Databricks ve Anthropic, Claude AI Entegrasyonu İçin Ortaklık Kurdu

Yapay Zeka ve Veri Yönetiminde Yeni Bir İşbirliği Dönemi

Yapay zeka ortamı, giderek daha sofistike hale gelen modeller ve bunların mevcut kurumsal iş akışlarına sorunsuz entegrasyonuna yönelik artan taleple belirginleşen önemli bir dönüşümden geçiyor. Bu kritik anın farkında olan, veri zekası platformlarında lider Databricks ve önde gelen bir Yapay Zeka güvenliği ve araştırma kuruluşu olan Anthropic, dönüm noktası niteliğinde beş yıllık stratejik bir ortaklığı duyurdu. Bu işbirliği, Anthropic’in gelişmiş Claude modellerini doğrudan Databricks Veri Zekası Platformu’na yerleştirerek işletmelerin yapay zeka ile nasıl etkileşim kurduğunu ve bundan nasıl yararlandığını yeniden tanımlamaya hazırlanıyor. Bu stratejik hamle, yalnızca teknik bir entegrasyondan daha fazlasını ifade ediyor; güçlü Yapay Zeka yeteneklerini, kurumsal verilerin bulunduğu yerde doğal olarak erişilebilir olan veri yaşam döngüsünün içsel bir parçası haline getirmeye yönelik temel bir değişimi temsil ediyor. Hedef açık: kuruluşları, benzersiz veri varlıklarının ve son teknoloji Yapay Zeka modellerinin birleşik gücünden yararlanmaları için güçlendirmek, inovasyonu teşvik etmek ve somut iş sonuçları elde etmek. Bu ittifak, sofistike Yapay Zeka uygulamaları için giriş engellerini düşürmeyi vaat ediyor ve en son teknolojiyi, veri ihtiyaçları için halihazırda Databricks’ten yararlanan geniş kullanıcı tabanına doğrudan getiriyor.

Veri Platformları ve Gelişmiş Yapay Zeka Modellerinin Sinerjisi

Kapsamlı veri platformları ile gelişmiş Yapay Zeka modellerinin birleşimi, kurumsal teknoloji için kritik bir evrimsel adımı temsil ediyor. Geçmişte, güçlü Yapay Zeka’ya erişim genellikle karmaşık entegrasyonlar, veri taşıma zorlukları ve potansiyel güvenlik endişeleri içeriyordu. Databricks, veri mühendisliği, veri bilimi, makine öğrenimi ve analitik için merkezi bir merkez olarak kendini kanıtlamış, tüm veri yaşam döngüsünü yönetmek üzere tasarlanmış birleşik bir platform olan Veri Zekası Platformu’nu sunmaktadır. Kuruluşların büyük miktarda veriyi etkili bir şekilde depolaması, işlemesi ve analiz etmesi için gerekli altyapıyı ve araçları sağlar.

Eş zamanlı olarak Anthropic, yalnızca yeteneklere değil, aynı zamanda güvenlik ve güvenilirliğe de odaklanarak büyük dil modellerinin (LLM’ler) geliştirilmesinde kilit bir oyuncu olarak ortaya çıkmıştır. Claude model ailesi, akıl yürütme, konuşma ve içerik üretimi dahil olmak üzere çeşitli doğal dil işleme görevlerinde güçlü performansıyla ünlüdür. Bu ortaklığın arkasındaki temel fikir, Anthropic’in güçlü Yapay Zeka motorları ile Databricks ortamında yönetilen zengin, bağlamsallaştırılmış veriler arasındaki boşluğu doldurmaktır.

Claude modellerini Databricks platformu aracılığıyla yerel olarak sunarak, işbirliği güçlü bir sinerji yaratır. İşletmelerin artık Yapay Zeka girişimleri için karmaşık harici API çağrılarıyla uğraşması veya ayrı altyapıları yönetmesi gerekmiyor. Bunun yerine, Anthropic’in sofistike akıl yürütme yeteneklerini, özel bilgiler, müşteri etkileşimleri, operasyonel günlükler ve pazar araştırması dahil olmak üzere kritik iş verilerinin hemen yanında doğrudan kullanabilirler. Bu sıkı bağlantı, veri odaklı Yapay Zeka çözümleri için daha akıcı, güvenli ve verimli bir geliştirme sürecini kolaylaştırır. Bu entegrasyonun ortaya çıkardığı potansiyel, sayısız endüstriye ve fonksiyona yayılarak, bir kuruluşun alanının özel nüanslarını anlayan son derece özel Yapay Zeka sistemlerinin oluşturulmasını sağlar.

İşletmeleri Akıllı, Veri Bilinçli Ajanlarla Güçlendirme

Databricks-Anthropic ortaklığının merkezi bir hedefi, işletmeleri özel verileri üzerinde akıl yürütebilen Yapay Zeka ajanları oluşturma ve dağıtma yeteneğiyle donatmaktır. Bu konsept, genel Yapay Zeka uygulamalarının ötesine geçerek, bir şirketin özel bağlamı, operasyonları ve bilgi tabanı hakkında derin bir anlayışa sahip özel dijital asistanlar veya otomatik sistemler oluşturmaya yöneliktir.

‘Özel veriler üzerinde akıl yürütme’ ne anlama geliyor?

• Bağlamsal Anlama: Yapay Zeka ajanları, bilgili yanıtlar sağlamak, ilgili içerik oluşturmak veya veriye dayalı önerilerde bulunmak için dahili belgelere, veritabanlarına ve bilgi havuzlarına erişebilir ve bunları yorumlayabilir.
• Karmaşık Problem Çözme: Claude modellerinin analitik gücünü belirli kurumsal verilerle birleştirerek, bu ajanlar, satış verilerinde gizlenen pazar eğilimlerini belirlemek, gerçek zamanlı bilgilere dayanarak tedarik zinciri lojistiğini optimize etmek veya dahili finansal kayıtları kullanarak sofistike risk değerlendirmeleri yapmak gibi karmaşık iş zorluklarının üstesinden gelebilir.
• Kişiselleştirilmiş Etkileşimler: Ajanlar, (güvenli ve etik bir şekilde ele alınan) müşteri verilerini kullanarak son derece kişiselleştirilmiş destek, özel ürün önerileri veya özelleştirilmiş iletişim sağlayabilir.
• Bilgi İşinin Otomasyonu: Dahili veri kaynaklarına dayalı bilgi alma, özetleme, analiz etme ve raporlama içeren tekrarlayan görevler otomatikleştirilebilir, böylece insan çalışanlar daha stratejik girişimler için serbest kalır.

Bu yetenek, önemli bir ileri adımı temsil ediyor. Genel internet verileri üzerinde eğitilmiş Yapay Zeka modellerine güvenmek yerine, işletmeler artık kendi benzersiz veri kümeleri üzerinde ince ayar yapılmış ajanlar oluşturabilir, bu da çok daha doğru, ilgili ve değerli çıktılara yol açar. Özel pazar araştırmasını ve müşteri portföyü verilerini analiz ederek kişiselleştirilmiş yatırım tavsiyesi üreten bir Yapay Zeka ajanı dağıtan bir finansal hizmetler firmasını veya bakım günlükleri ve sensör verileri üzerinde akıl yürüterek ekipman arızalarını teşhis etmek için bir ajan kullanan bir üretim şirketini hayal edin. Ortaklık, Databricks platformunu halihazırda kullanan 10.000’den fazla şirket için bu tür alana özgü Yapay Zeka ajanlarını gerçeğe dönüştürmek için temel teknolojiyi – veri erişimi ve yönetişimi için Databricks, akıl yürütme için Anthropic’in Claude’unu – sağlar.

Kurumsal Yapay Zeka Benimsemesindeki Kalıcı Engelleri Aşma

Yapay zekanın muazzam potansiyeline rağmen, birçok kuruluş, özellikle hassas verilerle uğraşan üretim ortamları için tasarlanan Yapay Zeka çözümlerini etkili bir şekilde oluşturmaya, dağıtmaya ve yönetmeye çalışırken önemli engellerle karşılaşmaktadır. Databricks ve Anthropic işbirliği, kurumsal Yapay Zeka benimsemesini yaygın olarak engelleyen birkaç temel zorluğa doğrudan çözüm getiriyor:

1. Doğruluk ve Alaka Düzeyi: Genel Yapay Zeka modelleri genellikle belirli bir iş bağlamında doğru performans göstermek için gereken özel bilgiden yoksundur. Yapay Zeka ajanlarının bir kuruluşun benzersiz verileri üzerinde akıl yürütmesini sağlayarak, entegre çözüm, belirli operasyonel ihtiyaçlara göre uyarlanmış daha kesin ve ilgili sonuçlar veren modellerin geliştirilmesini teşvik eder.
2. Güvenlik ve Veri Gizliliği: Özel iş verilerinin işlenmesi sıkı güvenlik önlemleri gerektirir. Claude modellerini Databricks platformuna yerel olarak entegre etmek, kuruluşların güçlü Yapay Zeka’dan yararlanırken verileri üzerinde daha fazla kontrol sahibi olmalarını sağlar. Veriler potansiyel olarak Databricks ortamının güvenli sınırları içinde işlenebilir, maruziyeti en aza indirir ve yerleşik yönetişim protokollerine uyar. Bu, hassas bilgilerin harici model sağlayıcılarına gönderilmesiyle ilgili büyük endişeleri giderir.
3. Yönetişim ve Uyumluluk: İşletmeler katı düzenleyici ve uyumluluk gereklilikleri altında faaliyet gösterir. Platformun önemli bir bileşeni olan Databricks Mosaic AI, tüm veri ve Yapay Zeka yaşam döngüsü boyunca uçtan uca yönetişim için araçlar sağlar. Bu, model performansını izleme, adaleti sağlama, köken takibi ve erişim kontrollerini yönetme yeteneklerini içerir; bunlar güvenilir ve uyumlu Yapay Zeka sistemleri oluşturmak için çok önemlidir. Claude’u bu yönetilen çerçeveye entegre etmek, bu kontrolleri gelişmiş LLM’lerin kullanımına genişletir.
4. Dağıtım Karmaşıklığı ve Entegrasyon: Sofistike Yapay Zeka modellerini dağıtmak için altyapıyı kurmak ve yönetmek karmaşık ve kaynak yoğun olabilir. Yerel entegrasyon bu süreci önemli ölçüde basitleştirir, veri ekiplerinin ayrı Yapay Zeka dağıtım hatları oluşturmaya ve sürdürmeye gerek kalmadan tanıdık Databricks ortamında Claude modellerinden yararlanmalarını sağlar.
5. Performans ve ROI Değerlendirmesi: Yapay Zeka girişimlerinin etkinliğini ve yatırım getirisini (ROI) değerlendirmek zor olabilir. Databricks Mosaic AI, model performansını belirli iş metriklerine ve veri kümelerine göre değerlendirmek için araçlar sunar. Bunu Claude’un gerçek dünya görevleri için optimizasyonuyla birleştirmek, dağıtılan Yapay Zeka ajanlarının ölçülebilir değer sunmasını sağlamaya yardımcı olur.

Sınıfının en iyisi Yapay Zeka modellerini sağlam veri yönetimi ve yönetişim araçlarıyla birleştiren birleşik bir çözüm sunarak, Databricks ve Anthropic, Yapay Zeka deneylerinden üretim düzeyinde dağıtıma giden yolu kolaylaştırmayı, sofistike Yapay Zeka’yı işletmeler için daha erişilebilir, güvenli ve etkili hale getirmeyi amaçlamaktadır.

Claude 3.7 Sonnet Tanıtımı: Akıl Yürütme ve Kodlamada Yeni Bir Ölçüt

Bu ortaklığın önemli bir vurgusu, Anthropic’in en son öncü modeli Claude 3.7 Sonnet‘in Databricks ekosistemi içinde hemen kullanılabilir olmasıdır. Bu model, Yapay Zeka yeteneklerinde önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor ve ortak teklifin temel taşı olarak konumlandırılıyor. Claude 3.7 Sonnet birkaç nedenden dolayı özellikle dikkat çekicidir:

• Hibrit Akıl Yürütme: Piyasanın ilk hibrit akıl yürütme modeli olarak tanımlanmaktadır. Bu mimarinin özellikleri özel olsa da, daha sağlam ve incelikli anlama ve problem çözme yetenekleri elde etmek için farklı teknikleri (potansiyel olarak sembolik akıl yürütmeyi sinir ağı işleme ile birlikte içeren) birleştiren gelişmiş bir yaklaşım öneriyor. Bu, mantıksal çıkarım, planlama ve çok adımlı analiz gerektiren karmaşık görevlerde iyileştirilmiş performansa yol açabilir.
• Sektör Lideri Kodlama Yeteneği: Model, kodlama görevleri için bir endüstri lideri olarak kabul edilmektedir. Bu yetenek, yazılım geliştirme süreçlerini otomatikleştirmek, kod parçacıkları oluşturmak, mevcut kod tabanlarını ayıklamak veya farklı programlama dilleri arasında kod çevirmek isteyen işletmeler için paha biçilmezdir - hepsi potansiyel olarak Databricks aracılığıyla erişilebilen şirketin dahili kodlama standartları ve kütüphaneleri tarafından bilgilendirilir.
• Gerçek Dünya Faydası İçin Optimizasyon: Anthropic, 3.7 Sonnet dahil olmak üzere Claude modellerinin, müşterilerin en yararlı bulduğu gerçek dünya görev türleri için optimize edildiğini vurgulamaktadır. Bu pratik odaklanma, modelin gücünün yalnızca teorik ölçütlerde başarılı olmak yerine iş operasyonları için somut faydalara dönüşmesini sağlar.
• Erişilebilirlik: Böylesine son teknoloji bir modeli doğrudan Databricks aracılığıyla büyük bulut platformlarında (AWS, Azure, Google Cloud Platform) kullanılabilir hale getirmek, erişimi demokratikleştirir. Kuruluşlar, mevcut Databricks yatırımlarından yararlanarak, özel altyapıya veya model sağlayıcısıyla doğrudan ilişkilere ihtiyaç duymadan bu son teknoloji Yapay Zeka ile deney yapabilir ve dağıtabilir.

Claude 3.7 Sonnet’in entegrasyonu, Databricks müşterilerine sofistike analitik, yaratıcı ve teknik zorlukların üstesinden gelebilecek güçlü bir araca anında erişim sağlar. Akıl yürütme ve kodlamadaki güçlü yönleri, kurumsal verilerin yanında yerel olarak kullanılabilirliği ile birleştiğinde, onu yeni nesil akıllı uygulamaların ve ajanların oluşturulması için kilit bir etkinleştirici olarak konumlandırır.

Yerel Entegrasyonun Belirgin Avantajı

Yerel entegrasyon kavramı, Databricks-Anthropic ortaklığının değer önerisinin merkezindedir. Bu yaklaşım, genellikle harici Uygulama Programlama Arayüzlerine (API’ler) dayanan Yapay Zeka modellerine erişmenin geleneksel yöntemlerinden önemli ölçüde farklıdır. Yerel entegrasyon, Anthropic’in Claude modelleri ile Databricks Veri Zekası Platformu arasında daha derin, daha sorunsuz bir bağlantı anlamına gelir ve birkaç potansiyel avantaj sunar:

• Azaltılmış Gecikme Süresi: İstekleri aynı platform ortamında işlemek, harici API çağrılarıyla ilişkili ağ gecikmesini potansiyel olarak azaltabilir ve Yapay Zeka uygulamaları için daha hızlı yanıt sürelerine yol açabilir. Bu, özellikle gerçek zamanlı veya etkileşimli kullanım durumları için çok önemlidir.
• Gelişmiş Güvenlik: Veri işlemeyi Databricks platformunun güvenli çevresi içinde tutarak (belirli uygulama ayrıntılarına bağlı olarak), yerel entegrasyon veri güvenliğini ve gizliliğini önemli ölçüde artırabilir. Hassas özel verilerin harici ağlardan geçmesi veya API çağrılarında olduğu gibi üçüncü taraf altyapısı tarafından işlenmesi gerekmeyebilir, bu da katı kurumsal güvenlik duruşlarıyla daha iyi uyum sağlar.
• Kolaylaştırılmış İş Akışları: Veri bilimcileri ve geliştiriciler, tanıdık Databricks araçlarını ve arayüzlerini kullanarak Claude modellerine erişebilir ve bunları kullanabilir. Bu, ayrı kimlik bilgilerini, SDK’ları veya entegrasyon noktalarını yönetme ihtiyacını ortadan kaldırarak Yapay Zeka uygulamalarının geliştirme, dağıtım ve yönetim yaşam döngüsünü basitleştirir. Veri hazırlamadan model çağırmaya ve sonuç analizine kadar tüm süreç birleşik bir ortamda gerçekleşebilir.
• Basitleştirilmiş Yönetişim: Model kullanımını Databricks platformuna entegre etmek, Mosaic AI tarafından yönetilen yönetişim politikalarının, erişim kontrollerinin ve denetim mekanizmalarının tutarlı bir şekilde uygulanmasını sağlar. Kullanımı, maliyetleri ve performansı izlemek, mevcut veri yönetişim çerçevesinin bir parçası haline gelir.
• Potansiyel Maliyet Verimliliği: Fiyatlandırma modellerine ve kaynak kullanımına bağlı olarak, yerel entegrasyon, özellikle Databricks üzerinde zaten çalışan veri işleme görevleriyle sıkı bir şekilde birleştirilmiş yüksek hacimli kullanım senaryoları için, çağrı başına ödeme API modellerine kıyasla daha öngörülebilir veya optimize edilmiş maliyet yapıları sunabilir.

Bu sıkı bağlantı, Claude’u harici bir araçtan kurumsal veri ekosistemi içinde gömülü bir yeteneğe dönüştürerek, sofistike, veri bilinçli Yapay Zeka ajanlarının geliştirilmesini ve dağıtılmasını önemli ölçüde daha verimli, güvenli ve yönetilebilir hale getirir.

Sorunsuz Çoklu Bulut Dağıtımıyla Esneklik Sunma

Databricks-Anthropic teklifinin kritik bir yönü, büyük genel bulut sağlayıcıları olan Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure ve Google Cloud Platform (GCP) genelinde kullanılabilir olmasıdır. Bu çoklu bulut stratejisi, modern işletmelerin çeşitli altyapı gereksinimlerini karşılamak için esastır. Birçok kuruluş, sınıfının en iyisi hizmetlerden yararlanmak, dayanıklılığı sağlamak, satıcıya bağımlılığı önlemek veya belirli bölgesel veya müşteri gereksinimlerine uymak için birden fazla bulut sağlayıcısı kullanır.

Databricks’in kendisi, temel bulut altyapısından bağımsız olarak tutarlı bir veri zekası katmanı sağlayan çoklu bulut platformu olarak tasarlanmıştır. Claude modellerini AWS, Azure ve GCP genelinde Databricks içinde yerel olarak kullanılabilir hale getirerek, ortaklık, müşterilerin tercih ettikleri bulut ortamından veya çoklu bulut stratejisinden bağımsız olarak bu gelişmiş Yapay Zeka entegrasyonundan yararlanabilmelerini sağlar.

Bu, birkaç temel fayda sunar:

• Seçim ve Esneklik: İşletmeler, Claude destekli Yapay Zeka ajanlarını teknik ihtiyaçlarına, mevcut altyapı yatırımlarına ve ticari anlaşmalarına en uygun bulut platformunda/platformlarında dağıtabilir.
• Tutarlılık: Geliştirme ekipleri, farklı bulut ortamlarında tutarlı bir arayüz ve araç seti (Databricks ve Claude) kullanarak Yapay Zeka uygulamaları oluşturabilir ve yönetebilir, bu da karmaşıklığı ve eğitim yükünü azaltır.
• Veri Yakınlığı: Kuruluşlar, birincil veri göllerinin veya veri ambarlarının bulunduğu aynı bulut ortamında Claude modellerinden yararlanabilir, performansı optimize edebilir ve potansiyel olarak veri çıkış maliyetlerini azaltabilir.
• Geleceğe Hazırlık: Çoklu bulut yaklaşımı, dayanıklılık ve uyarlanabilirlik sağlar, işletmelerin Databricks-Anthropic entegrasyonu üzerine kurulu Yapay Zeka yeteneklerini bozmadan bulut stratejilerini geliştirmelerine olanak tanır.

Çoklu bulut kullanılabilirliğine olan bağlılık, ortaklığın kurumsal ihtiyaçları gerçekçi bir şekilde karşılama odaklılığını vurgular, modern BT altyapısının heterojen doğasını kabul eder ve gelişmiş Yapay Zeka’yı benimsemek için esnekbir yol sağlar.

Databricks Mosaic AI: Yönetilen ve Güvenilir Yapay Zeka İçin Motor

Anthropic güçlü Claude modellerini sağlarken, Databricks Mosaic AI, kurumsal bağlamda Yapay Zeka uygulamalarını sorumlu ve etkili bir şekilde oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek için gerekli çerçeveyi sağlar. Mosaic AI, Databricks Veri Zekası Platformu’nun ayrılmaz bir parçasıdır ve yönetişim ve güvenilirliğe güçlü bir vurgu yaparak tüm Yapay Zeka yaşam döngüsünü ele almak üzere tasarlanmış bir dizi araç sunar.

Anthropic ortaklığıyla ilgili Mosaic AI’nin temel yetenekleri şunları içerir:

• Model Sunma: Claude gibi LLM’ler dahil olmak üzere Yapay Zeka modellerini yüksek kullanılabilirlik ve düşük gecikme süresiyle ölçekte dağıtmak ve sunmak için optimize edilmiş altyapı sağlar.
• Vektör Arama: Yapay Zeka ajanlarının yanıtlarını bilgilendirmek için kurumsal bilgi tabanlarından ilgili bilgileri almalarını sağlayan Geri Getirme Destekli Üretim (RAG) uygulamaları için çok önemli olan verimli benzerlik aramalarını mümkün kılar.
• Model İzleme: Model performansını izlemek, sapmayı (zaman içinde performanstaki değişiklikler) tespit etmek ve veri kalitesini izlemek için araçlar sunarak dağıtılan Yapay Zeka ajanlarının doğru ve güvenilir kalmasını sağlar.
• Özellik Mühendisliği ve Yönetimi: Yapay Zeka modellerini eğitmek veya bunlarla etkileşim kurmak için kullanılan veri özelliklerini oluşturma, depolama ve yönetme sürecini basitleştirir.
• Yapay Zeka Yönetişimi: Köken takibi (verilerin nereden geldiğini ve modellerin nasıl oluşturulduğunu anlama), erişim kontrolü, denetim günlükleri ve adalet değerlendirmeleri için yetenekler sağlar, Yapay Zeka sistemlerinin sorumlu bir şekilde geliştirilmesini ve kullanılmasını ve düzenlemelere uymasını sağlar.
• Değerlendirme Araçları: Kuruluşların, LLM’ler dahil olmak üzere Yapay Zeka modellerinin ve ajanlarının kalitesini, güvenliğini ve doğruluğunu, dağıtımdan önce ve sonra belirli iş gereksinimlerine ve veri kümelerine göre titizlikle değerlendirmelerine olanak tanır.

Mosaic AI, Claude gibi modellerin ham gücü ile kurumsal dağıtımın pratik gerçekleri arasında çok önemli bir köprü görevi görür. Anthropic modelleri kullanılarak oluşturulan Yapay Zeka ajanlarının yalnızca akıllı değil, aynı zamanda güvenli, güvenilir, yönetilen ve iş hedefleriyle uyumlu olmasını sağlamak için gerekli korkulukları, izleme sistemlerini ve yönetim araçlarını sağlar. Bu kapsamlı yaklaşım, kritik iş verilerini ve süreçlerini ele alan Yapay Zeka sistemlerine güven ve itimat oluşturmak için hayati önem taşımaktadır.

Anında Dönüştürücü Yapay Zeka İçin Ortak Bir Vizyon

Hem Databricks hem de Anthropic liderleri, bu ortaklığın acil ve gelecekteki etkisi için ikna edici bir vizyon ortaya koyuyor ve Yapay Zeka’nın gelecekteki bir vaatten işletmeleri dönüştüren günümüz gerçeğine geçişini vurguluyor.

Databricks Kurucu Ortağı ve CEO’su Ali Ghodsi, temel değer önerisinin altını çiziyor: işletmeleri, sofistike Yapay Zeka uygulaması aracılığıyla nihayet geniş veri havuzlarında bulunan gizli potansiyeli ortaya çıkarmaları için güçlendirmek. Anthropic’in yeteneklerini doğrudan Veri Zekası Platformu’na getirmenin önemini vurgulayarak güvenlik, verimlilik ve ölçeklenebilirlik faydalarını vurguluyor. Ghodsi’nin bakış açısı, işletmelerin genel Yapay Zeka çözümlerinin ötesine geçmelerini ve benzersiz operasyonel bağlamlarına ve özel bilgilerine titizlikle uyarlanmış alana özgü Yapay Zeka ajanları oluşturmalarını sağlamaya odaklanıyor. Bunun, kurumsal Yapay Zeka’nın gerçek geleceğini temsil ettiğini öne sürüyor – özelleştirilmiş, entegre ve veri odaklı zeka.

Anthropic CEO’su ve Kurucu Ortağı Dario Amodei, Yapay Zeka’nın acil etkisine ilişkin duyguyu yineliyor ve işletmelerin dönüşümünün ‘şu anda’ gerçekleştiğini belirtiyor. Özellikle karmaşık görevler üzerinde bağımsız olarak çalışabilen Yapay Zeka ajanlarının geliştirilmesinde yakın vadede dikkate değer ilerlemeler öngörüyor. Amodei, Claude’un Databricks üzerinde kullanılabilirliğini bir katalizör olarak görüyor ve müşterilere önemli ölçüde daha güçlü veri odaklı ajanlar oluşturmak için gerekli araçları sağlıyor. Bu yeteneğin, ‘Yapay Zeka’nın bu yeni çağında’ rekabet avantajını sürdürmek isteyen kuruluşlar için çok önemli olduğunu ima ediyor.

Birlikte, bu bakış açıları, pratik uygulamaya ve anında değer yaratmaya dayanan bir ortaklık resmi çiziyor. Bu sadece güçlü modellere erişim sağlamakla ilgili değil; aynı zamanda karmaşık, gerçek dünya iş problemlerini bugün ele alabilen akıllı, otonom ajanların geliştirilmesini teşvik etmek için onları kuruluşların veri dokusuna derinlemesine entegre etmek ve yarın daha da sofistike uygulamaların yolunu açmakla ilgilidir.

Genel Zekanın Ötesinde: Alana Özgü Yapay Zeka Çözümleri Oluşturma

Tekrarlayan bir tema ve Databricks-Anthropic ittifakının arkasındaki önemli bir itici güç, herkese uyan tek tip Yapay Zeka’dan alana özgü zekaya doğru geçiştir. Genel amaçlı Yapay Zeka modelleri, etkileyici olsalar da, genellikle özel kurumsal görevler için gereken incelikli anlayıştan yoksundur. Bilgileri tipik olarak geniş internet verilerine dayanır ve bu, belirli bir işletmeye veya sektöre özgü terminoloji, süreçler ve gizli bilgilerle uyumlu olmayabilir.

Bu ortaklık, aşağıdakileri birleştirerek son derece özelleştirilmiş Yapay Zeka çözümlerinin oluşturulmasını doğrudan kolaylaştırır:

• Databricks’in Veri Hakimiyeti: Platform, bir kuruluşun benzersiz veri varlıklarına – alana özgü bilginin ham maddesi – erişmek, hazırlamak ve yönetmek için sağlam araçlar sağlar. Bu, yapılandırılmış veritabanlarını, yapılandırılmamış belgeleri, günlükleri ve daha fazlasını içerir.
• Anthropic’in Uyarlanabilir Modelleri: Claude modelleri, özellikle Databricks’in Vektör Arama gibi özellikleriyle etkinleştirilen Geri Getirme Destekli Üretim (RAG) gibi çerçeveler içinde kullanıldığında, bu özel verilere etkili bir şekilde dayandırılabilir. Modeller, dahili bilgi tabanlarından ilgili parçacıkları alabilir ve bu bilgiyi yüksek doğruluk ve bağlamsal alaka düzeyi ile yanıtlar oluşturmak veya görevleri gerçekleştirmek için kullanabilir.
• Mosaic AI’nin Geliştirme Araçları: Platform, modelleri ince ayarlamak (uygun olduğunda), RAG içeren uygulamalar oluşturmak ve bu özelleştirilmiş çözümlerin performansını belirli iş kriterlerine göre değerlendirmek için ortam sağlar.

Bu sinerji, örneğin bir ilaç şirketinin kendi özel ilaç geliştirme hattı verilerini ve düzenleyici belgelerini anlayan bir Yapay Zeka ajanı oluşturmasına veya bir e-ticaret işletmesinin ürün kataloğu, envanter seviyeleri ve müşteri etkileşim geçmişi hakkında derinlemesine bilgi sahibi bir ajan oluşturmasına olanak tanır. Ortaya çıkan Yapay Zeka uygulamaları, işin dilini konuştukları ve temel gerçeğine göre çalıştıkları için çok daha değerlidir. Kurumsal veriler ve son teknoloji modellerle desteklenen ısmarlama Yapay Zeka ajanları oluşturma yeteneği, önemli bir rekabet avantajı sunarak şirketlerin karmaşık süreçleri otomatikleştirmesini, benzersiz içgörüler ortaya çıkarmasını ve kendi özel pazar nişlerine göre uyarlanmış üstün müşteri deneyimleri sunmasını sağlar.

Güveni Güçlendirme: Entegre Yapay Zeka Çağında Güvenlik ve Emniyet

Veri ihlallerinin ve Yapay Zeka’nın kötüye kullanılmasının önemli endişeler olduğu bir çağda, güven oluşturmak, güçlü Yapay Zeka teknolojilerinin kurumsal olarak benimsenmesi için her şeyden önemlidir. Databricks ve Anthropic ortaklığı, teknolojik tasarım ve organizasyonel odaklanmanın bir kombinasyonu yoluyla bu endişeleri doğal olarak ele almaktadır.

Anthropic’in Güvenlik Taahhüdü: Anthropic, Yapay Zeka güvenliği ve araştırmasına odaklanan temel bir misyonla kuruldu. Model geliştirme süreçleri, yardımcı, dürüst ve zararsız Yapay Zeka sistemleri oluşturmayı amaçlayan teknikleri içerir. Daha güvenli Yapay Zeka oluşturmaya yönelik bu odaklanma, özellikle hassas verilerle veya müşterilerle etkileşim kuran güçlü LLM’leri dağıtmaktan çekinen işletmeler için temel bir güven katmanı sağlar.

Databricks’in Güvenli Platformu: Databricks Veri Zekası Platformu, kurumsal düzeyde güvenlik ve yönetişim temel alınarak oluşturulmuştur. Claude modellerini yerel olarak entegre ederek, ortaklık bu mevcut güvenlik özelliklerinden yararlanır:

• Veri Yerleşimi ve Kontrolü: Yerel entegrasyon, potansiyel olarak verilerin müşterinin kontrolündeki ortamında (seçtikleri buluttaki Databricks örnekleri) kalmasına izin vererek, hassas verilerin harici uç noktalara iletilmesiyle ilişkili riskleri azaltır.
• Birleşik Erişim Yönetimi: Claude modellerine erişim, Databricks’in mevcut rol tabanlı erişim kontrolleri aracılığıyla yönetilebilir, böylece yalnızca yetkili kullanıcıların ve uygulamaların Yapay Zeka yeteneklerini çağırabilmesi sağlanır.
• Kapsamlı Denetim: Entegre Claude modellerinin kullanımı Databricks platformunda günlüğe kaydedilebilir ve denetlenebilir, şeffaflık ve hesap verebilirlik sağlar.
• Yönetişim Çerçevesi: Mosaic AI’nin yönetişim araçları Claude kullanımını kapsar, tutarlı politika uygulamasını, izlemeyi ve uyumluluk kontrollerini mümkün kılar.

Bu çok katmanlı yaklaşım – Anthropic’in model güvenliğine odaklanmasını Databricks’in sağlam platform güvenliği ve yönetişimiyle birleştirmek – gelişmiş Yapay Zeka’dan yararlanmak için daha güvenli ve güvenilir bir çerçeve oluşturur. İşletmelerin, değerli veri varlıkları üzerinde sıkı kontrolü sürdürürken ve sorumlu Yapay Zeka dağıtımını sağlarken Claude 3.7 Sonnet gibi modellerin dönüştürücü potansiyelini keşfetmelerini sağlar, böylece temel riskleri azaltarak benimsemeyi hızlandırır. İşbirliği, güçlü Yapay Zeka’yı yalnızca erişilebilir değil, aynı zamanda görev açısından kritik kurumsal uygulamalar için güvenli ve güvenilir hale getirmeyi amaçlamaktadır.