித்தல்

செயற்கை நுண்ணறிவின் மகத்தான ஆற்றல் இருந்தபோதிலும், பல நிறுவனங்கள் AI தீர்வுகளை திறம்பட உருவாக்க, பயன்படுத்த மற்றும் நிர்வகிக்க முயற்சிக்கும்போது குறிப்பிடத்தக்க தடைகளை எதிர்கொள்கின்றன, குறிப்பாக முக்கியமான தரவுகளைக் கையாளும் உற்பத்தி சூழல்களுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டவை. Databricks மற்றும் Anthropic ஒத்துழைப்பு நிறுவன AI தத்தெடுப்பை பொதுவாகத் தடுக்கும் பல முக்கிய சவால்களை நேரடியாக நிவர்த்தி செய்கிறது:

1. துல்லியம் மற்றும் பொருத்தம்: பொதுவான AI மாதிரிகள் பெரும்பாலும் ஒரு குறிப்பிட்ட வணிகச் சூழலில் துல்லியமாகச் செயல்படத் தேவையான குறிப்பிட்ட அறிவைக் கொண்டிருக்கவில்லை. ஒரு நிறுவனத்தின் தனித்துவமான தரவுகளின் மீது பகுத்தறிய AI முகவர்களை இயக்குவதன் மூலம், ஒருங்கிணைந்த தீர்வு குறிப்பிட்ட செயல்பாட்டுத் தேவைகளுக்கு ஏற்ப மிகவும் துல்லியமான மற்றும் பொருத்தமான முடிவுகளை வழங்கும் மாதிரிகளின் வளர்ச்சியை வளர்க்கிறது.
2. பாதுகாப்பு மற்றும் தரவு தனியுரிமை: தனியுரிம வணிகத் தரவைக் கையாளுவதற்கு கடுமையான பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகள் தேவை. Databricks தளத்திற்குள் Claude மாதிரிகளை இயல்பாக ஒருங்கிணைப்பது, நிறுவனங்கள் தங்கள் தரவின் மீது அதிக கட்டுப்பாட்டைப் பேணும்போது சக்திவாய்ந்த AI-ஐப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது. Databricks சூழலின் பாதுகாப்பான எல்லைகளுக்குள் தரவு செயலாக்கப்படலாம், இது வெளிப்பாட்டைக் குறைக்கிறது மற்றும் நிறுவப்பட்ட நிர்வாக நெறிமுறைகளைக் கடைப்பிடிக்கிறது. இது முக்கியமான தகவல்களை வெளிப்புற மாதிரி வழங்குநர்களுக்கு அனுப்புவது குறித்த முக்கிய கவலைகளை நிவர்த்தி செய்கிறது.
3. ஆளுமை மற்றும் இணக்கம்: நிறுவனங்கள் கடுமையான ஒழுங்குமுறை மற்றும் இணக்கத் தேவைகளின் கீழ் செயல்படுகின்றன. தளத்தின் முக்கிய அங்கமான Databricks Mosaic AI, முழு தரவு மற்றும் AI வாழ்க்கைச் சுழற்சி முழுவதும் இறுதி முதல் இறுதி வரையிலான நிர்வாகத்திற்கான கருவிகளை வழங்குகிறது. இது மாதிரி செயல்திறனைக் கண்காணித்தல், நேர்மையை உறுதி செய்தல், பரம்பரையை கண்காணித்தல் மற்றும் அணுகல் கட்டுப்பாடுகளை நிர்வகித்தல் போன்ற திறன்களை உள்ளடக்கியது, இது நம்பகமான மற்றும் இணக்கமான AI அமைப்புகளை உருவாக்குவதற்கு முக்கியமானது. இந்த நிர்வகிக்கப்பட்ட கட்டமைப்பிற்குள் Claude-ஐ ஒருங்கிணைப்பது இந்த கட்டுப்பாடுகளை மேம்பட்ட LLM-களின் பயன்பாட்டிற்கு விரிவுபடுத்துகிறது.
4. வரிசைப்படுத்தல் சிக்கலானது மற்றும் ஒருங்கிணைப்பு: அதிநவீன AI மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துவதற்கான உள்கட்டமைப்பை அமைப்பதும் நிர்வகிப்பதும் சிக்கலானதாகவும் வள-தீவிரமாகவும் இருக்கலாம். இயல்பான ஒருங்கிணைப்பு இந்த செயல்முறையை கணிசமாக எளிதாக்குகிறது, தரவுக் குழுக்கள் தனித்தனி AI வரிசைப்படுத்தல் குழாய்களை உருவாக்கவும் பராமரிக்கவும் தேவையில்லாமல் பழக்கமான Databricks சூழலில் Claude மாதிரிகளைப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது.
5. செயல்திறன் மற்றும் ROI மதிப்பீடு: AI முயற்சிகளின் செயல்திறன் மற்றும் முதலீட்டின் மீதான வருவாயை (ROI) மதிப்பிடுவது சவாலானது. Databricks Mosaic AI குறிப்பிட்ட வணிக அளவீடுகள் மற்றும் தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு எதிராக மாதிரி செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கான கருவிகளை வழங்குகிறது. இதை Claude-ன் நிஜ-உலகப் பணிகளுக்கான தேர்வுமுறையுடன் இணைப்பது, பயன்படுத்தப்பட்ட AI முகவர்கள் அளவிடக்கூடிய மதிப்பை வழங்குவதை உறுதிசெய்ய உதவுகிறது.

சிறந்த-இன்-கிளாஸ் AI மாதிரிகளை வலுவான தரவு மேலாண்மை மற்றும் நிர்வாகக் கருவிகளுடன் இணைக்கும் ஒரு ஒருங்கிணைந்த தீர்வை வழங்குவதன் மூலம், Databricks மற்றும் Anthropic AI பரிசோதனையிலிருந்து உற்பத்தி-நிலை வரிசைப்படுத்தலுக்கான பாதையை நெறிப்படுத்தவும், அதிநவீன AI-ஐ வணிகங்களுக்கு மேலும் அணுகக்கூடியதாகவும், பாதுகாப்பானதாகவும், தாக்கத்தை ஏற்படுத்துவதாகவும் மாற்றுவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளன.

Claude 3.7 Sonnet-ஐ அறிமுகப்படுத்துதல்: பகுத்தறிவு மற்றும் குறியீட்டில் ஒரு புதிய அளவுகோல்

இந்த கூட்டாண்மையின் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க சிறப்பம்சம் Anthropic-ன் சமீபத்திய முன்னணி மாதிரி, Claude 3.7 Sonnet, Databricks சூழலில் உடனடியாகக் கிடைப்பதாகும். இந்த மாதிரி AI திறன்களில் கணிசமான முன்னேற்றத்தைக் குறிக்கிறது மற்றும் கூட்டு வழங்கலின் ஒரு மூலக்கல்லாக நிலைநிறுத்தப்பட்டுள்ளது. Claude 3.7 Sonnet பல காரணங்களுக்காக குறிப்பாக குறிப்பிடத்தக்கது:

• கலப்பின பகுத்தறிவு: இது சந்தையின் முதல் கலப்பின பகுத்தறிவு மாதிரி என்று விவரிக்கப்படுகிறது. இந்த கட்டமைப்பின் பிரத்தியேகங்கள் தனியுரிமமானவை என்றாலும், இது மிகவும் வலுவான மற்றும் நுணுக்கமான புரிதல் மற்றும் சிக்கல் தீர்க்கும் திறன்களை அடைய வெவ்வேறு நுட்பங்களை (சாத்தியமான குறியீட்டு பகுத்தறிவை நரம்பியல் நெட்வொர்க் செயலாக்கத்துடன் சேர்த்து) இணைக்கும் ஒரு மேம்பட்ட அணுகுமுறையை பரிந்துரைக்கிறது. இது தர்க்கரீதியான கழித்தல், திட்டமிடல் மற்றும் பல-படி பகுப்பாய்வு தேவைப்படும் சிக்கலான பணிகளில் மேம்பட்ட செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கும்.
• தொழில்துறையில் முன்னணி குறியீட்டுத் திறன்: இந்த மாதிரி குறியீட்டுப் பணிகளுக்கான தொழில்துறை தலைவராக அங்கீகரிக்கப்பட்டுள்ளது. மென்பொருள் மேம்பாட்டு செயல்முறைகளை தானியக்கமாக்க, குறியீட்டுத் துணுக்குகளை உருவாக்க, தற்போதுள்ள குறியீட்டுத் தளங்களை பிழைதிருத்தம் செய்ய அல்லது வெவ்வேறு நிரலாக்க மொழிகளுக்கு இடையில் குறியீட்டை மொழிபெயர்க்க விரும்பும் நிறுவனங்களுக்கு இந்த திறன் விலைமதிப்பற்றது - இவை அனைத்தும் Databricks வழியாக அணுகக்கூடிய நிறுவனத்தின் உள் குறியீட்டுத் தரநிலைகள் மற்றும் நூலகங்களால் சாத்தியமாகத் தெரிவிக்கப்படலாம்.
• நிஜ-உலகப் பயன்பாட்டிற்கான தேர்வுமுறை: Anthropic, Claude மாதிரிகள், 3.7 Sonnet உட்பட, வாடிக்கையாளர்கள் மிகவும் பயனுள்ளதாகக் கருதும் நிஜ-உலகப் பணிகளின் வகைகளுக்கு உகந்ததாக இருப்பதை வலியுறுத்துகிறது. இந்த நடைமுறை கவனம், மாதிரியின் சக்தி கோட்பாட்டு அளவுகோல்களில் சிறந்து விளங்குவதை விட, வணிக நடவடிக்கைகளுக்கு உறுதியான நன்மைகளாக மொழிபெயர்க்கப்படுவதை உறுதி செய்கிறது.
• அணுகல்தன்மை: முக்கிய கிளவுட் தளங்களில் (AWS, Azure, Google Cloud Platform) Databricks வழியாக நேரடியாக அத்தகைய அதிநவீன மாதிரியை கிடைக்கச் செய்வது அணுகலை ஜனநாயகப்படுத்துகிறது. நிறுவனங்கள் சிறப்பு உள்கட்டமைப்பு அல்லது மாதிரி வழங்குநருடன் நேரடி உறவுகள் தேவையில்லாமல் இந்த அதிநவீன AI உடன் பரிசோதனை செய்து பயன்படுத்தலாம், இது அவர்களின் தற்போதைய Databricks முதலீட்டைப் பயன்படுத்துகிறது.

Claude 3.7 Sonnet-ன் ஒருங்கிணைப்பு Databricks வாடிக்கையாளர்களுக்கு அதிநவீன பகுப்பாய்வு, ஆக்கப்பூர்வமான மற்றும் தொழில்நுட்ப சவால்களைச் சமாளிக்கும் திறன் கொண்ட ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவிக்கு உடனடி அணுகலை வழங்குகிறது. பகுத்தறிவு மற்றும் குறியீட்டில் அதன் பலங்கள், நிறுவன தரவுகளுடன் அதன் இயல்பான கிடைக்கும் தன்மையுடன் இணைந்து, அடுத்த தலைமுறை புத்திசாலித்தனமான பயன்பாடுகள் மற்றும் முகவர்களை உருவாக்குவதற்கான முக்கிய இயக்கியாக அதை நிலைநிறுத்துகிறது.

இயல்பான ஒருங்கிணைப்பின் தனித்துவமான நன்மை

இயல்பான ஒருங்கிணைப்பு என்ற கருத்து Databricks-Anthropic கூட்டாண்மையின் மதிப்பு முன்மொழிவுக்கு மையமானது. இந்த அணுகுமுறை AI மாதிரிகளை அணுகுவதற்கான பாரம்பரிய முறைகளிலிருந்து கணிசமாக வேறுபடுகிறது, இது பெரும்பாலும் வெளிப்புற பயன்பாட்டு நிரலாக்க இடைமுகங்களை (APIs) நம்பியுள்ளது. இயல்பான ஒருங்கிணைப்பு என்பது Anthropic-ன் Claude மாதிரிகளுக்கும் Databricks தரவு நுண்ணறிவு தளத்திற்கும் இடையில் ஆழமான, மிகவும் தடையற்ற இணைப்பைக் குறிக்கிறது, இது பல சாத்தியமான நன்மைகளை வழங்குகிறது:

• குறைக்கப்பட்ட தாமதம்: ஒரே தள சூழலில் கோரிக்கைகளைச் செயலாக்குவது வெளிப்புற API அழைப்புகளுடன் தொடர்புடைய நெட்வொர்க் தாமதத்தை குறைக்கலாம், இது AI பயன்பாடுகளுக்கு விரைவான மறுமொழி நேரங்களுக்கு வழிவகுக்கும். இது நிகழ்நேர அல்லது ஊடாடும் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்கு குறிப்பாக முக்கியமானது.
• மேம்படுத்தப்பட்ட பாதுகாப்பு: Databricks தளத்தின் பாதுகாப்பான சுற்றளவுக்குள் தரவு செயலாக்கத்தை வைத்திருப்பதன் மூலம் (குறிப்பிட்ட செயல்படுத்தல் விவரங்களைப் பொறுத்து), இயல்பான ஒருங்கிணைப்பு தரவு பாதுகாப்பு மற்றும் தனியுரிமையை கணிசமாக வலுப்படுத்தும். முக்கியமான தனியுரிமத் தரவு வெளிப்புற நெட்வொர்க்குகள் வழியாகச் செல்லவோ அல்லது API அழைப்புகளைப் போலவே மூன்றாம் தரப்பு உள்கட்டமைப்பால் செயலாக்கப்படவோ தேவையில்லை, இது கடுமையான நிறுவன பாதுகாப்பு நிலைகளுடன் சிறப்பாக ஒத்துப்போகிறது.
• நெறிப்படுத்தப்பட்ட பணிப்பாய்வுகள்: தரவு விஞ்ஞானிகள் மற்றும் டெவலப்பர்கள் பழக்கமான Databricks கருவிகள் மற்றும் இடைமுகங்களைப் பயன்படுத்தி Claude மாதிரிகளை அணுகலாம் மற்றும் பயன்படுத்தலாம். இது தனித்தனி நற்சான்றிதழ்கள், SDK-கள் அல்லது ஒருங்கிணைப்பு புள்ளிகளை நிர்வகிக்கும் தேவையை நீக்குகிறது, AI பயன்பாடுகளின் மேம்பாடு, வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் மேலாண்மை வாழ்க்கைச் சுழற்சியை எளிதாக்குகிறது. தரவு தயாரிப்பு முதல் மாதிரி அழைப்பு மற்றும் முடிவுகள் பகுப்பாய்வு வரையிலான முழு செயல்முறையும் ஒரு ஒருங்கிணைந்த சூழலில் நிகழலாம்.
• எளிமைப்படுத்தப்பட்ட ஆளுமை: Databricks தளத்திற்குள் மாதிரி பயன்பாட்டை ஒருங்கிணைப்பது Mosaic AI ஆல் நிர்வகிக்கப்படும் ஆளுமைக் கொள்கைகள், அணுகல் கட்டுப்பாடுகள் மற்றும் தணிக்கை வழிமுறைகளின் சீரான பயன்பாட்டை அனுமதிக்கிறது. பயன்பாடு, செலவுகள் மற்றும் செயல்திறனைக் கண்காணிப்பது தற்போதுள்ள தரவு ஆளுமை கட்டமைப்பின் ஒரு பகுதியாகிறது.
• சாத்தியமான செலவுத் திறன்கள்: விலை மாதிரிகள் மற்றும் வளப் பயன்பாட்டைப் பொறுத்து, இயல்பான ஒருங்கிணைப்பு, குறிப்பாக Databricks-ல் ஏற்கனவே இயங்கும் தரவு செயலாக்கப் பணிகளுடன் இறுக்கமாக இணைக்கப்பட்ட அதிக அளவு பயன்பாட்டு சூழ்நிலைகளுக்கு, பே-பெர்-கால் API மாதிரிகளுடன் ஒப்பிடும்போது மிகவும் கணிக்கக்கூடிய அல்லது உகந்த செலவுக் கட்டமைப்புகளை வழங்கலாம்.

இந்த இறுக்கமான இணைப்பு Claude-ஐ ஒரு வெளிப்புறக் கருவியிலிருந்து நிறுவன தரவு சூழலில் உட்பொதிக்கப்பட்ட திறனாக மாற்றுகிறது, இது அதிநவீன, தரவு-விழிப்புணர்வு AI முகவர்களின் மேம்பாடு மற்றும் வரிசைப்படுத்தலை கணிசமாக மிகவும் திறமையானதாகவும், பாதுகாப்பானதாகவும், நிர்வகிக்கக்கூடியதாகவும் ஆக்குகிறது.

தடையற்ற மல்டி-கிளவுட் வரிசைப்படுத்தல் மூலம் நெகிழ்வுத்தன்மையை வழங்குதல்

Databricks-Anthropic வழங்கலின் ஒரு முக்கியமான அம்சம் முக்கிய பொது கிளவுட் வழங்குநர்கள் முழுவதும் அதன் கிடைக்கும் தன்மை ஆகும்: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, மற்றும் Google Cloud Platform (GCP). இந்த மல்டி-கிளவுட் உத்தி நவீன நிறுவனங்களின் பல்வேறு உள்கட்டமைப்பு தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்ய அவசியம். பல நிறுவனங்கள் சிறந்த-இன்-ப்ரீட் சேவைகளைப் பயன்படுத்தவும், பின்னடைவை உறுதி செய்யவும், விற்பனையாளர் பூட்டப்படுவதைத் தவிர்க்கவும் அல்லது குறிப்பிட்ட பிராந்திய அல்லது வாடிக்கையாளர் தேவைகளுக்கு இணங்கவும் பல கிளவுட் வழங்குநர்களைப் பயன்படுத்துகின்றன.

Databricks தானே ஒரு மல்டி-கிளவுட் தளமாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, இது அடிப்படை கிளவுட் உள்கட்டமைப்பைப் பொருட்படுத்தாமல் ஒரு நிலையான தரவு நுண்ணறிவு அடுக்கை வழங்குகிறது. AWS, Azure மற்றும் GCP முழுவதும் Databricks-க்குள் Claude மாதிரிகளை இயல்பாகக் கிடைக்கச் செய்வதன் மூலம், கூட்டாண்மை வாடிக்கையாளர்கள் தங்கள் விருப்பமான கிளவுட் சூழல் அல்லது மல்டி-கிளவுட் உத்தியைப் பொருட்படுத்தாமல் இந்த மேம்பட்ட AI ஒருங்கிணைப்பிலிருந்து பயனடைய முடியும் என்பதை உறுதி செய்கிறது.

இது பல முக்கிய நன்மைகளை வழங்குகிறது:

• தேர்வு மற்றும் நெகிழ்வுத்தன்மை: நிறுவனங்கள் தங்கள் தொழில்நுட்பத் தேவைகள், தற்போதுள்ள உள்கட்டமைப்பு முதலீடுகள் மற்றும் வணிக ஒப்பந்தங்களுக்கு மிகவும் பொருத்தமான கிளவுட் தளம்(களில்) Claude-ஆல் இயக்கப்படும் AI முகவர்களைப் பயன்படுத்தலாம்.
• நிலைத்தன்மை: மேம்பாட்டுக் குழுக்கள் வெவ்வேறு கிளவுட் சூழல்களில் ஒரு நிலையான இடைமுகம் மற்றும் கருவித்தொகுப்பைப் (Databricks மற்றும் Claude) பயன்படுத்தி AI பயன்பாடுகளை உருவாக்கலாம் மற்றும் நிர்வகிக்கலாம், இது சிக்கலான தன்மையையும் பயிற்சி மேல்நிலையையும் குறைக்கிறது.
• தரவு அருகாமை: நிறுவனங்கள் தங்கள் முதன்மை தரவு ஏரிகள் அல்லது தரவுக் கிடங்குகள் இருக்கும் அதே கிளவுட் சூழலில் Claude மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தலாம், செயல்திறனை மேம்படுத்தலாம் மற்றும் தரவு வெளியேற்ற செலவுகளைக் குறைக்கலாம்.
• எதிர்கால-ஆதாரம்: ஒரு மல்டி-கிளவுட் அணுகுமுறை பின்னடைவு மற்றும் தகவமைப்புத் திறனை வழங்குகிறது, இது வணிகங்கள் Databricks-Anthropic ஒருங்கிணைப்பில் கட்டமைக்கப்பட்ட தங்கள் AI திறன்களை சீர்குலைக்காமல் தங்கள் கிளவுட் உத்தியை வளர்க்க அனுமதிக்கிறது.

மல்டி-கிளவுட் கிடைக்கும் தன்மைக்கான அர்ப்பணிப்பு, நவீன IT உள்கட்டமைப்பின் பன்முகத்தன்மையை ஒப்புக்கொண்டு, மேம்பட்ட AI-ஐ ஏற்றுக்கொள்வதற்கான நெகிழ்வான பாதையை வழங்குவதன் மூலம், நிறுவனத் தேவைகளை யதார்த்தமாகப் பூர்த்தி செய்வதில் கூட்டாண்மையின் கவனத்தை அடிக்கோடிட்டுக் காட்டுகிறது.

Databricks Mosaic AI: நிர்வகிக்கப்பட்ட மற்றும் நம்பகமான AI-க்கான இயந்திரம்

Anthropic சக்திவாய்ந்த Claude மாதிரிகளை வழங்கும்போது, Databricks Mosaic AI நிறுவனச் சூழலில் AI பயன்பாடுகளைப் பொறுப்பாகவும் திறமையாகவும் உருவாக்க, பயன்படுத்த மற்றும் நிர்வகிப்பதற்கான அத்தியாவசிய கட்டமைப்பை வழங்குகிறது. Mosaic AI என்பது Databricks தரவு நுண்ணறிவு தளத்தின் ஒருங்கிணைந்த பகுதியாகும், இது ஆளுமை மற்றும் நம்பகத்தன்மையில் வலுவான முக்கியத்துவத்துடன் முழுமையான AI வாழ்க்கைச் சுழற்சியை நிவர்த்தி செய்ய வடிவமைக்கப்பட்ட கருவிகளின் தொகுப்பை வழங்குகிறது.

Anthropic கூட்டாண்மைக்கு தொடர்புடைய Mosaic AI-ன் முக்கிய திறன்கள் பின்வருமாறு:

• மாதிரி சேவை: Claude போன்ற LLM-கள் உட்பட AI மாதிரிகளை அதிக கிடைக்கும் தன்மை மற்றும் குறைந்த தாமதத்துடன் அளவில் வரிசைப்படுத்தவும் சேவை செய்யவும் உகந்த உள்கட்டமைப்பை வழங்குகிறது.
• வெக்டர் தேடல்: மீட்டெடுப்பு- papildytas தலைமுறை (RAG) பயன்பாடுகளுக்கு முக்கியமான திறமையான ஒற்றுமைத் தேடல்களை செயல்படுத்துகிறது, இது AI முகவர்கள் தங்கள் பதில்களைத் தெரிவிக்க நிறுவன அறிவுத் தளங்களிலிருந்து தொடர்புடைய தகவல்களை மீட்டெடுக்க அனுமதிக்கிறது.
• மாதிரி கண்காணிப்பு: மாதிரி செயல்திறனைக் கண்காணிக்கவும், சறுக்கலைக் கண்டறியவும் (காலப்போக்கில் செயல்திறனில் ஏற்படும் மாற்றங்கள்), மற்றும் தரவுத் தரத்தைக் கண்காணிக்கவும் கருவிகளை வழங்குகிறது, இது பயன்படுத்தப்பட்ட AI முகவர்கள் துல்லியமாகவும் நம்பகமானதாகவும் இருப்பதை உறுதி செய்கிறது.
• அம்சப் பொறியியல் மற்றும் மேலாண்மை: AI மாதிரிகளுடன் பயிற்சி செய்ய அல்லது தொடர்பு கொள்ளப் பயன்படுத்தப்படும் தரவு அம்சங்களை உருவாக்குதல், சேமித்தல் மற்றும் நிர்வகித்தல் செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது.
• AI ஆளுமை: பரம்பரைக் கண்காணிப்பு (தரவு எங்கிருந்து வந்தது மற்றும் மாதிரிகள் எவ்வாறு கட்டமைக்கப்பட்டன என்பதைப் புரிந்துகொள்வது), அணுகல் கட்டுப்பாடு, தணிக்கைப் பதிவுகள் மற்றும் நேர்மை மதிப்பீடுகளுக்கான திறன்களை வழங்குகிறது, AI அமைப்புகள் பொறுப்புடன் உருவாக்கப்பட்டு பயன்படுத்தப்படுவதையும் விதிமுறைகளுக்கு இணங்குவதையும் உறுதி செய்கிறது.
• மதிப்பீட்டுக் கருவிகள்: வரிசைப்படுத்தலுக்கு முன்னும் பின்னும் குறிப்பிட்ட வணிகத் தேவைகள் மற்றும் தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு எதிராக AI மாதிரிகள் மற்றும் முகவர்களின் தரம், பாதுகாப்பு மற்றும் துல்லியத்தை கடுமையாக மதிப்பிட நிறுவனங்களை அனுமதிக்கிறது.

Mosaic AI, Claude போன்ற மாதிரிகளின் மூல சக்திக்கும் நிறுவன வரிசைப்படுத்தலின் நடைமுறை யதார்த்தங்களுக்கும் இடையிலான முக்கியமான பாலமாக செயல்படுகிறது. Anthropic மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி கட்டமைக்கப்பட்ட AI முகவர்கள் புத்திசாலித்தனமாக மட்டுமல்லாமல், பாதுகாப்பானதாகவும், நம்பகமானதாகவும், நிர்வகிக்கப்பட்டதாகவும், வணிக நோக்கங்களுடன் சீரமைக்கப்பட்டதாகவும் இருப்பதை உறுதிசெய்ய தேவையான பாதுகாப்பு வழிகள், கண்காணிப்பு அமைப்புகள் மற்றும் மேலாண்மைக் கருவிகளை இது வழங்குகிறது. முக்கியமான வணிகத் தரவு மற்றும் செயல்முறைகளைக் கையாளும் AI அமைப்புகளில் நம்பிக்கையை வளர்ப்பதற்கு இந்த விரிவான அணுகுமுறை இன்றியமையாதது.

உடனடி மாற்றத்திற்கான ஒரு பகிரப்பட்ட பார்வை

Databricks மற்றும் Anthropic ஆகிய இரண்டின் தலைவர்களும் இந்த கூட்டாண்மையின் உடனடி மற்றும் எதிர்கால தாக்கத்திற்கான ஒரு அழுத்தமான பார்வையை வெளிப்படுத்துகிறார்கள், AI ஒரு எதிர்கால வாக்குறுதியிலிருந்து வணிகங்களை மாற்றும் நிகழ்கால யதார்த்தத்திற்கு மாறுவதை வலியுறுத்துகின்றனர்.

Ali Ghodsi, Databricks-ன் இணை நிறுவனர் மற்றும் CEO, முக்கிய மதிப்பு முன்மொழிவை அடிக்கோடிட்டுக் காட்டுகிறார்: அதிநவீன AI-ன் பயன்பாட்டின் மூலம் நிறுவனங்கள் இறுதியாக தங்கள் பரந்த தரவுக் களஞ்சியங்களுக்குள் இருக்கும் மறைந்திருக்கும் ஆற்றலைத் திறக்க அதிகாரம் அளிப்பது. அவர் Anthropic-ன் திறன்களை நேரடியாக தரவு நுண்ணறிவு தளத்திற்குள் கொண்டுவருவதன் முக்கியத்துவத்தை எடுத்துக்காட்டுகிறார், பாதுகாப்பு, செயல்திறன் மற்றும் அளவிடுதல் ஆகியவற்றின் நன்மைகளை வலியுறுத்துகிறார். Ghodsi-ன் பார்வை வணிகங்கள் பொதுவான AI தீர்வுகளுக்கு அப்பால் நகர்ந்து, அவற்றின் தனித்துவமான செயல்பாட்டு சூழல்கள் மற்றும் தனியுரிம அறிவுக்கு ஏற்ப உன்னிப்பாக வடிவமைக்கப்பட்ட கள-குறிப்பிட்ட AI முகவர்களை உருவாக்க உதவுவதில் கவனம் செலுத்துகிறது. இது, அவர் பரிந்துரைக்கிறார், நிறுவன AI-ன் உண்மையான எதிர்காலத்தைக் குறிக்கிறது - தனிப்பயனாக்கப்பட்ட, ஒருங்கிணைந்த மற்றும் தரவு சார்ந்த நுண்ணறிவு.

Dario Amodei, Anthropic-ன் CEO மற்றும் இணை நிறுவனர், AI-ன் உடனடி தாக்கத்தின் உணர்வை எதிரொலிக்கிறார், வணிகங்களின் மாற்றம் ‘இப்போதே’ நடக்கிறது என்று கூறுகிறார். அவர் निकट காலத்தில் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றங்களை எதிர்பார்க்கிறார், குறிப்பாக சிக்கலான பணிகளில் சுயாதீனமாக வேலை செய்யக்கூடிய AI முகவர்களின் வளர்ச்சியில். Amodei, Databricks-ல் Claude-ன் கிடைக்கும் தன்மையை ஒரு ஊக்கியாகக் கருதுகிறார், இது வாடிக்கையாளர்களுக்கு கணிசமாக அதிக சக்திவாய்ந்த தரவு சார்ந்த முகவர்களை உருவாக்கத் தேவையான கருவிகளை வழங்குகிறது. இந்த திறன், அவர் குறிப்பிடுகிறார், ‘AI-ன் இந்த புதிய சகாப்தத்தில்’ போட்டித்தன்மையை நிலைநிறுத்த விரும்பும் நிறுவனங்களுக்கு முக்கியமானது.

ஒன்றாக, இந்த முன்னோக்குகள் நடைமுறை பயன்பாடு மற்றும் உடனடி மதிப்பு உருவாக்கத்தில் அடித்தளமாக உள்ள ஒரு கூட்டாண்மையின் படத்தை வரைகின்றன. இது சக்திவாய்ந்த மாதிரிகளுக்கான அணுகலை வழங்குவது மட்டுமல்ல; இது சிக்கலான, நிஜ-உலக வணிகப் பிரச்சனைகளை இன்று சமாளிக்கும் திறன் கொண்ட புத்திசாலித்தனமான, தன்னாட்சி முகவர்களின் வளர்ச்சியை வளர்ப்பதற்காக நிறுவனங்களின் தரவு கட்டமைப்பிற்குள் அவற்றை ஆழமாக ஒருங்கிணைப்பதாகும், இது நாளை இன்னும் அதிநவீன பயன்பாடுகளுக்கு வழி வகுக்கிறது.

பொதுவான நுண்ணறிவுக்கு அப்பால்: கள-குறிப்பிட்ட AI தீர்வுகளை உருவாக்குதல்

Databricks-Anthropic கூட்டணியின் பின்னணியில் உள்ள ஒரு தொடர்ச்சியான கருப்பொருள் மற்றும் ஒரு முக்கிய இயக்கி, அனைவருக்கும் பொருந்தக்கூடிய AI-லிருந்து கள-குறிப்பிட்ட நுண்ணறிவை நோக்கி நகர்வதாகும். பொது-நோக்க AI மாதிரிகள், ஈர்க்கக்கூடியவை என்றாலும், சிறப்பு நிறுவனப் பணிகளுக்குத் தேவையான நுணுக்கமான புரிதல் பெரும்பாலும் இல்லை. அவற்றின் அறிவு பொதுவாக பரந்த இணையத் தரவை அடிப்படையாகக் கொண்டது, இது ஒரு குறிப்பிட்ட வணிகம் அல்லது தொழில்துறைக்கு தனித்துவமான குறிப்பிட்ட சொற்களஞ்சியம், செயல்முறைகள் மற்றும் ரகசியத் தகவல்களுடன் பொருந்தாது.

இந்த கூட்டாண்மை பின்வருவனவற்றை இணைப்பதன் மூலம் மிகவும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட AI தீர்வுகளை உருவாக்குவதை நேரடியாக எளிதாக்குகிறது:

• Databricks-ன் தரவு தேர்ச்சி: தளம் ஒரு நிறுவனத்தின் தனித்துவமான தரவு சொத்துக்களை அணுகுவதற்கும், தயாரிப்பதற்கும், நிர்வகிப்பதற்கும் வலுவான கருவிகளை வழங்குகிறது - கள-குறிப்பிட்ட அறிவுக்கான மூலப்பொருள். இதில் கட்டமைக்கப்பட்ட தரவுத்தளங்கள், கட்டமைக்கப்படாத ஆவணங்கள், பதிவுகள் மற்றும் பல அடங்கும்.
• Anthropic-ன் மாற்றியமைக்கக்கூடிய மாதிரிகள்: Claude மாதிரிகள், குறிப்பாக Databricks அம்சங்களான வெக்டர் தேடல் போன்ற மீட்டெடுப்பு- papildytas தலைமுறை (RAG) போன்ற கட்டமைப்புகளுக்குள் பயன்படுத்தும்போது, இந்த தனியுரிமத் தரவில் திறம்பட அடித்தளமாக இருக்க முடியும். மாதிரிகள் உள் அறிவுத் தளங்களிலிருந்து தொடர்புடைய துணுக்குகளை மீட்டெடுக்கலாம் மற்றும் அந்தத் தகவலைப் பயன்படுத்தி அதிக துல்லியம் மற்றும் சூழல் பொருத்தத்துடன் பதில்களை உருவாக்கலாம் அல்லது பணிகளைச் செய்யலாம்.
• Mosaic AI-ன் மேம்பாட்டுக் கருவிகள்: தளம் மாதிரிகளை நன்றாகச் சரிசெய்ய (பொருந்தும் இடங்களில்), RAG-ஐ உள்ளடக்கிய பயன்பாடுகளை உருவாக்க மற்றும் குறிப்பிட்ட வணிக அளவுகோல்களுக்கு எதிராக இந்த தனிப்பயனாக்கப்பட்ட தீர்வுகளின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கான சூழலை வழங்குகிறது.

இந்த ஒருங்கிணைப்பு, எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு மருந்து நிறுவனம் அதன் குறிப்பிட்ட மருந்து மேம்பாட்டு குழாய் தரவு மற்றும் ஒழுங்குமுறை ஆவணங்களைப் புரிந்துகொள்ளும் ஒரு AI முகவரை உருவாக்க அனுமதிக்கிறது, அல்லது ஒரு இ-காமர்ஸ் வணிகம் அதன் தயாரிப்பு κατάλογος, சரக்கு நிலைகள் மற்றும் வாடிக்கையாளர் தொடர்பு வரலாறு ஆகியவற்றை ஆழமாக அறிந்த ஒரு முகவரை உருவாக்க அனுமதிக்கிறது. இதன் விளைவாக வரும் AI பயன்பாடுகள் மிகவும் மதிப்புமிக்கவை, ஏனெனில் அவை வணிகத்தின் மொழியைப் பேசுகின்றன மற்றும் அதன் அடிப்படை உண்மையின் அடிப்படையில் செயல்படுகின்றன. நிறுவனத் தரவு மற்றும் அதிநவீன மாதிரிகளால் இயக்கப்படும் இந்த பெஸ்போக் AI முகவர்களை உருவாக்கும் திறன், ஒரு குறிப்பிடத்தக்க போட்டி நன்மையை வழங்குகிறது, இது நிறுவனங்கள் சிக்கலான செயல்முறைகளை தானியக்கமாக்கவும், தனித்துவமான நுண்ணறிவுகளைக் கண்டறியவும் மற்றும் அவர்களின் குறிப்பிட்ட சந்தை முக்கியத்துவத்திற்கு ஏற்ப சிறந்த வாடிக்கையாளர் அனுபவங்களை வழங்கவும் உதவுகிறது.

நம்பிக்கையை வலுப்படுத்துதல்: ஒருங்கிணைந்த AI யுகத்தில் பாதுகாப்பு மற்றும் பாதுகாப்பு

தரவு மீறல்கள் மற்றும் AI தவறான பயன்பாடு ஆகியவை குறிப்பிடத்தக்க கவலைகளாக இருக்கும் ஒரு சகாப்தத்தில், சக்திவாய்ந்த AI தொழில்நுட்பங்களை நிறுவனங்கள் ஏற்றுக்கொள்வதற்கு நம்பிக்கையை நிறுவுவது மிக முக்கியமானது. Databricks மற்றும் Anthropic கூட்டாண்மை தொழில்நுட்ப வடிவமைப்பு மற்றும் நிறுவன கவனம் ஆகியவற்றின் கலவையின் மூலம் இந்த கவலைகளை இயல்பாக நிவர்த்தி செய்கிறது.

Anthropic-ன் பாதுகாப்புக்கான அர்ப்பணிப்பு: Anthropic AI பாதுகாப்பு மற்றும் ஆராய்ச்சியை மையமாகக் கொண்ட ஒரு முக்கிய பணியுடன் நிறுவப்பட்டது. அவர்களின் மாதிரி மேம்பாட்டு செயல்முறை பயனுள்ள, நேர்மையான மற்றும் பாதிப்பில்லாத AI அமைப்புகளை உருவாக்குவதை நோக்கமாகக் கொண்ட நுட்பங்களை உள்ளடக்கியது. பாதுகாப்பான AI-ஐ உருவாக்குவதில் இந்த கவனம், சக்திவாய்ந்த LLM-களைப் பயன்படுத்தத் தயங்கும் நிறுவனங்களுக்கு, குறிப்பாக முக்கியமான தரவு அல்லது வாடிக்கையாளர்களுடன் தொடர்புகொள்பவர்களுக்கு நம்பிக்கையின் அடிப்படை அடுக்கை வழங்குகிறது.

Databricks-ன் பாதுகாப்பான தளம்: Databricks தரவு நுண்ணறிவு தளம் நிறுவன-தர பாதுகாப்பு மற்றும் நிர்வாகத்தை அதன் மையத்தில் கொண்டு கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளது. Claude மாதிரிகளை இயல்பாக ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம், கூட்டாண்மை இந்த தற்போதைய பாதுகாப்பு அம்சங்களைப் பயன்படுத்துகிறது:

• தரவு வதிவிடம் மற்றும் கட்டுப்பாடு: இயல்பான ஒருங்கிணைப்பு வாடிக்கையாளரின் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சூழலில் (அவர்கள் தேர்ந்தெடுத்த கிளவுட்டில் உள்ள அவர்களின் Databricks நிகழ்வு) தரவு இருக்க அனுமதிக்கிறது, இது முக்கியமான தரவை வெளிப்புற இறுதிப் புள்ளிகளுக்கு அனுப்புவதுடன் தொடர்புடைய அபாயங்களைக் குறைக்கிறது.
• ஒருங்கிணைந்த அணுகல் மேலாண்மை: Claude மாதிரிகளுக்கான அணுகலை Databricks-ன் தற்போதைய பங்கு அடிப்படையிலான அணுகல் கட்டுப்பாடுகள் மூலம் நிர்வகிக்கலாம், இது அங்கீகரிக்கப்பட்ட பயனர்கள் மற்றும் பயன்பாடுகள் மட்டுமே AI திறன்களை அழைக்க முடியும் என்பதை உறுதி செய்கிறது.
• விரிவான தணிக்கை: ஒருங்கிணைந்த Claude மாதிரிகளின் பயன்பாடு Databricks தளத்திற்குள் பதிவு செய்யப்பட்டு தணிக்கை செய்யப்படலாம், இது வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் பொறுப்புணர்வை வழங்குகிறது.
• ஆளுமை கட்டமைப்பு: Mosaic AI-ன் ஆளுமைக் கருவிகள் Claude-ன் பயன்பாட்டிற்கு நீட்டிக்கப்படுகின்றன, இது நிலையான கொள்கை அமலாக்கம், கண்காணிப்பு மற்றும் இணக்கச் சோதனைகளை செயல்படுத்துகிறது.

இந்த பல-அடுக்கு அணுகுமுறை - Anthropic-ன் மாதிரி பாதுகாப்பில் கவனம் செலுத்துவதை Databricks-ன் வலுவான தள பாதுகாப்பு மற்றும் நிர்வாகத்துடன் இணைப்பது - மேம்பட்ட AI-ஐப் பயன்படுத்துவதற்கு மிகவும் பாதுகாப்பான மற்றும் நம்பகமான கட்டமைப்பை உருவாக்குகிறது. இது நிறுவனங்கள் Claude 3.7 Sonnet போன்ற மாதிரிகளின் உருமாறும் ஆற்றலை ஆராய அனுமதிக்கிறது, அதே நேரத்தில் அவர்களின் மதிப்புமிக்க தரவு சொத்துக்களின் மீது கடுமையான கட்டுப்பாட்டைப் பேணுகிறது மற்றும் பொறுப்பான AI வரிசைப்படுத்தலை உறுதி செய்கிறது, இதன் மூலம் முக்கிய அபாயங்களைக் குறைப்பதன் மூலம் தத்தெடுப்பை துரிதப்படுத்துகிறது. இந்த ஒத்துழைப்பு சக்திவாய்ந்த AI-ஐ அணுகக்கூடியதாக மட்டுமல்லாமல், பணி-முக்கியமான நிறுவன பயன்பாடுகளுக்கு பாதுகாப்பானதாகவும் நம்பகமானதாகவும் மாற்றுவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது.