ڈیٹا برکس اور اینتھروپک کا کلاڈ AI انضمام اتحاد

مصنوعی ذہانت اور ڈیٹا مینجمنٹ میں تعاون کا نیا دور

مصنوعی ذہانت کا منظرنامہ ایک اہم تبدیلی سے گزر رہا ہے، جس کی نشاندہی تیزی سے نفیس ماڈلز اور موجودہ انٹرپرائز ورک فلوز میں ان کے بغیر کسی رکاوٹ کے انضمام کی بڑھتی ہوئی مانگ سے ہوتی ہے۔ اس اہم لمحے کو تسلیم کرتے ہوئے، Databricks، جو ڈیٹا انٹیلیجنس پلیٹ فارمز میں ایک رہنما ہے، اور Anthropic، ایک ممتاز AI سیفٹی اور ریسرچ آرگنائزیشن، نے ایک تاریخی پانچ سالہ اسٹریٹجک پارٹنرشپ کی نقاب کشائی کی ہے۔ یہ تعاون کاروباری اداروں کے مصنوعی ذہانت کے ساتھ تعامل اور فائدہ اٹھانے کے طریقے کو از سر نو متعین کرنے کے لیے تیار ہے، جس میں Anthropic کے جدید Claude ماڈلز کو براہ راست Databricks Data Intelligence Platform میں شامل کیا جائے گا۔ یہ اسٹریٹجک اقدام صرف ایک تکنیکی انضمام سے زیادہ کی نشاندہی کرتا ہے؛ یہ طاقتور AI صلاحیتوں کو ڈیٹا لائف سائیکل کا ایک اندرونی حصہ بنانے کی طرف ایک بنیادی تبدیلی کی نمائندگی کرتا ہے، جو مقامی طور پر قابل رسائی ہے جہاں انٹرپرائز ڈیٹا رہتا ہے۔ عزائم واضح ہیں: تنظیموں کو ان کے منفرد ڈیٹا اثاثوں اور جدید ترین AI ماڈلز کی مشترکہ طاقت کو بروئے کار لانے کے لیے بااختیار بنانا، جدت طرازی کو فروغ دینا اور ٹھوس کاروباری نتائج حاصل کرنا۔ یہ اتحاد نفیس AI ایپلی کیشنز کے لیے داخلے کی رکاوٹوں کو کم کرنے کا وعدہ کرتا ہے، جدید ٹیکنالوجی کو براہ راست وسیع صارف بنیاد تک پہنچاتا ہے جو پہلے سے ہی اپنی ڈیٹا کی ضروریات کے لیے Databricks کا فائدہ اٹھا رہے ہیں۔

ڈیٹا پلیٹ فارمز اور جدید AI ماڈلز کی ہم آہنگی

جامع ڈیٹا پلیٹ فارمز اور جدید AI ماڈلز کا امتزاج انٹرپرائز ٹیکنالوجی کے لیے ایک اہم ارتقائی قدم کی نمائندگی کرتا ہے۔ تاریخی طور پر، طاقتور AI تک رسائی میں اکثر پیچیدہ انضمام، ڈیٹا کی نقل و حرکت کے چیلنجز، اور ممکنہ سیکورٹی خدشات شامل ہوتے تھے۔ Databricks نے ڈیٹا انجینئرنگ، ڈیٹا سائنس، مشین لرننگ، اور تجزیات کے لیے ایک مرکزی مرکز کے طور پر خود کو قائم کیا ہے، جو ایک متحد پلیٹ فارم — Data Intelligence Platform — پیش کرتا ہے جو پورے ڈیٹا لائف سائیکل کو منظم کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ تنظیموں کو بڑی مقدار میں ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے ذخیرہ کرنے، پروسیس کرنے اور تجزیہ کرنے کے لیے ضروری انفراسٹرکچر اور ٹولز فراہم کرتا ہے۔

ساتھ ہی، Anthropic بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) کی ترقی میں ایک کلیدی کھلاڑی کے طور پر ابھرا ہے، جو نہ صرف صلاحیت بلکہ حفاظت اور وشوسنییتا پر بھی توجہ مرکوز کرتا ہے۔ ان کا Claude ماڈلز کا خاندان قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے کاموں کی ایک رینج میں مضبوط کارکردگی کے لیے مشہور ہے، بشمول استدلال، گفتگو، اور مواد کی تخلیق۔ اس شراکت داری کے پیچھے بنیادی خیال Anthropic کے طاقتور AI انجنوں اور Databricks ماحول میں منظم بھرپور، سیاق و سباق والے ڈیٹا کے درمیان فرق کو ختم کرنا ہے۔

Databricks پلیٹ فارم کے ذریعے مقامی طور پر Claude ماڈلز پیش کر کے، یہ تعاون ایک طاقتور ہم آہنگی پیدا کرتا ہے۔ کاروباروں کو اب پیچیدہ بیرونی API کالز کو نیویگیٹ کرنے یا اپنی AI پہل کے لیے علیحدہ انفراسٹرکچر کا انتظام کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ اس کے بجائے، وہ Anthropic کی نفیس استدلال کی صلاحیتوں کو براہ راست اپنے اہم کاروباری ڈیٹا کے ساتھ استعمال کر سکتے ہیں، جس میں ملکیتی معلومات، کسٹمر کے تعاملات، آپریشنل لاگز، اور مارکیٹ ریسرچ شامل ہیں۔ یہ سخت جوڑا ڈیٹا پر مبنی AI حل کے لیے زیادہ منظم، محفوظ، اور موثر ترقیاتی عمل کو آسان بناتا ہے۔ اس انضمام سے کھلنے والی صلاحیت متعدد صنعتوں اور افعال پر محیط ہے، جو انتہائی موزوں AI سسٹمز کی تخلیق کو قابل بناتی ہے جو کسی تنظیم کے ڈومین کی مخصوص باریکیوں کو سمجھتے ہیں۔

ذہین، ڈیٹا سے آگاہ ایجنٹس کے ساتھ کاروباری اداروں کو بااختیار بنانا

Databricks-Anthropic شراکت داری کا ایک مرکزی مقصد کاروباری اداروں کو AI ایجنٹس کی تعمیر اور تعیناتی کی صلاحیت سے لیس کرنا ہے جو ان کے ملکیتی ڈیٹا پر استدلال کرنے کے قابل ہوں۔ یہ تصور عام AI ایپلی کیشنز سے آگے بڑھ کر خصوصی ڈیجیٹل اسسٹنٹس یا خودکار نظام بنانے کی طرف بڑھتا ہے جو کسی کمپنی کے مخصوص سیاق و سباق، آپریشنز، اور علمی بنیاد کی گہری سمجھ رکھتے ہیں۔

‘ملکیتی ڈیٹا پر استدلال’ کا کیا مطلب ہے؟

• سیاق و سباق کی تفہیم: AI ایجنٹس باخبر جوابات فراہم کرنے، متعلقہ مواد تیار کرنے، یا ڈیٹا پر مبنی سفارشات کرنے کے لیے داخلی دستاویزات، ڈیٹا بیسز، اور علمی ذخائر تک رسائی اور تشریح کر سکتے ہیں۔
• پیچیدہ مسائل کا حل: Claude ماڈلز کی تجزیاتی طاقت کو مخصوص انٹرپرائز ڈیٹا کے ساتھ ملا کر، یہ ایجنٹس پیچیدہ کاروباری چیلنجز سے نمٹ سکتے ہیں، جیسے سیلز ڈیٹا میں چھپے مارکیٹ کے رجحانات کی نشاندہی کرنا، ریئل ٹائم معلومات کی بنیاد پر سپلائی چین لاجسٹکس کو بہتر بنانا، یا داخلی مالیاتی ریکارڈز کا استعمال کرتے ہوئے نفیس رسک اسیسمنٹ کرنا۔
• ذاتی نوعیت کے تعاملات: ایجنٹس کسٹمر ڈیٹا (محفوظ اور اخلاقی طور پر سنبھالا گیا) کا فائدہ اٹھا کر انتہائی ذاتی نوعیت کی مدد، موزوں مصنوعات کی سفارشات، یا حسب ضرورت مواصلات فراہم کر سکتے ہیں۔
• علمی کام کا آٹومیشن: داخلی ڈیٹا ذرائع کی بنیاد پر معلومات کی بازیافت، خلاصہ، تجزیہ، اور رپورٹنگ سے متعلق دہرائے جانے والے کاموں کو خودکار بنایا جا سکتا ہے، جس سے انسانی ملازمین کو زیادہ اسٹریٹجک اقدامات کے لیے فارغ کیا جا سکتا ہے۔

یہ صلاحیت ایک اہم پیش رفت کی نمائندگی کرتی ہے۔ عام انٹرنیٹ ڈیٹا پر تربیت یافتہ AI ماڈلز پر انحصار کرنے کے بجائے، کاروبار اب اپنے منفرد ڈیٹاسیٹس پر ٹھیک بنائے گئے ایجنٹس بنا سکتے ہیں، جس کے نتیجے میں کہیں زیادہ درست، متعلقہ، اور قیمتی آؤٹ پٹ حاصل ہوتے ہیں۔ تصور کریں کہ ایک مالیاتی خدمات کی فرم ایک AI ایجنٹ تعینات کرتی ہے جو ذاتی سرمایہ کاری کے مشورے تیار کرنے کے لیے اس کی ملکیتی مارکیٹ ریسرچ اور کلائنٹ پورٹ فولیو ڈیٹا کا تجزیہ کرتی ہے، یا ایک مینوفیکچرنگ کمپنی جو دیکھ بھال کے لاگز اور سینسر ڈیٹا پر استدلال کرکے سامان کی ناکامیوں کی تشخیص کے لیے ایجنٹ کا استعمال کرتی ہے۔ یہ شراکت داری بنیادی ٹیکنالوجی فراہم کرتی ہے — Databricks ڈیٹا تک رسائی اور گورننس کے لیے، Anthropic کا Claude استدلال کے لیے — تاکہ 10,000 سے زیادہ کمپنیاں جو پہلے سے ہی Databricks پلیٹ فارم استعمال کر رہی ہیں، ان کے لیے ایسے ڈومین-مخصوص AI ایجنٹس کو حقیقت بنایا جا سکے۔

انٹرپرائز AI اپنانے میں دیرینہ رکاوٹوں سے نمٹنا

مصنوعی ذہانت کی بے پناہ صلاحیت کے باوجود، بہت سی تنظیمیں AI حلوں کی تعمیر، تعیناتی، اور مؤثر طریقے سے انتظام کرنے کی کوشش کرتے وقت اہم رکاوٹوں کا سامنا کرتی ہیں، خاص طور پر وہ جو حساس ڈیٹا سے نمٹنے والے پیداواری ماحول کے لیے بنائے گئے ہیں۔ Databricks اور Anthropic تعاون براہ راست کئی کلیدی چیلنجوں سے نمٹتا ہے جو عام طور پر انٹرپرائز AI اپنانے میں رکاوٹ بنتے ہیں:

1. درستگی اور مطابقت: عام AI ماڈلز میں اکثر مخصوص علم کی کمی ہوتی ہے جو کسی خاص کاروباری سیاق و سباق میں درست طریقے سے کارکردگی دکھانے کے لیے درکار ہوتا ہے۔ AI ایجنٹس کو کسی تنظیم کے منفرد ڈیٹا پر استدلال کرنے کے قابل بنا کر، مربوط حل ایسے ماڈلز کی ترقی کو فروغ دیتا ہے جو مخصوص آپریشنل ضروریات کے مطابق زیادہ درست اور متعلقہ نتائج فراہم کرتے ہیں۔
2. سیکورٹی اور ڈیٹا پرائیویسی: ملکیتی کاروباری ڈیٹا کو سنبھالنے کے لیے سخت حفاظتی اقدامات کی ضرورت ہوتی ہے۔ Databricks پلیٹ فارم کے اندر Claude ماڈلز کو مقامی طور پر ضم کرنے سے تنظیموں کو اپنے ڈیٹا پر زیادہ کنٹرول برقرار رکھتے ہوئے طاقتور AI کا فائدہ اٹھانے کی اجازت ملتی ہے۔ ڈیٹا ممکنہ طور پر Databricks ماحول کی محفوظ حدود میں پروسیس کیا جا سکتا ہے، نمائش کو کم سے کم کیا جا سکتا ہے اور قائم کردہ گورننس پروٹوکولز کی پابندی کی جا سکتی ہے۔ یہ حساس معلومات کو بیرونی ماڈل فراہم کنندگان کو بھیجنے کے بارے میں بڑے خدشات کو دور کرتا ہے۔
3. گورننس اور تعمیل: کاروباری ادارے سخت ریگولیٹری اور تعمیل کی ضروریات کے تحت کام کرتے ہیں۔ Databricks Mosaic AI، پلیٹ فارم کا ایک کلیدی جزو، پورے ڈیٹا اور AI لائف سائیکل میں اینڈ ٹو اینڈ گورننس کے لیے ٹولز فراہم کرتا ہے۔ اس میں ماڈل کی کارکردگی کی نگرانی، انصاف کو یقینی بنانے، نسب کا سراغ لگانے، اور رسائی کنٹرولز کا انتظام کرنے کی صلاحیتیں شامل ہیں، جو قابل اعتماد اور تعمیل کرنے والے AI سسٹمز کی تعمیر کے لیے اہم ہیں۔ اس زیر انتظام فریم ورک کے اندر Claude کو ضم کرنا ان کنٹرولز کو جدید LLMs کے استعمال تک پھیلاتا ہے۔
4. تعیناتی کی پیچیدگی اور انضمام: نفیس AI ماڈلز کی تعیناتی کے لیے انفراسٹرکچر قائم کرنا اور اس کا انتظام کرنا پیچیدہ اور وسائل طلب ہو سکتا ہے۔ مقامی انضمام اس عمل کو نمایاں طور پر آسان بناتا ہے، جس سے ڈیٹا ٹیمیں علیحدہ AI تعیناتی پائپ لائنز بنانے اور برقرار رکھنے کی ضرورت کے بغیر مانوس Databricks ماحول میں Claude ماڈلز کا فائدہ اٹھا سکتی ہیں۔
5. کارکردگی اور ROI کا اندازہ لگانا: AI اقدامات کی تاثیر اور سرمایہ کاری پر واپسی (ROI) کا اندازہ لگانا مشکل ہو سکتا ہے۔ Databricks Mosaic AI مخصوص کاروباری میٹرکس اور ڈیٹاسیٹس کے خلاف ماڈل کی کارکردگی کا اندازہ لگانے کے لیے ٹولز پیش کرتا ہے۔ اسے حقیقی دنیا کے کاموں کے لیے Claude کی اصلاح کے ساتھ ملانے سے یہ یقینی بنانے میں مدد ملتی ہے کہ تعینات کردہ AI ایجنٹس قابل پیمائش قدر فراہم کرتے ہیں۔

ایک متحد حل فراہم کر کے جو بہترین درجے کے AI ماڈلز کو مضبوط ڈیٹا مینجمنٹ اور گورننس ٹولز کے ساتھ جوڑتا ہے، Databricks اور Anthropic کا مقصد AI تجربات سے لے کر پیداواری سطح کی تعیناتی تک کے راستے کو ہموار کرنا ہے، جس سے نفیس AI کاروباروں کے لیے زیادہ قابل رسائی، محفوظ، اور مؤثر بن سکے۔

Claude 3.7 Sonnet کا تعارف: استدلال اور کوڈنگ میں ایک نیا معیار

اس شراکت داری کی ایک اہم خاص بات Anthropic کے تازہ ترین فرنٹیئر ماڈل، Claude 3.7 Sonnet کی Databricks ایکو سسٹم کے اندر فوری دستیابی ہے۔ یہ ماڈل AI صلاحیتوں میں ایک خاطر خواہ پیش رفت کی نمائندگی کرتا ہے اور اسے مشترکہ پیشکش کے سنگ بنیاد کے طور پر رکھا گیا ہے۔ Claude 3.7 Sonnet کئی وجوہات کی بنا پر خاص طور پر قابل ذکر ہے:

• ہائبرڈ استدلال: اسے مارکیٹ کا پہلا ہائبرڈ استدلال ماڈل قرار دیا گیا ہے۔ اگرچہ اس فن تعمیر کی تفصیلات ملکیتی ہیں، یہ زیادہ مضبوط اور باریک بینی سے سمجھنے اور مسئلہ حل کرنے کی صلاحیتوں کو حاصل کرنے کے لیے مختلف تکنیکوں (ممکنہ طور پر نیورل نیٹ ورک پروسیسنگ کے ساتھ علامتی استدلال سمیت) کو ملانے کے لیے ایک جدید نقطہ نظر تجویز کرتا ہے۔ یہ منطقی کٹوتی، منصوبہ بندی، اور کثیر مرحلہ تجزیہ کی ضرورت والے پیچیدہ کاموں پر بہتر کارکردگی کا باعث بن سکتا ہے۔
• صنعت کی معروف کوڈنگ مہارت: ماڈل کو کوڈنگ کے کاموں کے لیے صنعت کے رہنما کے طور پر تسلیم کیا جاتا ہے۔ یہ صلاحیت ان کاروباری اداروں کے لیے انمول ہے جو سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ کے عمل کو خودکار بنانا چاہتے ہیں، کوڈ کے ٹکڑوں کو تیار کرنا چاہتے ہیں، موجودہ کوڈ بیسز کو ڈیبگ کرنا چاہتے ہیں، یا مختلف پروگرامنگ زبانوں کے درمیان کوڈ کا ترجمہ کرنا چاہتے ہیں — یہ سب ممکنہ طور پر کمپنی کے داخلی کوڈنگ معیارات اور لائبریریوں سے آگاہ ہیں جو Databricks کے ذریعے قابل رسائی ہیں۔
• حقیقی دنیا کی افادیت کے لیے اصلاح: Anthropic اس بات پر زور دیتا ہے کہ Claude ماڈلز، بشمول 3.7 Sonnet، حقیقی دنیا کے ان کاموں کے لیے موزوں ہیں جنہیں صارفین سب سے زیادہ مفید پاتے ہیں۔ یہ عملی توجہ اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ ماڈل کی طاقت کاروباری کارروائیوں کے لیے ٹھوس فوائد میں ترجمہ کرتی ہے، بجائے اس کے کہ صرف نظریاتی معیارات پر سبقت حاصل کرے۔
• رسائی: بڑے کلاؤڈ پلیٹ فارمز (AWS, Azure, Google Cloud Platform) پر Databricks کے ذریعے براہ راست اس طرح کے جدید ماڈل کو دستیاب کرانا رسائی کو جمہوری بناتا ہے۔ تنظیمیں اس جدید ترین AI کے ساتھ تجربہ کر سکتی ہیں اور اسے تعینات کر سکتی ہیں بغیر کسی خصوصی انفراسٹرکچر یا ماڈل فراہم کنندہ کے ساتھ براہ راست تعلقات کی ضرورت کے، اپنی موجودہ Databricks سرمایہ کاری کا فائدہ اٹھاتے ہوئے۔

Claude 3.7 Sonnet کا انضمام Databricks صارفین کو ایک طاقتور ٹول تک فوری رسائی فراہم کرتا ہے جو نفیس تجزیاتی، تخلیقی، اور تکنیکی چیلنجوں سے نمٹنے کے قابل ہے۔ استدلال اور کوڈنگ میں اس کی طاقتیں، انٹرپرائز ڈیٹا کے ساتھ اس کی مقامی دستیابی کے ساتھ مل کر، اسے ذہین ایپلی کیشنز اور ایجنٹس کی اگلی نسل کی تعمیر کے لیے ایک کلیدی فعال کار کے طور پر رکھتی ہیں۔

مقامی انضمام کا واضح فائدہ

مقامی انضمام کا تصور Databricks-Anthropic شراکت داری کی قدر کی تجویز کے لیے مرکزی حیثیت رکھتا ہے۔ یہ نقطہ نظر AI ماڈلز تک رسائی کے روایتی طریقوں سے نمایاں طور پر مختلف ہے، جو اکثر بیرونی ایپلیکیشن پروگرامنگ انٹرفیس (APIs) پر انحصار کرتے ہیں۔ مقامی انضمام کا مطلب Anthropic کے Claude ماڈلز اور Databricks Data Intelligence Platform کے درمیان ایک گہرا، زیادہ ہموار تعلق ہے، جو کئی ممکنہ فوائد پیش کرتا ہے:

• کم تاخیر: ایک ہی پلیٹ فارم ماحول میں درخواستوں پر کارروائی کرنا ممکنہ طور پر بیرونی API کالز سے وابستہ نیٹ ورک لیٹنسی کو کم کر سکتا ہے، جس سے AI ایپلی کیشنز کے لیے تیز ردعمل کے اوقات ہوتے ہیں۔ یہ خاص طور پر ریئل ٹائم یا انٹرایکٹو استعمال کے معاملات کے لیے اہم ہے۔
• بہتر سیکورٹی: ڈیٹا پروسیسنگ کو Databricks پلیٹ فارم کے محفوظ دائرہ کار میں رکھ کر (مخصوص نفاذ کی تفصیلات پر منحصر ہے)، مقامی انضمام ڈیٹا سیکورٹی اور رازداری کو نمایاں طور پر بڑھا سکتا ہے۔ حساس ملکیتی ڈیٹا کو بیرونی نیٹ ورکس سے گزرنے یا تیسرے فریق کے انفراسٹرکچر کے ذریعے اسی طرح پروسیس کرنے کی ضرورت نہیں ہو سکتی ہے جیسا کہ API کالز کے ساتھ ہوتا ہے، جو سخت انٹرپرائز سیکورٹی کرنسیوں کے ساتھ بہتر طور پر ہم آہنگ ہوتا ہے۔
• ہموار ورک فلوز: ڈیٹا سائنسدان اور ڈویلپرز مانوس Databricks ٹولز اور انٹرفیس کا استعمال کرتے ہوئے Claude ماڈلز تک رسائی اور استعمال کر سکتے ہیں۔ یہ علیحدہ اسناد، SDKs، یا انضمام پوائنٹس کا انتظام کرنے کی ضرورت کو ختم کرتا ہے، AI ایپلی کیشنز کی ترقی، تعیناتی، اور انتظامی لائف سائیکل کو آسان بناتا ہے۔ ڈیٹا کی تیاری سے لے کر ماڈل کی درخواست اور نتائج کے تجزیے تک کا پورا عمل ایک متحد ماحول میں ہو سکتا ہے۔
• آسان گورننس: Databricks پلیٹ فارم کے اندر ماڈل کے استعمال کو ضم کرنے سے گورننس پالیسیوں، رسائی کنٹرولز، اور Mosaic AI کے زیر انتظام آڈیٹنگ میکانزم کا مستقل اطلاق ممکن ہوتا ہے۔ استعمال، اخراجات، اور کارکردگی کی نگرانی موجودہ ڈیٹا گورننس فریم ورک کا حصہ بن جاتی ہے۔
• ممکنہ لاگت کی افادیت: قیمتوں کے تعین کے ماڈلز اور وسائل کے استعمال پر منحصر ہے، مقامی انضمام پے-پر-کال API ماڈلز کے مقابلے میں زیادہ پیش قیاسی یا بہتر لاگت کے ڈھانچے پیش کر سکتا ہے، خاص طور پر زیادہ حجم کے استعمال کے منظرناموں کے لیے جو پہلے سے Databricks پر چلنے والے ڈیٹا پروسیسنگ کے کاموں سے مضبوطی سے جڑے ہوئے ہیں۔

یہ سخت جوڑا Claude کو ایک بیرونی ٹول سے انٹرپرائز ڈیٹا ایکو سسٹم کے اندر ایک ایمبیڈڈ صلاحیت میں تبدیل کرتا ہے، جس سے نفیس، ڈیٹا سے آگاہ AI ایجنٹس کی ترقی اور تعیناتی نمایاں طور پر زیادہ موثر، محفوظ، اور قابل انتظام ہو جاتی ہے۔

ہموار ملٹی کلاؤڈ تعیناتی کے ذریعے لچک فراہم کرنا

Databricks-Anthropic پیشکش کا ایک اہم پہلو بڑے پبلک کلاؤڈ فراہم کنندگان: Amazon Web Services (AWS)، Microsoft Azure، اور Google Cloud Platform (GCP) پر اس کی دستیابی ہے۔ یہ ملٹی کلاؤڈ حکمت عملی جدید کاروباری اداروں کی متنوع انفراسٹرکچر ضروریات کو پورا کرنے کے لیے ضروری ہے۔ بہت سی تنظیمیں بہترین درجے کی خدمات سے فائدہ اٹھانے، لچک کو یقینی بنانے، وینڈر لاک ان سے بچنے، یا مخصوص علاقائی یا کسٹمر کی ضروریات کی تعمیل کرنے کے لیے متعدد کلاؤڈ فراہم کنندگان کا استعمال کرتی ہیں۔

Databricks خود ایک ملٹی کلاؤڈ پلیٹ فارم کے طور پر ڈیزائن کیا گیا ہے، جو بنیادی کلاؤڈ انفراسٹرکچر سے قطع نظر ایک مستقل ڈیٹا انٹیلیجنس پرت فراہم کرتا ہے۔ AWS، Azure، اور GCP پر Databricks کے اندر Claude ماڈلز کو مقامی طور پر دستیاب کر کے، شراکت داری اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ صارفین اپنے ترجیحی کلاؤڈ ماحول یا ملٹی کلاؤڈ حکمت عملی سے قطع نظر اس جدید AI انضمام سے فائدہ اٹھا سکیں۔

یہ کئی کلیدی فوائد پیش کرتا ہے:

• انتخاب اور لچک: کاروباری ادارے Claude سے چلنے والے AI ایجنٹس کو ان کلاؤڈ پلیٹ فارم (زبانیں) پر تعینات کر سکتے ہیں جو ان کی تکنیکی ضروریات، موجودہ انفراسٹرکچر سرمایہ کاری، اور تجارتی معاہدوں کے لیے بہترین موزوں ہوں۔
• مستقل مزاجی: ترقیاتی ٹیمیں مختلف کلاؤڈ ماحول میں ایک مستقل انٹرفیس اور ٹول سیٹ (Databricks اور Claude) کا استعمال کرتے ہوئے AI ایپلی کیشنز بنا اور ان کا انتظام کر سکتی ہیں، جس سے پیچیدگی اور تربیت کا بوجھ کم ہوتا ہے۔
• ڈیٹا قربت: تنظیمیں اسی کلاؤڈ ماحول میں Claude ماڈلز کا فائدہ اٹھا سکتی ہیں جہاں ان کی بنیادی ڈیٹا لیکس یا ڈیٹا ویئر ہاؤسز رہتے ہیں، کارکردگی کو بہتر بناتے ہیں اور ممکنہ طور پر ڈیٹا ایگریس کے اخراجات کو کم کرتے ہیں۔
• مستقبل کی پروفنگ: ایک ملٹی کلاؤڈ نقطہ نظر لچک اور موافقت فراہم کرتا ہے، جس سے کاروباروں کو Databricks-Anthropic انضمام پر مبنی اپنی AI صلاحیتوں میں خلل ڈالے بغیر اپنی کلاؤڈ حکمت عملی تیار کرنے کی اجازت ملتی ہے۔

ملٹی کلاؤڈ دستیابی کا عزم شراکت داری کی انٹرپرائز کی ضروریات کو حقیقت پسندانہ طور پر پورا کرنے پر توجہ مرکوز کرتا ہے، جدید IT انفراسٹرکچر کی متضاد نوعیت کو تسلیم کرتا ہے اور جدید AI کو اپنانے کے لیے ایک لچکدار راستہ فراہم کرتا ہے۔

Databricks Mosaic AI: زیر انتظام اور قابل اعتماد AI کے لیے انجن

جبکہ Anthropic طاقتور Claude ماڈلز فراہم کرتا ہے، Databricks Mosaic AI انٹرپرائز سیاق و سباق میں ذمہ داری اور مؤثر طریقے سے AI ایپلی کیشنز کی تعمیر، تعیناتی، اور انتظام کے لیے ضروری فریم ورک فراہم کرتا ہے۔ Mosaic AI Databricks Data Intelligence Platform کا ایک لازمی حصہ ہے، جو گورننس اور وشوسنییتا پر مضبوط زور کے ساتھ مکمل AI لائف سائیکل کو حل کرنے کے لیے ڈیزائن کردہ ٹولز کا ایک مجموعہ پیش کرتا ہے۔

Anthropic شراکت داری سے متعلق Mosaic AI کی کلیدی صلاحیتوں میں شامل ہیں:

• ماڈل سرونگ: اعلی دستیابی اور کم تاخیر کے ساتھ بڑے پیمانے پر Claude جیسے LLMs سمیت AI ماڈلز کی تعیناتی اور خدمت کے لیے بہتر انفراسٹرکچر فراہم کرتا ہے۔
• ویکٹر سرچ: ریٹریول-آگمنٹڈ جنریشن (RAG) ایپلی کیشنز کے لیے اہم موثر مماثلت کی تلاشوں کو قابل بناتا ہے، جس سے AI ایجنٹس کو انٹرپرائز نالج بیسز سے متعلقہ معلومات بازیافت کرنے کی اجازت ملتی ہے تاکہ ان کے جوابات کو آگاہ کیا جا سکے۔
• ماڈل مانیٹرنگ: ماڈل کی کارکردگی کو ٹریک کرنے، ڈرفٹ (وقت کے ساتھ کارکردگی میں تبدیلیاں) کا پتہ لگانے، اور ڈیٹا کے معیار کی نگرانی کے لیے ٹولز پیش کرتا ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ تعینات کردہ AI ایجنٹس درست اور قابل اعتماد رہیں۔
• فیچر انجینئرنگ اور مینجمنٹ: AI ماڈلز کو تربیت دینے یا ان کے ساتھ تعامل کرنے کے لیے استعمال ہونے والے ڈیٹا فیچرز بنانے، ذخیرہ کرنے اور ان کا انتظام کرنے کے عمل کو آسان بناتا ہے۔
• AI گورننس: نسب ٹریکنگ (یہ سمجھنا کہ ڈیٹا کہاں سے آیا اور ماڈلز کیسے بنائے گئے)، رسائی کنٹرول، آڈٹ لاگز، اور انصاف کے جائزوں کے لیے صلاحیتیں فراہم کرتا ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ AI سسٹمز ذمہ داری سے تیار اور استعمال کیے جائیں اور ضوابط کی تعمیل کریں۔
• ایویلیوایشن ٹولز: تنظیموں کو تعیناتی سے پہلے اور بعد میں مخصوص کاروباری ضروریات اور ڈیٹاسیٹس کے خلاف AI ماڈلز اور ایجنٹس، بشمول LLMs، کے معیار، حفاظت، اور درستگی کا سختی سے جائزہ لینے کی اجازت دیتا ہے۔

Mosaic AI Claude جیسے ماڈلز کی خام طاقت اور انٹرپرائز تعیناتی کی عملی حقیقتوں کے درمیان اہم پل کا کام کرتا ہے۔ یہ گارڈریلز، مانیٹرنگ سسٹمز، اور انتظامی ٹولز فراہم کرتا ہے جو اس بات کو یقینی بنانے کے لیے ضروری ہیں کہ Anthropic ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے بنائے گئے AI ایجنٹس نہ صرف ذہین ہوں بلکہ محفوظ، قابل اعتماد، زیر انتظام، اور کاروباری مقاصد کے ساتھ ہم آہنگ ہوں۔ یہ جامع نقطہ نظر اہم کاروباری ڈیٹا اور عمل کو سنبھالنے والے AI سسٹمز میں اعتماد اور بھروسہ پیدا کرنے کے لیے اہم ہے۔

فوری طور پر تبدیلی لانے والے AI کے لیے ایک مشترکہ وژن

Databricks اور Anthropic دونوں کے رہنما اس شراکت داری کے فوری اور مستقبل کے اثرات کے لیے ایک مجبور وژن بیان کرتے ہیں، جس میں AI کے مستقبل کے وعدے سے موجودہ دور کی حقیقت میں تبدیلی پر زور دیا گیا ہے جو کاروباروں کو تبدیل کر رہی ہے۔

Ali Ghodsi، Databricks کے شریک بانی اور CEO، بنیادی قدر کی تجویز پر زور دیتے ہیں: کاروباری اداروں کو آخر کار نفیس AI کے اطلاق کے ذریعے اپنے وسیع ڈیٹا ذخائر میں موجود پوشیدہ صلاحیت کو کھولنے کے لیے بااختیار بنانا۔ وہ Anthropic کی صلاحیتوں کو براہ راست Data Intelligence Platform میں لانے کی اہمیت کو اجاگر کرتے ہیں، سیکورٹی، کارکردگی، اور اسکیل ایبلٹی کے فوائد پر زور دیتے ہیں۔ Ghodsi کا نقطہ نظر کاروباروں کو عام AI حلوں سے آگے بڑھنے اور ڈومین-مخصوص AI ایجنٹس کی تعمیر کے قابل بنانے پر مرکوز ہے جو ان کے منفرد آپریشنل سیاق و سباق اور ملکیتی علم کے مطابق احتیاط سے تیار کیے گئے ہیں۔ یہ، وہ تجویز کرتے ہیں، انٹرپرائز AI کے حقیقی مستقبل کی نمائندگی کرتا ہے – اپنی مرضی کے مطابق، مربوط، اور ڈیٹا پر مبنی ذہانت۔

Dario Amodei، Anthropic کے CEO اور شریک بانی، AI کے فوری اثر کے جذبات کی بازگشت کرتے ہیں، یہ کہتے ہوئے کہ کاروباروں کی تبدیلی ‘ابھی ہو رہی ہے’۔ وہ مستقبل قریب میں قابل ذکر پیش رفت کی پیش گوئی کرتے ہیں، خاص طور پر پیچیدہ کاموں پر آزادانہ طور پر کام کرنے کے قابل AI ایجنٹس کی ترقی میں۔ Amodei Databricks پر Claude کی دستیابی کو ایک اتپریرک کے طور پر دیکھتے ہیں، جو صارفین کو نمایاں طور پر زیادہ طاقتور ڈیٹا پر مبنی ایجنٹس بنانے کے لیے ضروری ٹولز فراہم کرتے ہیں۔ یہ صلاحیت، ان کا مطلب ہے، ان تنظیموں کے لیے اہم ہے جو ‘AI کے اس نئے دور’ میں مسابقتی برتری برقرار رکھنے کی کوشش کر رہی ہیں۔

ایک ساتھ، یہ نقطہ نظر عملی اطلاق اور فوری قدر کی تخلیق میں مبنی شراکت داری کی تصویر پینٹ کرتے ہیں۔ یہ صرف طاقتور ماڈلز تک رسائی فراہم کرنے کے بارے میں نہیں ہے؛ یہ ان کو تنظیموں کے ڈیٹا فیبرک کے اندر گہرائی سے ضم کرنے کے بارے میں ہے تاکہ ذہین، خود مختار ایجنٹس کی ترقی کو فروغ دیا جا سکے جو آج پیچیدہ، حقیقی دنیا کے کاروباری مسائل سے نمٹنے کے قابل ہیں، کل اور بھی زیادہ نفیس ایپلی کیشنز کے لیے راہ ہموار کرتے ہیں۔

عام ذہانت سے پرے: ڈومین-مخصوص AI حل تیار کرنا

ایک بار بار آنے والا تھیم اور Databricks-Anthropic اتحاد کے پیچھے ایک بڑا محرک ایک-سائز-فٹ-آل AI سے ڈومین-مخصوص ذہانت کی طرف بڑھنا ہے۔ عمومی مقصد کے AI ماڈلز، اگرچہ متاثر کن ہیں، اکثر خصوصی انٹرپرائز کاموں کے لیے درکار باریک بینی سے سمجھنے کی کمی رکھتے ہیں۔ ان کا علم عام طور پر وسیع انٹرنیٹ ڈیٹا پر مبنی ہوتا ہے، جو کسی خاص کاروبار یا صنعت کے لیے مخصوص اصطلاحات، عمل، اور خفیہ معلومات سے مطابقت نہیں رکھتا۔

یہ شراکت داری براہ راست انتہائی حسب ضرورت AI حلوں کی تخلیق کو آسان بناتی ہے:

• Databricks کی ڈیٹا مہارت: پلیٹ فارم کسی تنظیم کے منفرد ڈیٹا اثاثوں تک رسائی، تیاری، اور انتظام کے لیے مضبوط ٹولز فراہم کرتا ہے – ڈومین-مخصوص علم کے لیے خام مال۔ اس میں ساختی ڈیٹا بیس، غیر ساختہ دستاویزات، لاگز، اور بہت کچھ شامل ہے۔
• Anthropic کے قابل اطلاق ماڈلز: Claude ماڈلز، خاص طور پر جب ریٹریول-آگمنٹڈ جنریشن (RAG) جیسے فریم ورک کے اندر استعمال ہوتے ہیں جو Databricks کی خصوصیات جیسے ویکٹر سرچ کے ذریعے فعال ہوتے ہیں، اس ملکیتی ڈیٹا میں مؤثر طریقے سے بنیاد رکھی جا سکتی ہے۔ ماڈلز داخلی علمی بنیادوں سے متعلقہ ٹکڑوں کو بازیافت کر سکتے ہیں اور اس معلومات کا استعمال اعلی درستگی اور سیاق و سباق کی مطابقت کے ساتھ جوابات تیار کرنے یا کام انجام دینے کے لیے کر سکتے ہیں۔
• Mosaic AI کے ترقیاتی ٹولز: پلیٹ فارم ماڈلز کو ٹھیک کرنے (جہاں قابل اطلاق ہو)، RAG کو شامل کرنے والی ایپلی کیشنز بنانے، اور مخصوص کاروباری معیارات کے خلاف ان حسب ضرورت حلوں کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے ماحول فراہم کرتا ہے۔

یہ ہم آہنگی، مثال کے طور پر، ایک دوا ساز کمپنی کو ایک AI ایجنٹ بنانے کی اجازت دیتی ہے جو اس کے مخصوص منشیات کی ترقی کی پائپ لائن ڈیٹا اور ریگولیٹری دستاویزات کو سمجھتا ہے، یا ایک ای کامرس کاروبار کو ایک ایجنٹ بنانے کی اجازت دیتا ہے جو اس کے پروڈکٹ کیٹلاگ، انوینٹری کی سطحوں، اور کسٹمر کے تعامل کی تاریخ سے گہرائی سے واقف ہے۔ نتیجے میں آنے والی AI ایپلی کیشنز کہیں زیادہ قیمتی ہیں کیونکہ وہ کاروبار کی زبان بولتی ہیں اور اس کی زمینی حقیقت کی بنیاد پر کام کرتی ہیں۔ انٹرپرائز ڈیٹا اور جدید ترین ماڈلز سے چلنے والے بیسپوک AI ایجنٹس تیار کرنے کی یہ صلاحیت، ایک اہم مسابقتی فائدہ پیش کرتی ہے، جس سے کمپنیوں کو پیچیدہ عملوں کو خودکار بنانے، منفرد بصیرتیں دریافت کرنے، اور ان کے مخصوص مارکیٹ طاق کے مطابق اعلیٰ کسٹمر تجربات فراہم کرنے کے قابل بناتا ہے۔

اعتماد کو مضبوط بنانا: مربوط AI کے دور میں سیکورٹی اور حفاظت

ایک ایسے دور میں جہاں ڈیٹا کی خلاف ورزیاں اور AI کا غلط استعمال اہم خدشات ہیں، طاقتور AI ٹیکنالوجیز کو انٹرپرائز اپنانے کے لیے اعتماد قائم کرنا سب سے اہم ہے۔ Databricks اور Anthropic شراکت داری موروثی طور پر تکنیکی ڈیزائن اور تنظیمی توجہ کے امتزاج کے ذریعے ان خدشات کو دور کرتی ہے۔

Anthropic کی حفاظت سے وابستگی: Anthropic کی بنیاد AI حفاظت اور تحقیق پر مرکوز ایک بنیادی مشن کے ساتھ رکھی گئی تھی۔ ان کے ماڈل کی ترقی کے عمل میں ایسی تکنیکیں شامل ہیں جن کا مقصد ایسے AI سسٹمز بنانا ہے جو مددگار، ایماندار، اور بے ضرر ہوں۔ محفوظ AI بنانے پر یہ توجہ ان کاروباری اداروں کے لیے اعتماد کی ایک بنیادی پرت فراہم کرتی ہے جو طاقتور LLMs تعینات کرنے میں ہچکچاتے ہیں، خاص طور پر وہ جو حساس ڈیٹا یا صارفین کے ساتھ تعامل کرتے ہیں۔

Databricks کا محفوظ پلیٹ فارم: Databricks Data Intelligence Platform انٹرپرائز-گریڈ سیکورٹی اور گورننس کے ساتھ بنایا گیا ہے۔ Claude ماڈلز کو مقامی طور پر ضم کر کے، شراکت داری ان موجودہ سیکورٹی خصوصیات کا فائدہ اٹھاتی ہے:

• ڈیٹا ریزیڈنسی اور کنٹرول: مقامی انضمام ممکنہ طور پر ڈیٹا کو کسٹمر کے کنٹرول شدہ ماحول (ان کے منتخب کردہ کلاؤڈ پر ان کا Databricks مثال) میں رہنے کی اجازت دیتا ہے، جس سے حساس ڈیٹا کو بیرونی اینڈ پوائنٹس پر منتقل کرنے سے وابستہ خطرات کم ہوتے ہیں۔
• یونیفائیڈ ایکسیس مینجمنٹ: Claude ماڈلز تک رسائی کا انتظام Databricks کے موجودہ کردار پر مبنی رسائی کنٹرولز کے ذریعے کیا جا سکتا ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ صرف مجاز صارفین اور ایپلی کیشنز ہی AI صلاحیتوں کو طلب کر سکیں۔
• جامع آڈیٹنگ: مربوط Claude ماڈلز کے استعمال کو Databricks پلیٹ فارم کے اندر لاگ اور آڈٹ کیا جا سکتا ہے، جو شفافیت اور جوابدہی فراہم کرتا ہے۔
• گورننس فریم ورک: Mosaic AI کے گورننس ٹولز Claude کے استعمال تک پھیلے ہوئے ہیں، جو مستقل پالیسی نافذ کرنے، نگرانی، اور تعمیل کی جانچ پڑتال کو قابل بناتے ہیں۔

یہ کثیر سطحی نقطہ نظر — Anthropic کی ماڈل سیفٹی پر توجہ کو Databricks کی مضبوط پلیٹ فارم سیکورٹی اور گورننس کے ساتھ ملانا — جدید AI سے فائدہ اٹھانے کے لیے ایک زیادہ محفوظ اور قابل اعتماد فریم ورک بناتا ہے۔ یہ کاروباری اداروں کو Claude 3.7 Sonnet جیسے ماڈلز کی تبدیلی کی صلاحیت کو دریافت کرنے کی اجازت دیتا ہے جبکہ اپنے قیمتی ڈیٹا اثاثوں پر سخت کنٹرول برقرار رکھتے ہوئے اور ذمہ دار AI تعیناتی کو یقینی بناتے ہوئے، اس طرح کلیدی خطرات کو کم کرکے اپنانے کو تیز کرتا ہے۔ تعاون کا مقصد طاقتور AI کو نہ صرف قابل رسائی بنانا ہے، بلکہ مشن-اہم انٹرپرائز ایپلی کیشنز کے لیے محفوظ اور قابل اعتماد بھی بنانا ہے۔