కృత్రిమ మేధస్సు మరియు డేటా నిర్వహణలో సహకారానికి కొత్త శకం
కృత్రిమ మేధస్సు రంగం గణనీయమైన పరివర్తనకు లోనవుతోంది, ఇది మరింత అధునాతన నమూనాలు మరియు ఇప్పటికే ఉన్న ఎంటర్‌ప్రైజ్ వర్క్‌ఫ్లోలలో వాటి అతుకులు లేని ఏకీకరణకు పెరుగుతున్న డిమాండ్‌తో గుర్తించబడింది. ఈ కీలకమైన క్షణాన్ని గుర్తించి, డేటా ఇంటెలిజెన్స్ ప్లాట్‌ఫామ్‌లలో అగ్రగామి అయిన Databricks మరియు ప్రముఖ AI భద్రత మరియు పరిశోధనా సంస్థ అయిన Anthropic, ఒక మైలురాయి ఐదేళ్ల వ్యూహాత్మక భాగస్వామ్యాన్ని ఆవిష్కరించాయి. Anthropic యొక్క అధునాతన Claude మోడల్‌లను నేరుగా Databricks Data Intelligence Platform లో పొందుపరచడం ద్వారా వ్యాపారాలు కృత్రిమ మేధస్సుతో ఎలా సంకర్షణ చెందుతాయో మరియు ఎలా ఉపయోగించుకుంటాయో పునర్నిర్వచించడానికి ఈ సహకారం సిద్ధంగా ఉంది. ఈ వ్యూహాత్మక చర్య కేవలం సాంకేతిక ఏకీకరణ కంటే ఎక్కువ సూచిస్తుంది; ఇది శక్తివంతమైన AI సామర్థ్యాలను డేటా జీవితచక్రంలో అంతర్గత భాగంగా మార్చడం వైపు ప్రాథమిక మార్పును సూచిస్తుంది, ఎంటర్‌ప్రైజ్ డేటా నివసించే చోట స్థానికంగా అందుబాటులో ఉంటుంది. ఆశయం స్పష్టంగా ఉంది: సంస్థలు వారి ప్రత్యేకమైన డేటా ఆస్తులు మరియు అత్యాధునిక AI నమూనాల సంయుక్త శక్తిని ఉపయోగించుకునేలా చేయడం, ఆవిష్కరణలను ప్రోత్సహించడం మరియు స్పష్టమైన వ్యాపార ఫలితాలను నడపడం. ఈ కూటమి అధునాతన AI అనువర్తనాలకు ప్రవేశ అడ్డంకులను తగ్గిస్తుందని వాగ్దానం చేస్తుంది, ఇప్పటికే వారి డేటా అవసరాల కోసం Databricks ను ఉపయోగించుకుంటున్న విస్తారమైన వినియోగదారు స్థావరానికి అత్యాధునిక సాంకేతికతను నేరుగా తీసుకువస్తుంది.
డేటా ప్లాట్‌ఫామ్‌లు మరియు అధునాతన AI నమూనాల సినర్జీ
సమగ్ర డేటా ప్లాట్‌ఫామ్‌లు మరియు అధునాతన AI నమూనాల కలయిక ఎంటర్‌ప్రైజ్ టెక్నాలజీకి కీలకమైన పరిణామ దశను సూచిస్తుంది. చారిత్రాత్మకంగా, శక్తివంతమైన AI ని యాక్సెస్ చేయడం తరచుగా సంక్లిష్టమైన ఏకీకరణలు, డేటా కదలిక సవాళ్లు మరియు సంభావ్య భద్రతా సమస్యలను కలిగి ఉంటుంది. Databricks డేటా ఇంజనీరింగ్, డేటా సైన్స్, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు అనలిటిక్స్ కోసం ఒక కేంద్ర కేంద్రంగా స్థిరపడింది, మొత్తం డేటా జీవితచక్రాన్ని నిర్వహించడానికి రూపొందించబడిన ఏకీకృత ప్లాట్‌ఫామ్—Data Intelligence Platform—ను అందిస్తుంది. సంస్థలు భారీ పరిమాణంలో డేటాను సమర్థవంతంగా నిల్వ చేయడానికి, ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి అవసరమైన మౌలిక సదుపాయాలు మరియు సాధనాలను ఇది అందిస్తుంది.
అదే సమయంలో, Anthropic పెద్ద భాషా నమూనాల (LLMs) అభివృద్ధిలో కీలక పాత్రధారిగా ఉద్భవించింది, సామర్థ్యంపై మాత్రమే కాకుండా భద్రత మరియు విశ్వసనీయతపై కూడా దృష్టి సారించింది. వారి Claude కుటుంబ నమూనాలు తార్కికం, సంభాషణ మరియు కంటెంట్ ఉత్పత్తితో సహా అనేక సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ పనులలో బలమైన పనితీరుకు ప్రసిద్ధి చెందాయి. ఈ భాగస్వామ్యం వెనుక ఉన్న ప్రధాన ఆలోచన Anthropic యొక్క శక్తివంతమైన AI ఇంజన్లు మరియు Databricks వాతావరణంలో నిర్వహించబడే గొప్ప, సందర్భోచిత డేటా మధ్య అంతరాన్ని తగ్గించడం.
Databricks ప్లాట్‌ఫామ్ ద్వారా Claude నమూనాలను స్థానికంగా అందించడం ద్వారా, సహకారం శక్తివంతమైన సినర్జీని సృష్టిస్తుంది. వ్యాపారాలు ఇకపై సంక్లిష్టమైన బాహ్య API కాల్‌లను నావిగేట్ చేయాల్సిన అవసరం లేదు లేదా వారి AI కార్యక్రమాల కోసం ప్రత్యేక మౌలిక సదుపాయాలను నిర్వహించాల్సిన అవసరం లేదు. బదులుగా, వారు యాజమాన్య సమాచారం, కస్టమర్ పరస్పర చర్యలు, కార్యాచరణ లాగ్‌లు మరియు మార్కెట్ పరిశోధనలతో సహా వారి కీలకమైన వ్యాపార డేటాతో పాటు నేరుగా Anthropic యొక్క అధునాతన తార్కిక సామర్థ్యాలను ఉపయోగించుకోవచ్చు. ఈ గట్టి కలయిక డేటా-ఆధారిత AI పరిష్కారాల కోసం మరింత క్రమబద్ధీకరించబడిన, సురక్షితమైన మరియు సమర్థవంతమైన అభివృద్ధి ప్రక్రియను సులభతరం చేస్తుంది. ఈ ఏకీకరణ ద్వారా అన్‌లాక్ చేయబడిన సంభావ్యత అనేక పరిశ్రమలు మరియు విధులను విస్తరించింది, ఒక సంస్థ యొక్క డొమైన్ యొక్క నిర్దిష్ట సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను అర్థం చేసుకునే అత్యంత అనుకూలమైన AI వ్యవస్థల సృష్టిని అనుమతిస్తుంది.
తెలివైన, డేటా-అవేర్ ఏజెంట్లతో ఎంటర్‌ప్రైజెస్‌ను శక్తివంతం చేయడం
Databricks-Anthropic భాగస్వామ్యం యొక్క కేంద్ర లక్ష్యం వారి యాజమాన్య డేటాపై తర్కించగల AI ఏజెంట్లను నిర్మించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి సంస్థలకు సామర్థ్యాన్ని అందించడం. ఈ భావన సాధారణ AI అనువర్తనాలకు మించి ఒక సంస్థ యొక్క నిర్దిష్ట సందర్భం, కార్యకలాపాలు మరియు జ్ఞాన స్థావరం గురించి లోతైన అవగాహన కలిగిన ప్రత్యేక డిజిటల్ సహాయకులు లేదా స్వయంచాలక వ్యవస్థలను సృష్టించడం వైపు కదులుతుంది.
‘యాజమాన్య డేటాపై తర్కించడం’ అంటే ఏమిటి?
- సందర్భోచిత అవగాహన: AI ఏజెంట్లు అంతర్గత పత్రాలు, డేటాబేస్‌లు మరియు జ్ఞాన రిపోజిటరీలను యాక్సెస్ చేయవచ్చు మరియు అర్థం చేసుకోవచ్చు, సమాచారంతో కూడిన సమాధానాలను అందించడానికి, సంబంధిత కంటెంట్‌ను రూపొందించడానికి లేదా డేటా-ఆధారిత సిఫార్సులను చేయడానికి.
- సంక్లిష్ట సమస్య పరిష్కారం: Claude నమూనాల విశ్లేషణాత్మక శక్తిని నిర్దిష్ట ఎంటర్‌ప్రైజ్ డేటాతో కలపడం ద్వారా, ఈ ఏజెంట్లు అమ్మకాల డేటాలో దాగి ఉన్న మార్కెట్ పోకడలను గుర్తించడం, నిజ-సమయ సమాచారం ఆధారంగా సరఫరా గొలుసు లాజిస్టిక్‌లను ఆప్టిమైజ్ చేయడం లేదా అంతర్గత ఆర్థిక రికార్డులను ఉపయోగించి అధునాతన రిస్క్ అసెస్‌మెంట్‌లను నిర్వహించడం వంటి సంక్లిష్ట వ్యాపార సవాళ్లను పరిష్కరించగలవు.
- వ్యక్తిగతీకరించిన పరస్పర చర్యలు: ఏజెంట్లు అత్యంత వ్యక్తిగతీకరించిన మద్దతు, అనుకూలమైన ఉత్పత్తి సిఫార్సులు లేదా అనుకూలీకరించిన కమ్యూనికేషన్‌ను అందించడానికి కస్టమర్ డేటాను (సురక్షితంగా మరియు నైతికంగా నిర్వహించబడుతుంది) ఉపయోగించుకోవచ్చు.
- జ్ఞాన పని యొక్క ఆటోమేషన్: అంతర్గత డేటా మూలాల ఆధారంగా సమాచార పునరుద్ధరణ, సారాంశం, విశ్లేషణ మరియు రిపోర్టింగ్‌తో కూడిన పునరావృత పనులను స్వయంచాలకంగా చేయవచ్చు, మానవ ఉద్యోగులను మరింత వ్యూహాత్మక కార్యక్రమాల కోసం విముక్తి చేస్తుంది.
ఈ సామర్థ్యం గణనీయమైన ముందడుగును సూచిస్తుంది. సాధారణ ఇంటర్నెట్ డేటాపై శిక్షణ పొందిన AI నమూనాలపై ఆధారపడటానికి బదులుగా, వ్యాపారాలు ఇప్పుడు వారి ప్రత్యేకమైన డేటాసెట్‌లపై చక్కగా ట్యూన్ చేయబడిన ఏజెంట్లను నిర్మించగలవు, ఇది మరింత ఖచ్చితమైన, సంబంధిత మరియు విలువైన అవుట్‌పుట్‌లకు దారితీస్తుంది. ఒక ఆర్థిక సేవల సంస్థ తన యాజమాన్య మార్కెట్ పరిశోధన మరియు క్లయింట్ పోర్ట్‌ఫోలియో డేటాను విశ్లేషించి వ్యక్తిగతీకరించిన పెట్టుబడి సలహాలను రూపొందించే AI ఏజెంట్‌ను అమలు చేస్తుందని ఊహించండి, లేదా ఒక తయారీ సంస్థ నిర్వహణ లాగ్‌లు మరియు సెన్సార్ డేటాపై తర్కించడం ద్వారా పరికరాల వైఫల్యాలను నిర్ధారించడానికి ఒక ఏజెంట్‌ను ఉపయోగిస్తుంది. భాగస్వామ్యం పునాది సాంకేతికతను అందిస్తుంది—డేటా యాక్సెస్ మరియు పాలన కోసం Databricks, తార్కికం కోసం Anthropic యొక్క Claude—ఇప్పటికే Databricks ప్లాట్‌ఫామ్‌ను ఉపయోగిస్తున్న 10,000 కంటే ఎక్కువ కంపెనీలకు అటువంటి డొమైన్-నిర్దిష్ట AI ఏజెంట్లను వాస్తవికతగా మార్చడానికి.
ఎంటర్‌ప్రైజ్ AI స్వీకరణలో శాశ్వత అడ్డంకులను పరిష్కరించడం
కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క అపారమైన సంభావ్యత ఉన్నప్పటికీ, అనేక సంస్థలు AI పరిష్కారాలను సమర్థవంతంగా నిర్మించడానికి, అమలు చేయడానికి మరియు నిర్వహించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు గణనీయమైన అడ్డంకులను ఎదుర్కొంటాయి, ముఖ్యంగా సున్నితమైన డేటాతో వ్యవహరించే ఉత్పత్తి వాతావరణాల కోసం ఉద్దేశించినవి. Databricks మరియు Anthropic సహకారం సాధారణంగా ఎంటర్‌ప్రైజ్ AI స్వీకరణను అడ్డుకునే అనేక కీలక సవాళ్లను నేరుగా పరిష్కరిస్తుంది:
- ఖచ్చితత్వం మరియు ఔచిత్యం: సాధారణ AI నమూనాలకు తరచుగా ఒక నిర్దిష్ట వ్యాపార సందర్భంలో ఖచ్చితంగా పని చేయడానికి అవసరమైన నిర్దిష్ట జ్ఞానం ఉండదు. ఒక సంస్థ యొక్క ప్రత్యేకమైన డేటాపై తర్కించడానికి AI ఏజెంట్లను ప్రారంభించడం ద్వారా, ఇంటిగ్రేటెడ్ సొల్యూషన్ నిర్దిష్ట కార్యాచరణ అవసరాలకు అనుగుణంగా మరింత ఖచ్చితమైన మరియు సంబంధిత ఫలితాలను అందించే నమూనాల అభివృద్ధిని ప్రోత్సహిస్తుంది.
- భద్రత మరియు డేటా గోప్యత: యాజమాన్య వ్యాపార డేటాను నిర్వహించడానికి కఠినమైన భద్రతా చర్యలు అవసరం. Databricks ప్లాట్‌ఫామ్‌లో Claude నమూనాలను స్థానికంగా ఏకీకృతం చేయడం వలన సంస్థలు తమ డేటాపై ఎక్కువ నియంత్రణను కొనసాగిస్తూ శక్తివంతమైన AI ని ఉపయోగించుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. డేటాను Databricks వాతావరణం యొక్క సురక్షిత పరిమితుల్లో ప్రాసెస్ చేయవచ్చు, బహిర్గతం తగ్గించడం మరియు స్థాపించబడిన పాలన ప్రోటోకాల్‌లకు కట్టుబడి ఉండటం. ఇది బాహ్య మోడల్ ప్రొవైడర్లకు సున్నితమైన సమాచారాన్ని పంపడం గురించిన ప్రధాన ఆందోళనలను పరిష్కరిస్తుంది.
- పాలన మరియు వర్తింపు: సంస్థలు కఠినమైన నియంత్రణ మరియు వర్తింపు అవసరాల క్రింద పనిచేస్తాయి. ప్లాట్‌ఫామ్ యొక్క కీలక భాగమైన Databricks Mosaic AI, మొత్తం డేటా మరియు AI జీవితచక్రంలో ఎండ్-టు-ఎండ్ పాలన కోసం సాధనాలను అందిస్తుంది. ఇందులో మోడల్ పనితీరును పర్యవేక్షించడం, సరసతను నిర్ధారించడం, వంశపారంపర్యతను ట్రాక్ చేయడం మరియు యాక్సెస్ నియంత్రణలను నిర్వహించడం వంటి సామర్థ్యాలు ఉన్నాయి, ఇవి విశ్వసనీయమైన మరియు కంప్లైంట్ AI వ్యవస్థలను నిర్మించడానికి కీలకమైనవి. ఈ పాలిత ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లో Claude ను ఏకీకృతం చేయడం అధునాతన LLM ల వినియోగానికి ఈ నియంత్రణలను విస్తరిస్తుంది.
- అమలు సంక్లిష్టత మరియు ఏకీకరణ: అధునాతన AI నమూనాలను అమలు చేయడానికి మౌలిక సదుపాయాలను ఏర్పాటు చేయడం మరియు నిర్వహించడం సంక్లిష్టంగా మరియు వనరుల-ఇంటెన్సివ్‌గా ఉంటుంది. స్థానిక ఏకీకరణ ఈ ప్రక్రియను గణనీయంగా సులభతరం చేస్తుంది, డేటా బృందాలు ప్రత్యేక AI విస్తరణ పైప్‌లైన్‌లను నిర్మించాల్సిన మరియు నిర్వహించాల్సిన అవసరం లేకుండా సుపరిచితమైన Databricks వాతావరణంలో Claude నమూనాలను ఉపయోగించుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది.
- పనితీరు మరియు ROI మూల్యాంకనం: AI కార్యక్రమాల ప్రభావం మరియు పెట్టుబడిపై రాబడి (ROI) ని అంచనా వేయడం సవాలుగా ఉంటుంది. Databricks Mosaic AI నిర్దిష్ట వ్యాపార కొలమానాలు మరియు డేటాసెట్‌లకు వ్యతిరేకంగా మోడల్ పనితీరును మూల్యాంకనం చేయడానికి సాధనాలను అందిస్తుంది. వాస్తవ-ప్రపంచ పనుల కోసం Claude యొక్క ఆప్టిమైజేషన్‌తో దీన్ని కలపడం వలన అమలు చేయబడిన AI ఏజెంట్లు కొలవగల విలువను అందిస్తాయని నిర్ధారించడంలో సహాయపడుతుంది.
ఉత్తమ-తరగతి AI నమూనాలను బలమైన డేటా నిర్వహణ మరియు పాలన సాధనాలతో కలిపే ఏకీకృత పరిష్కారాన్ని అందించడం ద్వారా, Databricks మరియు Anthropic AI ప్రయోగం నుండి ఉత్పత్తి-స్థాయి విస్తరణకు మార్గాన్ని క్రమబద్ధీకరించాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాయి, అధునాతన AI ని వ్యాపారాలకు మరింత అందుబాటులో, సురక్షితంగా మరియు ప్రభావవంతంగా మారుస్తాయి.
Claude 3.7 Sonnet పరిచయం: తార్కికం మరియు కోడింగ్‌లో కొత్త బెంచ్‌మార్క్
ఈ భాగస్వామ్యం యొక్క ముఖ్యమైన హైలైట్ Anthropic యొక్క తాజా ఫ్రాంటియర్ మోడల్, Claude 3.7 Sonnet, Databricks పర్యావరణ వ్యవస్థలో తక్షణమే లభ్యం కావడం. ఈ మోడల్ AI సామర్థ్యాలలో గణనీయమైన పురోగతిని సూచిస్తుంది మరియు ఉమ్మడి ఆఫరింగ్ యొక్క మూలస్తంభంగా ఉంచబడింది. Claude 3.7 Sonnet అనేక కారణాల వల్ల ప్రత్యేకంగా గుర్తించదగినది:
- హైబ్రిడ్ రీజనింగ్: ఇది మార్కెట్ యొక్క మొదటి హైబ్రిడ్ రీజనింగ్ మోడల్ గా వర్ణించబడింది. ఈ ఆర్కిటెక్చర్ యొక్క విశేషాలు యాజమాన్యమైనవి అయినప్పటికీ, ఇది మరింత బలమైన మరియు సూక్ష్మమైన అవగాహన మరియు సమస్య-పరిష్కార సామర్థ్యాలను సాధించడానికి విభిన్న పద్ధతులను (బహుశా న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ప్రాసెసింగ్‌తో పాటు సింబాలిక్ రీజనింగ్‌తో సహా) కలపడం ద్వారా అధునాతన విధానాన్ని సూచిస్తుంది. ఇది తార్కిక తగ్గింపు, ప్రణాళిక మరియు బహుళ-దశల విశ్లేషణ అవసరమయ్యే సంక్లిష్ట పనులపై మెరుగైన పనితీరుకు దారితీయవచ్చు.
- పరిశ్రమ-ప్రముఖ కోడింగ్ పరాక్రమం: మోడల్ కోడింగ్ పనుల కోసం పరిశ్రమ నాయకుడిగా గుర్తించబడింది. సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ ప్రక్రియలను ఆటోమేట్ చేయడానికి, కోడ్ స్నిప్పెట్‌లను రూపొందించడానికి, ఇప్పటికే ఉన్న కోడ్‌బేస్‌లను డీబగ్ చేయడానికి లేదా విభిన్న ప్రోగ్రామింగ్ భాషల మధ్య కోడ్‌ను అనువదించడానికి చూస్తున్న సంస్థలకు ఈ సామర్థ్యం అమూల్యమైనది—అన్నీ Databricks ద్వారా యాక్సెస్ చేయగల సంస్థ యొక్క అంతర్గత కోడింగ్ ప్రమాణాలు మరియు లైబ్రరీల ద్వారా తెలియజేయబడతాయి.
- వాస్తవ-ప్రపంచ వినియోగం కోసం ఆప్టిమైజేషన్: Anthropic Claude నమూనాలు, 3.7 Sonnet తో సహా, కస్టమర్‌లు అత్యంత ఉపయోగకరంగా భావించే వాస్తవ-ప్రపంచ పనుల రకాల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడిందని నొక్కి చెబుతుంది. ఈ ఆచరణాత్మక దృష్టి మోడల్ యొక్క శక్తి సైద్ధాంతిక బెంచ్‌మార్క్‌లలో రాణించడమే కాకుండా, వ్యాపార కార్యకలాపాలకు స్పష్టమైన ప్రయోజనాలుగా అనువదిస్తుందని నిర్ధారిస్తుంది.
- ప్రాప్యత: ప్రధాన క్లౌడ్ ప్లాట్‌ఫామ్‌లలో (AWS, Azure, Google Cloud Platform) Databricks ద్వారా నేరుగా అటువంటి అత్యాధునిక మోడల్‌ను అందుబాటులో ఉంచడం ప్రాప్యతను ప్రజాస్వామ్యం చేస్తుంది. సంస్థలు ప్రత్యేక మౌలిక సదుపాయాలు లేదా మోడల్ ప్రొవైడర్‌తో ప్రత్యక్ష సంబంధాలు అవసరం లేకుండా ఈ అత్యాధునిక AI తో ప్రయోగాలు చేయవచ్చు మరియు అమలు చేయవచ్చు, వారి ఇప్పటికే ఉన్న Databricks పెట్టుబడిని ఉపయోగించుకోవచ్చు.
Claude 3.7 Sonnet యొక్క ఏకీకరణ Databricks కస్టమర్‌లకు అధునాతన విశ్లేషణాత్మక, సృజనాత్మక మరియు సాంకేతిక సవాళ్లను పరిష్కరించగల శక్తివంతమైన సాధనానికి తక్షణ ప్రాప్యతను అందిస్తుంది. తార్కికం మరియు కోడింగ్‌లో దాని బలాలు, ఎంటర్‌ప్రైజ్ డేటాతో పాటు దాని స్థానిక లభ్యతతో కలిపి, తదుపరి తరం తెలివైన అనువర్తనాలు మరియు ఏజెంట్లను నిర్మించడానికి కీలకమైన ఎనేబులర్‌గా ఉంచుతాయి.
స్థానిక ఏకీకరణ యొక్క విలక్షణ ప్రయోజనం
స్థానిక ఏకీకరణ భావన Databricks-Anthropic భాగస్వామ్యం యొక్క విలువ ప్రతిపాదనకు కేంద్రంగా ఉంది. ఈ విధానం AI నమూనాలను యాక్సెస్ చేసే సాంప్రదాయ పద్ధతుల నుండి గణనీయంగా భిన్నంగా ఉంటుంది, ఇవి తరచుగా బాహ్య అప్లికేషన్ ప్రోగ్రామింగ్ ఇంటర్‌ఫేస్‌లపై (APIs) ఆధారపడతాయి. స్థానిక ఏకీకరణ Anthropic యొక్క Claude నమూనాలు మరియు Databricks Data Intelligence Platform మధ్య లోతైన, మరింత అతుకులు లేని కనెక్షన్‌ను సూచిస్తుంది, అనేక సంభావ్య ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది:
- తగ్గిన జాప్యం: ఒకే ప్లాట్‌ఫామ్ వాతావరణంలో అభ్యర్థనలను ప్రాసెస్ చేయడం బాహ్య API కాల్‌లతో అనుబంధించబడిన నెట్‌వర్క్ జాప్యాన్ని తగ్గించగలదు, AI అనువర్తనాలకు వేగవంతమైన ప్రతిస్పందన సమయాలకు దారితీస్తుంది. నిజ-సమయ లేదా ఇంటరాక్టివ్ వినియోగ సందర్భాలకు ఇది ప్రత్యేకంగా కీలకం.
- మెరుగైన భద్రత: డేటా ప్రాసెసింగ్‌ను Databricks ప్లాట్‌ఫామ్ యొక్క సురక్షిత పరిధిలో ఉంచడం ద్వారా (నిర్దిష్ట అమలు వివరాలపై ఆధారపడి), స్థానిక ఏకీకరణ డేటా భద్రత మరియు గోప్యతను గణనీయంగా పెంచుతుంది. సున్నితమైన యాజమాన్య డేటా బాహ్య నెట్‌వర్క్‌ల ద్వారా ప్రయాణించాల్సిన అవసరం లేదు లేదా API కాల్‌లతో అదే విధంగా మూడవ పక్ష మౌలిక సదుపాయాల ద్వారా ప్రాసెస్ చేయబడదు, కఠినమైన ఎంటర్‌ప్రైజ్ భద్రతా భంగిమలతో మెరుగ్గా సమలేఖనం అవుతుంది.
- క్రమబద్ధీకరించబడిన వర్క్‌ఫ్లోలు: డేటా శాస్త్రవేత్తలు మరియు డెవలపర్‌లు సుపరిచితమైన Databricks సాధనాలు మరియు ఇంటర్‌ఫేస్‌లను ఉపయోగించి Claude నమూనాలను యాక్సెస్ చేయవచ్చు మరియు ఉపయోగించుకోవచ్చు. ఇది ప్రత్యేక ఆధారాలు, SDK లు లేదా ఏకీకరణ పాయింట్లను నిర్వహించాల్సిన అవసరాన్ని తొలగిస్తుంది, AI అనువర్తనాల అభివృద్ధి, విస్తరణ మరియు నిర్వహణ జీవితచక్రాన్ని సులభతరం చేస్తుంది. డేటా తయారీ నుండి మోడల్ ఇన్వొకేషన్ మరియు ఫలితాల విశ్లేషణ వరకు మొత్తం ప్రక్రియ ఏకీకృత వాతావరణంలో జరగవచ్చు.
- సరళీకృత పాలన: Databricks ప్లాట్‌ఫామ్‌లో మోడల్ వినియోగాన్ని ఏకీకృతం చేయడం వలన Mosaic AI ద్వారా నిర్వహించబడే పాలన విధానాలు, యాక్సెస్ నియంత్రణలు మరియు ఆడిటింగ్ మెకానిజమ్‌ల స్థిరమైన అనువర్తనాన్ని అనుమతిస్తుంది. వినియోగం, ఖర్చులు మరియు పనితీరును పర్యవేక్షించడం ఇప్పటికే ఉన్న డేటా పాలన ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లో భాగంగా మారుతుంది.
- సంభావ్య వ్యయ సామర్థ్యాలు: ధర నమూనాలు మరియు వనరుల వినియోగంపై ఆధారపడి, స్థానిక ఏకీకరణ పే-పర్-కాల్ API నమూనాలతో పోలిస్తే మరింత ఊహాజనిత లేదా ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన వ్యయ నిర్మాణాలను అందించవచ్చు, ముఖ్యంగా Databricks లో ఇప్పటికే నడుస్తున్న డేటా ప్రాసెసింగ్ పనులతో గట్టిగా జతచేయబడిన అధిక-వాల్యూమ్ వినియోగ దృశ్యాల కోసం.
ఈ గట్టి కలయిక Claude ను బాహ్య సాధనం నుండి ఎంటర్‌ప్రైజ్ డేటా పర్యావరణ వ్యవస్థలో పొందుపరిచిన సామర్థ్యంగా మారుస్తుంది, అధునాతన, డేటా-అవేర్ AI ఏజెంట్ల అభివృద్ధి మరియు విస్తరణను గణనీయంగా మరింత సమర్థవంతంగా, సురక్షితంగా మరియు నిర్వహించదగినదిగా చేస్తుంది.
అతుకులు లేని మల్టీ-క్లౌడ్ విస్తరణ ద్వారా వశ్యతను అందించడం
Databricks-Anthropic ఆఫరింగ్ యొక్క కీలకమైన అంశం ప్రధాన పబ్లిక్ క్లౌడ్ ప్రొవైడర్లలో దాని లభ్యత: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, మరియు Google Cloud Platform (GCP). ఆధునిక సంస్థల యొక్క విభిన్న మౌలిక సదుపాయాల అవసరాలను తీర్చడానికి ఈ మల్టీ-క్లౌడ్ వ్యూహం అవసరం. అనేక సంస్థలు ఉత్తమ-జాతి సేవలను ఉపయోగించుకోవడానికి, స్థితిస్థాపకతను నిర్ధారించడానికి, విక్రేత లాక్-ఇన్‌ను నివారించడానికి లేదా నిర్దిష్ట ప్రాంతీయ లేదా కస్టమర్ అవసరాలకు అనుగుణంగా బహుళ క్లౌడ్ ప్రొవైడర్లను ఉపయోగిస్తాయి.
Databricks స్వయంగా మల్టీ-క్లౌడ్ ప్లాట్‌ఫామ్‌గా రూపొందించబడింది, అంతర్లీన క్లౌడ్ మౌలిక సదుపాయాలతో సంబంధం లేకుండా స్థిరమైన డేటా ఇంటెలిజెన్స్ లేయర్‌ను అందిస్తుంది. AWS, Azure, మరియు GCP అంతటా Databricks లో Claude నమూనాలను స్థానికంగా అందుబాటులో ఉంచడం ద్వారా, భాగస్వామ్యం కస్టమర్‌లు వారి ఇష్టపడే క్లౌడ్ వాతావరణం లేదా మల్టీ-క్లౌడ్ వ్యూహంతో సంబంధం లేకుండా ఈ అధునాతన AI ఏకీకరణ నుండి ప్రయోజనం పొందగలరని నిర్ధారిస్తుంది.
ఇది అనేక కీలక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది:
- ఎంపిక మరియు వశ్యత: సంస్థలు తమ సాంకేతిక అవసరాలు, ఇప్పటికే ఉన్న మౌలిక సదుపాయాల పెట్టుబడులు మరియు వాణిజ్య ఒప్పందాలకు ఉత్తమంగా సరిపోయే క్లౌడ్ ప్లాట్‌ఫామ్(ల)లో Claude-ఆధారిత AI ఏజెంట్లను అమలు చేయవచ్చు.
- స్థిరత్వం: డెవలప్‌మెంట్ బృందాలు విభిన్న క్లౌడ్ వాతావరణాలలో స్థిరమైన ఇంటర్‌ఫేస్ మరియు టూల్‌సెట్ (Databricks మరియు Claude) ఉపయోగించి AI అనువర్తనాలను నిర్మించవచ్చు మరియు నిర్వహించవచ్చు, సంక్లిష్టత మరియు శిక్షణ ఓవర్‌హెడ్‌ను తగ్గిస్తుంది.
- డేటా సామీప్యత: సంస్థలు తమ ప్రాథమిక డేటా లేక్‌లు లేదా డేటా వేర్‌హౌస్‌లు నివసించే అదే క్లౌడ్ వాతావరణంలో Claude నమూనాలను ఉపయోగించుకోవచ్చు, పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడం మరియు డేటా ఎగ్రెస్ ఖర్చులను తగ్గించడం.
- భవిష్యత్తు-ప్రూఫింగ్: మల్టీ-క్లౌడ్ విధానం స్థితిస్థాపకత మరియు అనుకూలతను అందిస్తుంది, వ్యాపారాలు Databricks-Anthropic ఏకీకరణపై నిర్మించిన వారి AI సామర్థ్యాలకు అంతరాయం కలిగించకుండా వారి క్లౌడ్ వ్యూహాన్ని అభివృద్ధి చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
మల్టీ-క్లౌడ్ లభ్యతకు నిబద్ధత భాగస్వామ్యం యొక్క వాస్తవికంగా ఎంటర్‌ప్రైజ్ అవసరాలను తీర్చడంపై దృష్టిని నొక్కి చెబుతుంది, ఆధునిక IT మౌలిక సదుపాయాల యొక్క భిన్నమైన స్వభావాన్ని గుర్తించడం మరియు అధునాతన AI ని స్వీకరించడానికి సౌకర్యవంతమైన మార్గాన్ని అందించడం.
Databricks Mosaic AI: పాలిత మరియు విశ్వసనీయ AI కోసం ఇంజిన్
Anthropic శక్తివంతమైన Claude నమూనాలను అందిస్తుండగా, Databricks Mosaic AI ఎంటర్‌ప్రైజ్ సందర్భంలో AI అనువర్తనాలను బాధ్యతాయుతంగా మరియు సమర్థవంతంగా నిర్మించడానికి, అమలు చేయడానికి మరియు నిర్వహించడానికి అవసరమైన ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను సరఫరా చేస్తుంది. Mosaic AI Databricks Data Intelligence Platform యొక్క అంతర్భాగం, పాలన మరియు విశ్వసనీయతపై బలమైన ప్రాధాన్యతతో పూర్తి AI జీవితచక్రాన్ని పరిష్కరించడానికి రూపొందించబడిన సాధనాల సూట్‌ను అందిస్తుంది.
Anthropic భాగస్వామ్యానికి సంబంధించిన Mosaic AI యొక్క కీలక సామర్థ్యాలు:
- మోడల్ సర్వింగ్: అధిక లభ్యత మరియు తక్కువ జాప్యంతో స్కేల్‌లో Claude వంటి LLM లతో సహా AI నమూనాలను అమలు చేయడానికి మరియు అందించడానికి ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన మౌలిక సదుపాయాలను అందిస్తుంది.
- వెక్టర్ సెర్చ్: రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG) అనువర్తనాలకు కీలకమైన సమర్థవంతమైన సారూప్యత శోధనలను ప్రారంభిస్తుంది, AI ఏజెంట్లు తమ ప్రతిస్పందనలను తెలియజేయడానికి ఎంటర్‌ప్రైజ్ నాలెడ్జ్ బేస్‌ల నుండి సంబంధిత సమాచారాన్ని తిరిగి పొందడానికి అనుమతిస్తుంది.
- మోడల్ మానిటరింగ్: మోడల్ పనితీరును ట్రాక్ చేయడానికి, డ్రిఫ్ట్ (కాలక్రమేణా పనితీరులో మార్పులు) గుర్తించడానికి మరియు డేటా నాణ్యతను పర్యవేక్షించడానికి సాధనాలను అందిస్తుంది, అమలు చేయబడిన AI ఏజెంట్లు ఖచ్చితమైనవి మరియు విశ్వసనీయమైనవిగా ఉండేలా చూస్తుంది.
- ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్ మరియు మేనేజ్‌మెంట్: AI నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి లేదా పరస్పర చర్య చేయడానికి ఉపయోగించే డేటా ఫీచర్‌లను సృష్టించడం, నిల్వ చేయడం మరియు నిర్వహించడం ప్రక్రియను సులభతరం చేస్తుంది.
- AI పాలన: వంశపారంపర్య ట్రాకింగ్ (డేటా ఎక్కడ నుండి వచ్చింది మరియు నమూనాలు ఎలా నిర్మించబడ్డాయి అని అర్థం చేసుకోవడం), యాక్సెస్ నియంత్రణ, ఆడిట్ లాగ్‌లు మరియు సరసత అంచనాల కోసం సామర్థ్యాలను అందిస్తుంది, AI వ్యవస్థలు బాధ్యతాయుతంగా అభివృద్ధి చేయబడి, ఉపయోగించబడుతున్నాయని మరియు నిబంధనలకు అనుగుణంగా ఉన్నాయని నిర్ధారిస్తుంది.
- మూల్యాంకన సాధనాలు: విస్తరణకు ముందు మరియు తరువాత నిర్దిష్ట వ్యాపార అవసరాలు మరియు డేటాసెట్‌లకు వ్యతిరేకంగా LLM లతో సహా AI నమూనాలు మరియు ఏజెంట్ల నాణ్యత, భద్రత మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని కఠినంగా మూల్యాంకనం చేయడానికి సంస్థలను అనుమతిస్తుంది.
Mosaic AI Claude వంటి నమూనాల ముడి శక్తి మరియు ఎంటర్‌ప్రైజ్ విస్తరణ యొక్క ఆచరణాత్మక వాస్తవాల మధ్య కీలకమైన వారధిగా పనిచేస్తుంది. Anthropic నమూనాలను ఉపయోగించి నిర్మించిన AI ఏజెంట్లు తెలివైనవి మాత్రమే కాకుండా సురక్షితమైనవి, విశ్వసనీయమైనవి, పాలించబడినవి మరియు వ్యాపార లక్ష్యాలతో సమలేఖనం చేయబడినవని నిర్ధారించడానికి అవసరమైన గార్డ్‌రైల్స్, పర్యవేక్షణ వ్యవస్థలు మరియు నిర్వహణ సాధనాలను ఇది అందిస్తుంది. కీలకమైన వ్యాపార డేటా మరియు ప్రక్రియలను నిర్వహించే AI వ్యవస్థలలో విశ్వాసం మరియు విశ్వాసాన్ని పెంపొందించడానికి ఈ సమగ్ర విధానం చాలా ముఖ్యమైనది.
తక్షణ పరివర్తనాత్మక AI కోసం భాగస్వామ్య దృష్టి
Databricks మరియు Anthropic రెండింటి నాయకులు ఈ భాగస్వామ్యం యొక్క తక్షణ మరియు భవిష్యత్తు ప్రభావం కోసం బలవంతపు దృష్టిని వ్యక్తం చేస్తారు, AI భవిష్యత్తు వాగ్దానం నుండి వ్యాపారాలను మార్చే ప్రస్తుత-రోజు వాస్తవికతకు మారడాన్ని నొక్కి చెబుతారు.
Ali Ghodsi, Databricks సహ వ్యవస్థాపకుడు మరియు CEO, ప్రధాన విలువ ప్రతిపాదనను నొక్కి చెబుతారు: అధునాతన AI యొక్క అనువర్తనం ద్వారా వారి విస్తారమైన డేటా రిపోజిటరీలలో నిద్రాణమైన సంభావ్యతను చివరకు అన్‌లాక్ చేయడానికి సంస్థలను శక్తివంతం చేయడం. అతను Anthropic యొక్క సామర్థ్యాలను నేరుగా Data Intelligence Platform లోకి తీసుకురావడం యొక్క ప్రాముఖ్యతను హైలైట్ చేస్తాడు, భద్రత, సామర్థ్యం మరియు స్కేలబిలిటీ యొక్క ప్రయోజనాలను నొక్కి చెబుతాడు. Ghodsi యొక్క దృక్పథం వ్యాపారాలు సాధారణ AI పరిష్కారాలకు మించి కదలడానికి మరియు వారి ప్రత్యేకమైన కార్యాచరణ సందర్భాలు మరియు యాజమాన్య జ్ఞానానికి సూక్ష్మంగా అనుగుణంగా డొమైన్-నిర్దిష్ట AI ఏజెంట్లను నిర్మించడానికి వీలు కల్పించడంపై కేంద్రీకృతమై ఉంది. ఇది, అతను సూచిస్తున్నాడు, ఎంటర్‌ప్రైజ్ AI యొక్క నిజమైన భవిష్యత్తును సూచిస్తుంది – అనుకూలీకరించిన, ఇంటిగ్రేటెడ్ మరియు డేటా-ఆధారిత మేధస్సు.
Dario Amodei, Anthropic CEO మరియు సహ వ్యవస్థాపకుడు, AI యొక్క తక్షణ ప్రభావం యొక్క భావాన్ని ప్రతిధ్వనిస్తారు, వ్యాపారాల పరివర్తన ‘ఇప్పుడే’ జరుగుతోందని పేర్కొన్నారు. అతను సమీప కాలంలో, ముఖ్యంగా సంక్లిష్ట పనులపై స్వతంత్రంగా పనిచేయగల AI ఏజెంట్ల అభివృద్ధిలో అద్భుతమైన పురోగతిని ఊహించాడు. Amodei Databricks లో Claude లభ్యతను ఒక ఉత్ప్రేరకంగా చూస్తాడు, కస్టమర్‌లకు గణనీయంగా మరింత శక్తివంతమైన డేటా-ఆధారిత ఏజెంట్లను నిర్మించడానికి అవసరమైన సాధనాలను అందిస్తుంది. ఈ సామర్థ్యం, అతను సూచిస్తున్నాడు, ‘AI యొక్క ఈ కొత్త శకం’ అని అతను పిలిచే దానిలో పోటీతత్వ అంచుని కొనసాగించాలని కోరుకునే సంస్థలకు కీలకమైనది.
కలిసి, ఈ దృక్కోణాలు ఆచరణాత్మక అనువర్తనం మరియు తక్షణ విలువ సృష్టిలో ఆధారపడిన భాగస్వామ్యం యొక్క చిత్రాన్ని చిత్రించాయి. ఇది శక్తివంతమైన నమూనాలకు ప్రాప్యతను అందించడం గురించి మాత్రమే కాదు; ఇది సంక్లిష్టమైన, వాస్తవ-ప్రపంచ వ్యాపార సమస్యలను ఈ రోజు పరిష్కరించగల తెలివైన, స్వయంప్రతిపత్త ఏజెంట్ల అభివృద్ధిని ప్రోత్సహించడానికి సంస్థల డేటా ఫాబ్రిక్‌లో వాటిని లోతుగా ఏకీకృతం చేయడం గురించి, రేపు మరింత అధునాతన అనువర్తన