కార్పొరేషన్లు కృత్రిమ మేధస్సును (AI) ఎలా ఉపయోగించుకుంటాయో పునర్నిర్మించడానికి సిద్ధంగా ఉన్న ఒక ముఖ్యమైన చర్యలో, డేటా నిర్వహణ మరియు AI పరిష్కారాలలో శక్తివంతమైన Databricks, ప్రముఖ AI భద్రత మరియు పరిశోధనా సంస్థ అయిన Anthropic తో చేతులు కలిపింది. Anthropic యొక్క అధునాతన Claude AI మోడళ్లను నేరుగా Databricks Data Intelligence Platform లోకి లోతుగా విలీనం చేయడమే లక్ష్యంగా రెండు కంపెనీలు ఐదేళ్ల వ్యూహాత్మక సహకారాన్ని ఆవిష్కరించాయి. ఈ మైలురాయి ఒప్పందం Anthropic యొక్క అత్యాధునిక AI సామర్థ్యాలను, దాని తాజా Claude 3.7 Sonnet మోడల్‌తో సహా, ప్రపంచవ్యాప్తంగా 10,000 కంటే ఎక్కువ సంస్థలను కలిగి ఉన్న Databricks యొక్క విస్తృతమైన కస్టమర్ బేస్‌కు అందించడానికి హామీ ఇస్తుంది. ప్రధాన లక్ష్యం ప్రతిష్టాత్మకమైనది అయినప్పటికీ స్పష్టంగా ఉంది: వ్యాపారాలు తమ ప్రత్యేకమైన, యాజమాన్య డేటాసెట్‌లను ఏకీకృత వాతావరణంలో నేరుగా ఉపయోగించుకుంటూ, సంక్లిష్టమైన తార్కికం చేయగల తెలివైన AI ఏజెంట్లను సురక్షితంగా అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు అమలు చేయడానికి శక్తివంతం చేయడం. ఈ ఇంటిగ్రేషన్ ఇప్పుడు ప్రధాన క్లౌడ్ ప్రొవైడర్లైన AWS, Azure, మరియు Google Cloud Platform లలో Databricks ప్లాట్‌ఫామ్ ద్వారా అందుబాటులో ఉంది.
ఎంటర్ప్రైజ్ AI స్వీకరణ యొక్క సంక్లిష్టతలను నావిగేట్ చేయడం
ఆధునిక సంస్థలకు కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ఆకర్షణ కాదనలేనిది, ఇది పరివర్తనాత్మక సామర్థ్యాలను, నవల కస్టమర్ అనుభవాలను మరియు ఉపయోగించని ఆదాయ మార్గాలను వాగ్దానం చేస్తుంది. అయినప్పటికీ, ఈ ప్రయోజనాలను గ్రహించే మార్గం తరచుగా గణనీయమైన అడ్డంకులతో నిండి ఉంటుంది. అనేక సంస్థలు AI సామర్థ్యాన్ని స్పష్టమైన వ్యాపార విలువగా మార్చడంలో ఆచరణాత్మక సవాళ్లతో పోరాడుతున్నాయి. విస్తారమైన, తరచుగా విడిగా ఉన్న, అంతర్గత డేటా రిపోజిటరీలను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకోవడంలో ప్రాథమిక అడ్డంకి ఉంది. AI మోడళ్లను, ముఖ్యంగా తార్కికం మరియు స్వయంప్రతిపత్తమైన పనిని అమలు చేయగల అధునాతన ఏజెంట్లను నిర్మించడానికి, ఈ ఎంటర్ప్రైజ్ డేటాకు అతుకులు లేని యాక్సెస్ అవసరం.
అయితే, అనేక అంశాలు ఈ ప్రక్రియను క్లిష్టతరం చేస్తాయి:
- డేటా ఫ్రాగ్మెంటేషన్ మరియు యాక్సెసిబిలిటీ: కార్పొరేట్ డేటా తరచుగా విభిన్న వ్యవస్థలు, లెగసీ డేటాబేస్‌లు మరియు వివిధ క్లౌడ్ వాతావరణాలలో ఉంటుంది, ఇది ఏకీకృత యాక్సెస్‌ను కష్టతరం మరియు ఖరీదైనదిగా చేస్తుంది. AI వినియోగం కోసం ఈ డేటాను సిద్ధం చేయడం తరచుగా వనరుల-ఇంటెన్సివ్ ప్రయత్నం.
- భద్రత మరియు గోప్యతా ఆందోళనలు: AI శిక్షణ మరియు అనుమితి కోసం సున్నితమైన యాజమాన్య డేటాను ఉపయోగించడం క్లిష్టమైన భద్రత మరియు గోప్యతా ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది. డేటా గోప్యతను నిర్ధారించడానికి మరియు అనధికార యాక్సెస్ లేదా లీకేజీని నిరోధించడానికి సంస్థలకు బలమైన యంత్రాంగాలు అవసరం, ముఖ్యంగా థర్డ్-పార్టీ AI మోడళ్లను ఉపయోగించుకున్నప్పుడు.
- అభివృద్ధి మరియు విస్తరణ యొక్క సంక్లిష్టత: ఉత్పత్తి-గ్రేడ్ AI ఏజెంట్లను సృష్టించడం, శిక్షణ ఇవ్వడం, మూల్యాంకనం చేయడం మరియు విస్తరించడం ఒక సంక్లిష్టమైన ఇంజనీరింగ్ సవాలు. విశ్వసనీయత మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ధారించడానికి దీనికి ప్రత్యేక నైపుణ్యం, అధునాతన టూలింగ్ మరియు కఠినమైన పరీక్ష అవసరం.
- పాలన మరియు వర్తింపు: AI కోసం సమర్థవంతమైన పాలనా ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను ఏర్పాటు చేయడం చాలా ముఖ్యం. ఇందులో మోడల్ వెర్షన్‌లను నిర్వహించడం, డేటా లీనేజ్‌ను ట్రాక్ చేయడం, యాక్సెస్ అనుమతులను నియంత్రించడం, బయాస్ లేదా దుర్వినియోగం కోసం పర్యవేక్షించడం మరియు అభివృద్ధి చెందుతున్న నిబంధనలకు అనుగుణంగా ఉండటం వంటివి ఉంటాయి. ఎండ్-టు-ఎండ్ పాలన లేకపోవడం తరచుగా AI స్వీకరణను స్కేల్‌లో అడ్డుకుంటుంది.
- ఖచ్చితత్వం మరియు విశ్వసనీయతను నిర్ధారించడం: AI ఏజెంట్లు ఖచ్చితమైన, నమ్మదగిన మరియు సందర్భోచితంగా సంబంధిత అవుట్‌పుట్‌లను అందించాలి, ముఖ్యంగా క్లిష్టమైన వ్యాపార ప్రక్రియలు లేదా కస్టమర్-ఫేసింగ్ అప్లికేషన్‌లతో పరస్పర చర్య చేస్తున్నప్పుడు. నిర్దిష్ట ఎంటర్ప్రైజ్ పనులకు వ్యతిరేకంగా మోడల్ పనితీరును మూల్యాంకనం చేయడం మరియు విశ్వసనీయతను నిర్ధారించడం ఒక ముఖ్యమైన సవాలుగా మిగిలిపోయింది.
- పెట్టుబడిపై రాబడిని (ROI) లెక్కించడం: AI పెట్టుబడుల నుండి స్పష్టమైన ROI ని ప్రదర్శించడం కష్టం, ముఖ్యంగా ప్రారంభ దశలలో. డేటా తయారీ, మోడల్ అభివృద్ధి, మౌలిక సదుపాయాలు మరియు ప్రత్యేక ప్రతిభతో సంబంధం ఉన్న అధిక ఖర్చులు కొలవగల వ్యాపార ఫలితాలకు స్పష్టమైన మార్గాన్ని అవసరం చేస్తాయి.
Databricks మరియు Anthropic మధ్య వ్యూహాత్మక భాగస్వామ్యం పరిష్కరించడానికి ఉద్దేశించిన సవాళ్ల యొక్క ఈ సంక్లిష్ట ప్రకృతి దృశ్యం ఖచ్చితంగా ఇదే, సంస్థలకు ఈ అడ్డంకులను అధిగమించడానికి మరియు వారి ప్రత్యేక డేటా ఆస్తులకు వర్తించే AI యొక్క నిజమైన సామర్థ్యాన్ని అన్‌లాక్ చేయడానికి ఒక క్రమబద్ధీకరించిన మార్గాన్ని అందిస్తుంది.
ఒక శక్తివంతమైన సినర్జీ: డేటా ఇంటెలిజెన్స్‌ను అధునాతన AI తో కలపడం
Databricks మరియు Anthropic మధ్య సహకారం పరిపూరకరమైన బలాల కలయికను సూచిస్తుంది, ఎంటర్ప్రైజ్ AI మార్కెట్ కోసం ఒక శక్తివంతమైన పరిష్కారాన్ని సృష్టిస్తుంది. Databricks పునాది Data Intelligence Platform ను అందిస్తుంది, ఇది డేటా వేర్‌హౌసింగ్, పాలన మరియు AI సామర్థ్యాలను ఒకే, సమన్వయ వాతావరణంలో ఏకీకృతం చేయడానికి రూపొందించబడింది. లేక్‌హౌస్ నమూనాపై నిర్మించబడిన దాని నిర్మాణం, సంస్థలకు నిర్మాణాత్మక మరియు అసంఘటిత డేటాను స్కేల్‌లో నిర్వహించడానికి అనుమతిస్తుంది, విశ్లేషణలు మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ వర్క్‌లోడ్‌ల కోసం అతుకులు లేని డేటా యాక్సెస్‌ను సులభతరం చేస్తుంది. Mosaic AI వంటి కీలక భాగాలు AI మోడల్స్ మరియు ఏజెంట్లను నిర్మించడం, విస్తరించడం మరియు పర్యవేక్షించడం కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించిన సాధనాలను అందిస్తాయి, ఎండ్-టు-ఎండ్ AI జీవితచక్రాన్ని సులభతరం చేస్తాయి.
మరోవైపు, Anthropic దాని అత్యాధునిక Claude large language models కుటుంబంను టేబుల్‌పైకి తెస్తుంది. వారి అధునాతన తార్కిక సామర్థ్యాలు, సంక్లిష్టమైన సూచనలను అనుసరించడంలో నైపుణ్యం మరియు దాని Constitutional AI విధానం ద్వారా భద్రత మరియు నైతిక పరిగణనలపై బలమైన ప్రాధాన్యతకు ప్రసిద్ధి చెందిన Claude మోడల్స్, అధునాతన వాస్తవ-ప్రపంచ పనులను పరిష్కరించడానికి రూపొందించబడ్డాయి. మార్కెట్ యొక్క మొదటి హైబ్రిడ్ రీజనింగ్ మోడల్ మరియు కోడింగ్ టాస్క్‌లలో లీడర్‌గా హైలైట్ చేయబడిన Claude 3.7 Sonnet ను చేర్చడం, Databricks కస్టమర్లకు అందుబాటులో ఉన్న సామర్థ్యాలను మరింత పెంచుతుంది.
Anthropic యొక్క మోడళ్లను నేరుగా Databricks ప్లాట్‌ఫామ్‌లో పొందుపరచడం ద్వారా, భాగస్వామ్యం బాహ్య AI సేవలను ఏకీకృతం చేయడంతో సంబంధం ఉన్న అనేక సాంప్రదాయ అడ్డంకులను తొలగిస్తుంది. ఈ స్థానిక ఇంటిగ్రేషన్ Claude యొక్క శక్తిని ఎంటర్ప్రైజ్ డేటా నివసించే చోట నేరుగా వర్తింపజేయగలదని నిర్ధారిస్తుంది, డేటా-ఆధారిత AI అప్లికేషన్‌లను నిర్మించడానికి మరింత సురక్షితమైన, సమర్థవంతమైన మరియు పాలిత విధానాన్ని ప్రోత్సహిస్తుంది. Databricks యొక్క బలమైన డేటా నిర్వహణ మరియు పాలనా మౌలిక సదుపాయాలను Anthropic యొక్క ప్రముఖ-అంచు AI తార్కిక సామర్థ్యాలతో కలపడంలో సినర్జీ ఉంది, వ్యాపారాలకు వారి నిర్దిష్ట కార్యాచరణ సందర్భానికి అనుగుణంగా అధునాతన, నమ్మదగిన AI ఏజెంట్లను అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు విస్తరించడానికి ఉత్తమ-తరగతి టూల్‌కిట్‌ను అందిస్తుంది.
Databricks ఫాబ్రిక్‌లో Claude యొక్క సామర్థ్యాన్ని ఆవిష్కరించడం
Anthropic యొక్క Claude మోడళ్లను Databricks Data Intelligence Platform లోకి విలీనం చేయడం అతుకులు లేనితనం మరియు శక్తి కోసం రూపొందించబడింది, ఇది ఒక సంస్థలోని విస్తృత శ్రేణి వినియోగదారులకు అధునాతన AI సామర్థ్యాలను సులభంగా అందుబాటులోకి తెస్తుంది. ఇది కేవలం API కనెక్షన్ కాదు; ఇది Databricks పర్యావరణ వ్యవస్థలో Claude యొక్క లోతైన పొందుపరచడాన్ని సూచిస్తుంది.
ఈ ఇంటిగ్రేషన్ యొక్క కీలక అంశాలు:
- స్థానిక యాక్సెసిబిలిటీ: వినియోగదారులు తెలిసిన Databricks ఇంటర్‌ఫేస్‌ల ద్వారా నేరుగా Claude మోడళ్లతో పరస్పర చర్య చేయవచ్చు. ఇందులో ప్రామాణిక SQL క్వెరీలు ద్వారా మోడళ్లను ప్రారంభించడం ఉంటుంది, ఇది ఇప్పటికే SQL తో సౌకర్యవంతంగా ఉన్న డేటా విశ్లేషకులు మరియు నిపుణులకు గణనీయమైన ప్రయోజనం. అదనంగా, మోడల్స్ ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన ఎండ్‌పాయింట్‌లుగా అందుబాటులో ఉన్నాయి, డేటా శాస్త్రవేత్తలు మరియు డెవలపర్‌లు తమ మెషిన్ లెర్నింగ్ వర్క్‌ఫ్లోలు మరియు అప్లికేషన్‌లలో Claude ను సులభంగా చేర్చడానికి అనుమతిస్తుంది.
- క్రాస్-క్లౌడ్ లభ్యత: ఆధునిక సంస్థల మల్టీ-క్లౌడ్ వాస్తవికతను గుర్తించి, ఇంటిగ్రేటెడ్ ఆఫరింగ్ AWS, Azure, మరియు Google Cloud Platform లలో అందుబాటులో ఉంది, సంస్థలు తమ ఇష్టపడే క్లౌడ్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ ప్రొవైడర్‌తో సంబంధం లేకుండా Databricks మరియు Anthropic యొక్క సంయుక్త శక్తిని ఉపయోగించుకోవచ్చని నిర్ధారిస్తుంది.
- Claude 3.7 Sonnet ను ఉపయోగించడం: Anthropic యొక్క సరికొత్త మోడల్, Claude 3.7 Sonnet యొక్క తక్షణ లభ్యత, వినియోగదారులకు అత్యాధునిక సామర్థ్యాలకు యాక్సెస్ అందిస్తుంది. హైబ్రిడ్ రీజనింగ్ మరియు కోడింగ్ లో దాని బలాలు సంక్లిష్ట సమస్య-పరిష్కారం మరియు ఆటోమేటెడ్ కోడ్ జనరేషన్ లేదా విశ్లేషణ పనుల కోసం నేరుగా డేటా ప్లాట్‌ఫామ్‌లో కొత్త అవకాశాలను తెరుస్తాయి.
- ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన పనితీరు: స్థానిక ఇంటిగ్రేషన్ ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన పనితీరు మరియు సామర్థ్యాన్ని సులభతరం చేస్తుంది. Databricks వాతావరణంలో డేటాకు దగ్గరగా Claude మోడళ్లను అమలు చేయడం ద్వారా, జాప్యాన్ని తగ్గించవచ్చు మరియు బాహ్య API కాల్స్‌తో సంబంధం ఉన్న డేటా బదిలీ ఖర్చులను గణనీయంగా తగ్గించవచ్చు.
ఈ లోతైన ఇంటిగ్రేషన్ సంస్థలు పెద్ద భాషా నమూనాలను ఎలా ఉపయోగించుకోవచ్చో మారుస్తుంది. AI ని సంక్లిష్ట డేటా పైప్‌లైన్‌లు మరియు భద్రతా పరిష్కారాలు అవసరమయ్యే ప్రత్యేక, బాహ్య సేవగా పరిగణించడానికి బదులుగా, Claude డేటా ఇంటెలిజెన్స్ వర్క్‌ఫ్లోలో అంతర్గత భాగంగా మారుతుంది, విశ్లేషణలను మెరుగుపరచడానికి, పనులను ఆటోమేట్ చేయడానికి మరియు సంస్థ యొక్క డేటా ఫౌండేషన్ నుండి నేరుగా ఆవిష్కరణలను నడపడానికి సులభంగా అందుబాటులో ఉంటుంది.
ఎంటర్ప్రైజ్ డేటాతో డొమైన్-నిర్దిష్ట ఇంటెలిజెన్స్‌ను పెంపొందించడం
Databricks-Anthropic భాగస్వామ్యం యొక్క అత్యంత ఆకర్షణీయమైన వాగ్దానం బహుశా సంస్థలకు కంపెనీ యొక్క స్వంత యాజమాన్య డేటా నుండి నేరుగా పొందిన లోతైన డొమైన్-నిర్దిష్ట జ్ఞానాన్ని కలిగి ఉన్న అత్యంత ప్రత్యేకమైన AI ఏజెంట్లను నిర్మించడానికి శక్తివంతం చేయగల సామర్థ్యంలో ఉంది. సాధారణ AI మోడల్స్, శక్తివంతమైనవి అయినప్పటికీ, తరచుగా అధిక-విలువ ఎంటర్ప్రైజ్ పనులకు అవసరమైన నిర్దిష్ట పరిశ్రమ, కంపెనీ పరిభాష లేదా అంతర్గత ప్రక్రియల యొక్క సూక్ష్మ అవగాహనను కలిగి ఉండవు. ఈ సహకారం నేరుగా ఆ అంతరాన్ని పరిష్కరిస్తుంది.
ఇంటిగ్రేషన్ అధునాతన AI ఏజెంట్ల సృష్టిని సులభతరం చేస్తుంది:
- అధునాతన తార్కికం మరియు ప్రణాళిక: Claude మోడల్స్ బహుళ-దశల తార్కికం మరియు ప్రణాళికలో రాణిస్తాయి. Databricks ద్వారా ఒక సంస్థ యొక్క ప్రత్యేక డేటాకు యాక్సెస్‌తో కలిపినప్పుడు, ఈ ఏజెంట్లు సంక్లిష్ట వర్క్‌ఫ్లోలను పరిష్కరించగలవు. ఉదాహరణకి:
- ఫార్మాస్యూటికల్స్‌లో, ఒక ఏజెంట్ క్లినికల్ ట్రయల్ డేటాను రోగి ఆరోగ్య రికార్డులతో (తగిన భద్రతలతో) మరియు పరిశోధనా సాహిత్యాన్ని విశ్లేషించి, ట్రయల్స్‌కు తగిన అభ్యర్థులను గుర్తించడానికి లేదా సంభావ్య ఔషధ పరస్పర చర్యలను అంచనా వేయడానికి, సంక్లిష్టమైన మరియు సమయం తీసుకునే ప్రక్రియను క్రమబద్ధీకరించవచ్చు.
- ఫైనాన్షియల్ సర్వీసెస్‌లో, ఒక ఏజెంట్ లావాదేవీ నమూనాలను, కస్టమర్ చరిత్రను మరియు నిజ-సమయ మార్కెట్ డేటాను విశ్లేషించి, అత్యంత వ్యక్తిగతీకరించిన పెట్టుబడి సలహాను అందించడానికి లేదా సాంప్రదాయ నియమ-ఆధారిత వ్యవస్థలను తప్పించుకోగల అధునాతన మోసపూరిత కార్యకలాపాలను గుర్తించడానికి.
- మాన్యుఫ్యాక్చరింగ్‌లో, ఒక ఏజెంట్ యంత్రాల నుండి సెన్సార్ డేటాను, నిర్వహణ లాగ్‌లను మరియు సరఫరా గొలుసు సమాచారాన్ని పరస్పరం అనుసంధానించి, పరికరాల వైఫల్యాలను ఖచ్చితంగా అంచనా వేయడానికి మరియు ఉత్పత్తి షెడ్యూల్‌లను చురుకుగా ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి.
- పెద్ద మరియు విభిన్న డేటాసెట్‌లను నిర్వహించడం: Claude యొక్క పెద్ద కాంటెక్స్ట్ విండో ఏకకాలంలో విస్తృతమైన సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు తర్కించడానికి అనుమతిస్తుంది. Databricks లేక్‌హౌస్‌లో నిల్వ చేయబడిన విస్తారమైన మరియు విభిన్న డేటాసెట్‌లను తరచుగా కలిగి ఉండే ఎంటర్ప్రైజ్ వినియోగ కేసులకు ఇది కీలకం.
- RAG మరియు ఫైన్-ట్యూనింగ్ ద్వారా అనుకూలీకరణ: ప్లాట్‌ఫామ్ Claude మోడళ్లను అనుకూలీకరించే ప్రక్రియను సులభతరం చేస్తుంది. సంస్థలు Databricks లోపల తమ పత్రాలు మరియు డేటా యొక్క వెక్టర్ ఇండెక్స్‌లను స్వయంచాలకంగా సృష్టించడం ద్వారా Retrieval-Augmented Generation (RAG) ను సులభంగా అమలు చేయవచ్చు. ఇది AI ఏజెంట్‌కు మరింత ఖచ్చితమైన మరియు సందర్భోచితంగా ఆధారిత ప్రతిస్పందనలను రూపొందించడానికి సంబంధిత, నవీనమైన అంతర్గత సమాచారాన్ని తిరిగి పొందడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇంకా, ప్లాట్‌ఫామ్ నిర్దిష్ట ఎంటర్ప్రైజ్ డేటాసెట్‌లపై Claude మోడళ్లను ఫైన్-ట్యూనింగ్ చేయడానికి మద్దతు ఇస్తుంది, కంపెనీ-నిర్దిష్ట భాష, ప్రక్రియలు మరియు జ్ఞాన డొమైన్‌లకు లోతైన అనుసరణను ప్రారంభిస్తుంది.
Claude యొక్క తార్కిక శక్తిని ఏకీకృత ప్లాట్‌ఫామ్‌లో యాజమాన్య డేటాపై నేరుగా తీసుకురావడం ద్వారా, వ్యాపారాలు సాధారణ AI అప్లికేషన్‌లకు మించి వెళ్లి, వారి ప్రత్యేక కార్యాచరణ ప్రకృతి దృశ్యాన్ని అర్థం చేసుకునే నిజంగా తెలివైన ఏజెంట్లను అభివృద్ధి చేయగలవు, సామర్థ్యం, నిర్ణయం తీసుకోవడం మరియు ఆవిష్కరణలలో గణనీయమైన మెరుగుదలలను నడుపుతాయి.
విశ్వాసం యొక్క పునాదిని స్థాపించడం: ఇంటిగ్రేటెడ్ గవర్నెన్స్ మరియు బాధ్యతాయుతమైన AI
AI యుగంలో, విశ్వాసం కేవలం కావాల్సిన లక్షణం కాదు; ఇది ప్రాథమిక అవసరం. దీనిని గుర్తించి, Databricks మరియు Anthropic భాగస్వామ్యం బలమైన పాలనను అందించడం మరియు బాధ్యతాయుతమైన AI అభివృద్ధి పద్ధతులను ప్రోత్సహించడంపై బలమైన ప్రాధాన్యతనిస్తుంది. Anthropic యొక్క భద్రతా-కేంద్రీకృత పద్ధతులను Databricks యొక్క సమగ్ర పాలనా ఫ్రేమ్‌వర్క్‌తో గట్టిగా విలీనం చేయడం ద్వారా ఇది సాధించబడుతుంది.
ఈ నమ్మదగిన AI పర్యావరణ వ్యవస్థకు ఆధారం అయిన కీలక అంశాలు:
- Unity Catalog ద్వారా ఏకీకృత పాలన: Databricks యొక్క Unity Catalog ప్లాట్‌ఫామ్ అంతటా డేటా మరియు AI పాలన కోసం కేంద్ర నాడీ వ్యవస్థగా పనిచేస్తుంది. ఇది డేటా ఆస్తులు, AI మోడల్స్ మరియు అనుబంధిత కళాఖండాలను నిర్వహించడానికి ఒకే, ఏకీకృత పరిష్కారాన్ని అందిస్తుంది. Anthropic ఇంటిగ్రేషన్ సందర్భంలో, Unity Catalog వీటిని ప్రారంభిస్తుంది:
- ఫైన్-గ్రైన్డ్ యాక్సెస్ కంట్రోల్: సంస్థలు ఖచ్చితమైన అనుమతులను నిర్వచించగలవు మరియు అమలు చేయగలవు, అధీకృత వినియోగదారులు లేదా ప్రక్రియలు మాత్రమే నిర్దిష్ట డేటాను యాక్సెస్ చేయగలవని లేదా Claude మోడళ్లతో పరస్పర చర్య చేయగలవని నిర్ధారిస్తుంది.
- ఎండ్-టు-ఎండ్ లీనేజ్ ట్రాకింగ్: Unity Catalog వారి జీవితచక్రం అంతటా డేటా మరియు AI మోడల్స్ యొక్క లీనేజ్‌ను స్వయంచాలకంగా ట్రాక్ చేస్తుంది. ఇది మోడల్స్ ఎలా శిక్షణ పొందాయి, అవి ఏ డేటాను యాక్సెస్ చేశాయి మరియు వాటి అవుట్‌పుట్‌లు ఎలా ఉపయోగించబడుతున్నాయి అనే దానిపై కీలకమైన దృశ్యమానతను అందిస్తుంది, ఆడిటబిలిటీ మరియు రెగ్యులేటరీ వర్తింపుకు మద్దతు ఇస్తుంది.
- ఖర్చు నిర్వహణ: రేట్ లిమిటింగ్ వంటి ఫీచర్లు సంస్థలకు Claude మోడల్స్ వినియోగాన్ని నియంత్రించడానికి, అనుబంధిత ఖర్చులను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడానికి మరియు ఊహించని బడ్జెట్ ఓవర్‌రన్‌లను నిరోధించడానికి అనుమతిస్తాయి.
- Anthropic యొక్క భద్రతకు నిబద్ధత: Anthropic యొక్క అభివృద్ధి తత్వశాస్త్రం AI భద్రతా పరిశోధనలో లోతుగా పాతుకుపోయింది. వారి Constitutional AI విధానం AI మోడళ్లను సూత్రాల సమితికి లేదా “రాజ్యాంగానికి” కట్టుబడి ఉండటానికి శిక్షణ ఇవ్వడం, సహాయకరమైన, నిజాయితీగల మరియు హానికరం కాని ప్రవర్తనను ప్రోత్సహించడం. భద్రతపై ఈ స్వాభావిక దృష్టి Databricks యొక్క పాలనా సామర్థ్యాలను పూర్తి చేస్తుంది.
- భద్రతా గార్డ్‌రైల్స్‌ను అమలు చేయడం: ఇంటిగ్రేటెడ్ ప్లాట్‌ఫామ్ సంస్థలకు వారి నిర్దిష్ట రిస్క్ టాలరెన్స్ మరియు నైతిక మార్గదర్శకాలకు అనుగుణంగా అదనపు భద్రతా గార్డ్‌రైల్స్‌ను అమలు చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇందులో సంభావ్య దుర్వినియోగం కోసం మోడల్ పరస్పర చర్యలను పర్యవేక్షించడం, బయాస్‌ను గుర్తించడం మరియు తగ్గించడం మరియు AI వ్యవస్థలు ముందే నిర్వచించిన నైతిక సరిహద్దులలో పనిచేస్తాయని నిర్ధారించడం వంటివి ఉంటాయి.
- పనితీరును నిర్వహించడం: ముఖ్యంగా, పాలన మరియు భద్రతపై ఈ ప్రాధాన్యత Claude వంటి సరిహద్దు మోడళ్లను ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే పనితీరు ప్రయోజనాలకు ఆటంకం కలిగించకుండా, వాటితో కలిసి పనిచేయడానికి రూపొందించబడింది. AI యొక్క శక్తి మరియు ప్రయోజనాన్ని రాజీ పడకుండా సురక్షితమైన మరియు బాధ్యతాయుతమైన వాతావరణాన్ని అందించడమే లక్ష్యం.
Databricks యొక్క ఏకీకృత పాలనా మౌలిక సదుపాయాలను Anthropic యొక్క భద్రతా-మొదటి AI డిజైన్‌తో కలపడం ద్వారా, భాగస్వామ్యం సంస్థలకు AI ఏజెంట్లను బాధ్యతాయుతంగా అభివృద్ధి చేయడానికి, విస్తరించడానికి మరియు నిర్వహించడానికి ఒక బలమైన ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను అందిస్తుంది. ఈ ఇంటిగ్రేటెడ్ విధానం వాటాదారుల విశ్వాసాన్ని పెంపొందించడానికి, వర్తింపును నిర్ధారించడానికి మరియు సంస్థలు తమ AI కార్యక్రమాలను విశ్వాసంతో స్కేల్ చేయడానికి సహాయపడుతుంది.
స్థానిక ఇంటిగ్రేషన్ యొక్క ప్రయోజనం: సామర్థ్యం మరియు భద్రత
Databricks-Anthropic భాగస్వామ్యం యొక్క కీలకమైన భేదం Data Intelligence Platform లోపల Claude మోడల్స్ యొక్క స్థానిక ఇంటిగ్రేషన్. ఇది పెద్ద భాషా నమూనాలను యాక్సెస్ చేయడానికి బాహ్య API కాల్స్‌పై మాత్రమే ఆధారపడే విధానాలకు పూర్తి విరుద్ధంగా ఉంటుంది. ఈ లోతైన ఇంటిగ్రేషన్ యొక్క ప్రయోజనాలు సంస్థలకు గణనీయమైనవి.
- తగ్గిన డేటా కదలిక: AI మోడల్స్ స్థానికంగా ఇంటిగ్రేట్ చేయబడినప్పుడు, Databricks పర్యావరణం యొక్క సురక్షిత పరిధి వెలుపల పెద్ద మొత్తంలో సంభావ్య సున్నితమైన ఎంటర్ప్రైజ్ డేటాను తరలించాల్సిన అవసరం తగ్గించబడుతుంది లేదా తొలగించబడుతుంది. డేటాను అక్కడికక్కడే ప్రాసెస్ చేయవచ్చు మరియు విశ్లేషించవచ్చు, భద్రతా భంగిమను గణనీయంగా పెంచుతుంది మరియు డేటా రవాణాతో సంబంధం ఉన్న నష్టాలను తగ్గిస్తుంది.
- తక్కువ జాప్యం మరియు మెరుగైన పనితీరు: ఒకే ప్లాట్‌ఫామ్‌లో డేటాను ప్రాసెస్ చేయడం మరియు AI అనుమితిని అమలు చేయడం బాహ్య సేవలకు కాల్స్ చేయడంతో పోలిస్తే నెట్‌వర్క్ జాప్యాన్ని తగ్గిస్తుంది. ఇది AI అప్లికేషన్‌లకు వేగవంతమైన ప్రతిస్పందన సమయాలకు దారితీస్తుంది, ఇది నిజ-సమయ వినియోగ కేసులు మరియు ఇంటరాక్టివ్ ఏజెంట్లకు కీలకం.
- సరళీకృత వర్క్‌ఫ్లోలు: స్థానిక ఇంటిగ్రేషన్ అభివృద్ధి ప్రక్రియను క్రమబద్ధీకరిస్తుంది. డేటా ఇంజనీర్లు, విశ్లేషకులు మరియు శాస్త్రవేత్తలు బాహ్య AI సేవ కోసం ప్రత్యేక API కీలు, ప్రామాణీకరణ ప్రోటోకాల్‌లు లేదా డేటా కనెక్టర్లను నిర్వహించాల్సిన అవసరం లేకుండా తెలిసిన సాధనాలు మరియు ఇంటర్‌ఫేస్‌లను (Databricks లోపల SQL లేదా Python నోట్‌బుక్‌ల వంటివి) ఉపయోగించి Claude యొక్క సామర్థ్యాలను యాక్సెస్ చేయవచ్చు.
- ఖర్చు సామర్థ్యం: విస్తృతమైన డేటా ఎగ్రెస్ (క్లౌడ్ పర్యావరణం నుండి డేటాను బదిలీ చేయడం) అవసరాన్ని తొలగించడం గణనీయమైన ఖర్చు ఆదాకు దారితీస్తుంది, ఎందుకంటే క్లౌడ్ ప్రొవైడర్లు తరచుగా వారి నెట్‌వర్క్‌ల నుండి బయటకు వెళ్లే డేటాకు ఛార్జీ విధిస్తారు. ఇంకా, ఇంటిగ్రేటెడ్ ప్లాట్‌ఫామ్‌లో ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన వనరుల వినియోగం మొత్తం ఖర్చు సామర్థ్యానికి దోహదం చేస్తుంది.
- స్థిరమైన పాలన: AI మోడల్ ప్లాట్‌ఫామ్‌లో భాగంగా ఉన్నప్పుడు, బాహ్య సంస్థ కాకుండా, Databricks యొక్క Unity Catalog యొక్క ఏకీకృత పాలనా విధానాలను వర్తింపజేయడం చాలా సరళంగా మారుతుంది. యాక్సెస్ నియంత్రణలు, లీనేజ్ ట్రాకింగ్ మరియు పర్యవేక్షణ డేటా మరియు AI ఆస్తులు రెండింటిపై స్థిరంగా వర్తింపజేయబడతాయి.
ఈ స్థానిక విధానం అధునాతన AI ఏజెంట్లను నిర్మించడానికి అవసరమైన నిర్మాణాన్ని ప్రాథమికంగా సులభతరం చేస్తుంది, విభిన్న సేవలను కలపడంతో పోలిస్తే సంస్థలకు ప్రక్రియను మరింత సురక్షితంగా, సమర్థవంతంగా మరియు నిర్వహించదగినదిగా చేస్తుంది.
వాస్తవ-ప్రపంచ ధ్రువీకరణ: సురక్షితమైన మరియు స్కేలబుల్ AI ని ప్రారంభించడం
ఈ ఇంటిగ్రేటెడ్ విధానం యొక్క ఆచరణాత్మక ప్రయోజనాలు ఇప్పటికే పరిశ్రమ నాయకులచే గుర్తించబడుతున్నాయి. ప్రముఖ ఆర్థిక సాంకేతిక సంస్థ అయిన Block, Inc., విలువ ప్రతిపాదనను ఉదాహరణగా చూపుతుంది. Block లో డేటా మరియు AI ప్లాట్‌ఫామ్ ఇంజనీరింగ్ VP అయిన Jackie Brosamer హైలైట్ చేసినట్లుగా, కంపెనీ ఆచరణాత్మక, బాధ్యతాయుతమైన మరియు సురక్షితమైన AI అప్లికేషన్‌లకు ప్రాధాన్యత ఇస్తుంది. Databricks తో వారి వ్యూహాత్మక సంబంధాన్ని ఉపయోగించడం Block కు Anthropic యొక్క Claude వంటి అత్యాధునిక మోడళ్లను వారి విశ్వసనీయ డేటా వాతావరణంలో నేరుగా యాక్సెస్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
Block ఈ సామర్థ్యాన్ని “codename goose,” వారి అంతర్గత, ఓపెన్-సోర్స్ AI ఏజెంట్ ఇనిషియేటివ్‌కు శక్తినివ్వడానికి ఉపయోగిస్తోంది. Databricks ద్వారా ఫెడరేటెడ్ పద్ధతిలో Claude వంటి మోడళ్లను విస్తరించగల సామర్థ్యం కీలక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది:
- వశ్యత మరియు స్కేలబిలిటీ: ఇది Block కు వివిధ బృందాలు మరియు వినియోగ కేసులలో దాని AI సామర్థ్యాలను అతుకులు లేకుండా స్కేల్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
- మెరుగైన భద్రత: మోడల్ పరస్పర చర్యలు మరియు డేటా నిర్వహణను వారి పాలిత Databricks పర్యావరణంలో ఉంచడం వారి కఠినమైన భద్రతా అవసరాలకు అనుగుణంగా ఉంటుంది.
- వినియోగదారు నియంత్రణ: ఈ విధానం AI మోడల్స్ ఎలా ఉపయోగించబడుతున్నాయి మరియు డేటా ఎలా యాక్సెస్ చేయబడుతుందనే దానిపై అవసరమైన నియంత్రణను నిర్వహిస్తుంది.
Block కోసం, Databricks-Anthropic ఇంటిగ్రేషన్ కేవలం శక్తివంతమైన మోడల్‌ను యాక్సెస్ చేయడం గురించి కాదు; ఇది సంస్థ అంతటా ఎక్కువ సామర్థ్యాన్ని పెంపొందించడానికి మరియు బాధ్యతాయుతంగా ఆవిష్కరణలను నడపడానికి సురక్షితమైన, సౌకర్యవంతమైన మరియు స్కేలబుల్ ప్లాట్‌ఫామ్‌ను కలిగి ఉండటం గురించి. ఈ వాస్తవ-ప్రపంచ అప్లికేషన్ అధునాతన AI ని బలమైన, పాలిత డేటా ఇంటెలిజెన్స్ ప్లాట్‌ఫామ్‌తో కలపడం వల్ల కలిగే స్పష్టమైన ప్రయోజనాలను నొక్కి చెబుతుంది.
డేటా-ఆధారిత ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క భవిష్యత్తు మార్గాన్ని చార్ట్ చేయడం
Databricks మరియు Anthropic మధ్య కూటమి కేవలం సాంకేతిక ఇంటిగ్రేషన్ కంటే ఎక్కువ సూచిస్తుంది; ఇది ఎంటర్ప్రైజ్ AI యొక్క భవిష్యత్తు కోసం ఒక వ్యూహాత్మక దృష్టిని ప్రతిబింబిస్తుంది, ఇక్కడ అధునాతన మేధస్సు డేటా నిర్వహణ మరియు పాలన యొక్క ఫాబ్రిక్‌లో లోతుగా అల్లినది. Databricks సహ-వ్యవస్థాపకుడు మరియు CEO అయిన Ali Ghodsi స్పష్టం చేసినట్లుగా, డేటా ఇంటెలిజెన్స్—డేటాను సమర్థవంతంగా అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు దానిపై చర్య తీసుకోవడానికి సామర్థ్యం—కోసం పెరుగుతున్న డిమాండ్ అటువంటి శక్తివంతమైన, ఇంటిగ్రేటెడ్ పరిష్కారాల అవసరాన్ని నడుపుతోంది. Anthropic యొక్క మోడళ్లను సురక్షితంగా మరియు సమర్థవంతంగా Data Intelligence Platform పైకి తీసుకురావడం ద్వారా, వారు వ్యాపారాలకు వారి నిర్దిష్ట కార్యాచరణ వాస్తవాలకు చక్కగా ట్యూన్ చేయబడిన AI ఏజెంట్లను నిర్మించడానికి శక్తివంతం చేయడమే లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నారు, Ghodsi ఎంటర్ప్రైజ్ AI యొక్క తదుపరి దశగా చూసే దానిని ప్రకటిస్తున్నారు.
ఈ సెంటిమెంట్‌ను ప్రతిధ్వనిస్తూ, Anthropic CEO మరియు సహ-వ్యవస్థాపకుడు Dario Amodei, AI యొక్క వ్యాపార పరివర్తన ఇప్పుడు జరుగుతోందని నొక్కి చెప్పారు, సుదూర అవకాశం కాదు. సంక్లిష్ట పనులను స్వయంప్రతిపత్తితో నిర్వహించగల AI ఏజెంట్లలో అతను అద్భుతమైన పురోగతిని ఊహించాడు. Databricks లో Claude ను సులభంగా అందుబాటులో ఉంచడం కస్టమర్లకు ఈ శక్తివంతమైన, డేటా-ఆధారిత ఏజెంట్లను నిర్మించడానికి అవసరమైన సాధనాలను అందిస్తుంది, ఈ వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న AI యుగంలో పోటీతత్వ అంచుని నిర్వహించడానికి వారిని అనుమతిస్తుంది.
ఈ భాగస్వామ్యం Databricks Data Intelligence Platform ను ఒక కేంద్ర కేంద్రంగా ఉంచుతుంది, ఇక్కడ సంస్థలు తమ డేటాను నిర్వహించడం మరియు విశ్లేషించడమే కాకుండా, దానిని అత్యాధునిక AI తార్కిక సామర్థ్యాలతో సురక్షితంగా మరియు సమర్థవంతంగా నింపగలవు. యాజమాన్య డేటాసెట్‌లలో లాక్ చేయబడిన ప్రత్యేక విలువను ఉపయోగించుకునే బెస్పోక్, నమ్మదగిన AI పరిష్కారాలను నిర్మించాల్సిన క్లిష్టమైన ఎంటర్ప్రైజ్ అవసరాన్ని ఇది పరిష్కరిస్తుంది. పాలిత ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లో Claude వంటి అధునాతన మోడళ్లకు యాక్సెస్‌ను ప్రజాస్వామ్యీకరించడం ద్వారా, Databricks మరియు Anthropic విభిన్న పరిశ్రమలలో కొత్త తరం తెలివైన అప్లికేషన్‌లకు మార్గం సుగమం చేస్తున్నాయి—వ్యాధి పరిశోధనను వేగవంతం చేయడం మరియు వాతావరణ మార్పులతో పోరాడటం నుండి ఆర్థిక మోసాన్ని గుర్తించడం మరియు కస్టమర్ అనుభవాలను వ్యక్తిగతీకరించడం వరకు—చివరికి నిజంగా డేటా-తెలివైన సంస్థల వైపు పరిణామాన్ని నడుపుతున్నాయి.