Databricks và Anthropic hợp tác tích hợp Claude AI

Một Kỷ nguyên Hợp tác Mới trong Trí tuệ Nhân tạo và Quản lý Dữ liệu

Bối cảnh trí tuệ nhân tạo đang trải qua một sự chuyển đổi đáng kể, được đánh dấu bằng các mô hình ngày càng tinh vi và nhu cầu ngày càng tăng về việc tích hợp liền mạch chúng vào các quy trình công việc hiện có của doanh nghiệp. Nhận thức được thời điểm then chốt này, Databricks, công ty hàng đầu về nền tảng trí tuệ dữ liệu, và Anthropic, một tổ chức nghiên cứu và an toàn AI nổi bật, đã công bố một quan hệ đối tác chiến lược 5 năm mang tính bước ngoặt. Sự hợp tác này được thiết lập để định nghĩa lại cách các doanh nghiệp tương tác và tận dụng trí tuệ nhân tạo bằng cách nhúng các mô hình Claude tiên tiến của Anthropic trực tiếp vào Nền tảng Trí tuệ Dữ liệu Databricks (Databricks Data Intelligence Platform). Động thái chiến lược này không chỉ biểu thị một sự tích hợp kỹ thuật; nó đại diện cho một sự thay đổi cơ bản hướng tới việc biến các khả năng AI mạnh mẽ thành một phần nội tại của vòng đời dữ liệu, có thể truy cập nguyên bản tại nơi dữ liệu doanh nghiệp cư trú. Tham vọng rất rõ ràng: trao quyền cho các tổ chức khai thác sức mạnh tổng hợp của tài sản dữ liệu độc đáo của họ và các mô hình AI tiên tiến, thúc đẩy sự đổi mới và mang lại kết quả kinh doanh hữu hình. Liên minh này hứa hẹn sẽ hạ thấp các rào cản gia nhập cho các ứng dụng AI tinh vi, mang công nghệ tiên tiến trực tiếp đến cơ sở người dùng rộng lớn đã tận dụng Databricks cho nhu cầu dữ liệu của họ.

Sức mạnh tổng hợp của Nền tảng Dữ liệu và Mô hình AI Tiên tiến

Sự kết hợp giữa các nền tảng dữ liệu toàn diện và các mô hình AI tiên tiến đại diện cho một bước tiến hóa quan trọng đối với công nghệ doanh nghiệp. Trong lịch sử, việc truy cập AI mạnh mẽ thường liên quan đến các tích hợp phức tạp, thách thức di chuyển dữ liệu và các mối lo ngại tiềm ẩn về bảo mật. Databricks đã tự khẳng định mình là một trung tâm cho kỹ thuật dữ liệu, khoa học dữ liệu, học máy và phân tích, cung cấp một nền tảng thống nhất—Nền tảng Trí tuệ Dữ liệu (Data Intelligence Platform)—được thiết kế để quản lý toàn bộ vòng đời dữ liệu. Nó cung cấp cơ sở hạ tầng và công cụ cần thiết để các tổ chức lưu trữ, xử lý và phân tích khối lượng lớn dữ liệu một cách hiệu quả.

Đồng thời, Anthropic đã nổi lên như một người chơi chủ chốt trong việc phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), tập trung không chỉ vào khả năng mà còn vào sự an toàn và độ tin cậy. Dòng mô hình Claude của họ nổi tiếng với hiệu suất mạnh mẽ trên một loạt các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm suy luận, hội thoại và tạo nội dung. Ý tưởng cốt lõi đằng sau sự hợp tác này là thu hẹp khoảng cách giữa các công cụ AI mạnh mẽ của Anthropic và dữ liệu phong phú, theo ngữ cảnh được quản lý trong môi trường Databricks.

Bằng cách cung cấp các mô hình Claude nguyên bản thông qua nền tảng Databricks, sự hợp tác tạo ra một sức mạnh tổng hợp mạnh mẽ. Các doanh nghiệp không còn cần phải điều hướng các lệnh gọi API bên ngoài phức tạp hoặc quản lý các cơ sở hạ tầng riêng biệt cho các sáng kiến AI của họ. Thay vào đó, họ có thể tận dụng khả năng suy luận tinh vi của Anthropic trực tiếp cùng với dữ liệu kinh doanh quan trọng của họ, bao gồm thông tin độc quyền, tương tác khách hàng, nhật ký hoạt động và nghiên cứu thị trường. Sự kết hợp chặt chẽ này tạo điều kiện cho một quy trình phát triển hợp lý, an toàn và hiệu quả hơn cho các giải pháp AI dựa trên dữ liệu. Tiềm năng được mở khóa bởi sự tích hợp này trải rộng trên nhiều ngành và chức năng, cho phép tạo ra các hệ thống AI được tùy chỉnh cao hiểu được các sắc thái cụ thể trong lĩnh vực của một tổ chức.

Trao quyền cho Doanh nghiệp với các Tác nhân Thông minh, Nhận biết Dữ liệu

Một mục tiêu trung tâm của quan hệ đối tác Databricks-Anthropic là trang bị cho các doanh nghiệp khả năng xây dựng và triển khai các tác nhân AI có khả năng suy luận trên dữ liệu độc quyền của họ. Khái niệm này vượt ra ngoài các ứng dụng AI chung chung để hướng tới việc tạo ra các trợ lý kỹ thuật số chuyên biệt hoặc các hệ thống tự động sở hữu sự hiểu biết sâu sắc về bối cảnh, hoạt động và cơ sở kiến thức cụ thể của công ty.

“Suy luận trên dữ liệu độc quyền” đòi hỏi những gì?

• Hiểu biết theo Ngữ cảnh: Các tác nhân AI có thể truy cập và diễn giải các tài liệu nội bộ, cơ sở dữ liệu và kho kiến thức để cung cấp câu trả lời có thông tin, tạo nội dung liên quan hoặc đưa ra các đề xuất dựa trên dữ liệu.
• Giải quyết Vấn đề Phức tạp: Bằng cách kết hợp sức mạnh phân tích của các mô hình Claude với dữ liệu doanh nghiệp cụ thể, các tác nhân này có thể giải quyết các thách thức kinh doanh phức tạp, chẳng hạn như xác định các xu hướng thị trường ẩn trong dữ liệu bán hàng, tối ưu hóa hậu cần chuỗi cung ứng dựa trên thông tin thời gian thực hoặc thực hiện các đánh giá rủi ro tinh vi bằng cách sử dụng hồ sơ tài chính nội bộ.
• Tương tác Cá nhân hóa: Các tác nhân có thể tận dụng dữ liệu khách hàng (được xử lý an toàn và có đạo đức) để cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa cao, đề xuất sản phẩm phù hợp hoặc giao tiếp tùy chỉnh.
• Tự động hóa Công việc Tri thức: Các tác vụ lặp đi lặp lại liên quan đến truy xuất thông tin, tóm tắt, phân tích và báo cáo dựa trên các nguồn dữ liệu nội bộ có thể được tự động hóa, giải phóng nhân viên con người cho các sáng kiến chiến lược hơn.

Khả năng này đại diện cho một bước nhảy vọt đáng kể. Thay vì dựa vào các mô hình AI được đào tạo trên dữ liệu internet chung, các doanh nghiệp giờ đây có thể xây dựng các tác nhân được tinh chỉnh trên các bộ dữ liệu độc đáo của họ, dẫn đến kết quả đầu ra chính xác, phù hợp và có giá trị hơn nhiều. Hãy tưởng tượng một công ty dịch vụ tài chính triển khai một tác nhân AI phân tích nghiên cứu thị trường độc quyền và dữ liệu danh mục đầu tư của khách hàng để tạo ra lời khuyên đầu tư cá nhân hóa, hoặc một công ty sản xuất sử dụng một tác nhân để chẩn đoán lỗi thiết bị bằng cách suy luận trên nhật ký bảo trì và dữ liệu cảm biến. Quan hệ đối tác cung cấp công nghệ nền tảng—Databricks cho truy cập và quản trị dữ liệu, Claude của Anthropic cho suy luận—để biến các tác nhân AI chuyên biệt theo lĩnh vực như vậy thành hiện thực cho hơn 10.000 công ty đã sử dụng nền tảng Databricks.

Giải quyết các Rào cản Lâu dài trong Việc Áp dụng AI Doanh nghiệp

Bất chấp tiềm năng to lớn của trí tuệ nhân tạo, nhiều tổ chức gặp phải những trở ngại đáng kể khi cố gắng xây dựng, triển khai và quản lý các giải pháp AI một cách hiệu quả, đặc biệt là những giải pháp dành cho môi trường sản xuất xử lý dữ liệu nhạy cảm. Sự hợp tác giữa Databricks và Anthropic trực tiếp giải quyết một số thách thức chính thường cản trở việc áp dụng AI trong doanh nghiệp:

1. Độ chính xác và Mức độ liên quan: Các mô hình AI chung chung thường thiếu kiến thức cụ thể cần thiết để hoạt động chính xác trong bối cảnh kinh doanh cụ thể. Bằng cách cho phép các tác nhân AI suy luận trên dữ liệu độc đáo của tổ chức, giải pháp tích hợp thúc đẩy sự phát triển của các mô hình mang lại kết quả chính xác và phù hợp hơn, phù hợp với nhu cầu hoạt động cụ thể.
2. Bảo mật và Quyền riêng tư Dữ liệu: Xử lý dữ liệu kinh doanh độc quyền đòi hỏi các biện pháp bảo mật nghiêm ngặt. Việc tích hợp các mô hình Claude nguyên bản trong nền tảng Databricks cho phép các tổ chức tận dụng AI mạnh mẽ trong khi vẫn duy trì quyền kiểm soát tốt hơn đối với dữ liệu của họ. Dữ liệu có thể được xử lý trong giới hạn an toàn của môi trường Databricks, giảm thiểu phơi nhiễm và tuân thủ các giao thức quản trị đã được thiết lập. Điều này giải quyết các mối lo ngại lớn về việc gửi thông tin nhạy cảm đến các nhà cung cấp mô hình bên ngoài.
3. Quản trị và Tuân thủ: Các doanh nghiệp hoạt động theo các yêu cầu quy định và tuân thủ nghiêm ngặt. Databricks Mosaic AI, một thành phần quan trọng của nền tảng, cung cấp các công cụ để quản trị đầu cuối trong toàn bộ vòng đời dữ liệu và AI. Điều này bao gồm các khả năng giám sát hiệu suất mô hình, đảm bảo tính công bằng, theo dõi dòng dữ liệu (lineage) và quản lý kiểm soát truy cập, những yếu tố quan trọng để xây dựng các hệ thống AI đáng tin cậy và tuân thủ. Việc tích hợp Claude trong khuôn khổ được quản trị này mở rộng các kiểm soát này sang việc sử dụng các LLM tiên tiến.
4. Độ phức tạp Triển khai và Tích hợp: Việc thiết lập và quản lý cơ sở hạ tầng để triển khai các mô hình AI tinh vi có thể phức tạp và tốn nhiều tài nguyên. Việc tích hợp nguyên bản đơn giản hóa đáng kể quy trình này, cho phép các nhóm dữ liệu tận dụng các mô hình Claude trong môi trường Databricks quen thuộc mà không cần xây dựng và duy trì các quy trình triển khai AI riêng biệt.
5. Đánh giá Hiệu suất và ROI: Việc đánh giá hiệu quả và lợi tức đầu tư (ROI) của các sáng kiến AI có thể là một thách thức. Databricks Mosaic AI cung cấp các công cụ để đánh giá hiệu suất mô hình dựa trên các chỉ số kinh doanh và bộ dữ liệu cụ thể. Kết hợp điều này với sự tối ưu hóa của Claude cho các tác vụ thực tế giúp đảm bảo rằng các tác nhân AI được triển khai mang lại giá trị có thể đo lường được.

Bằng cách cung cấp một giải pháp thống nhất kết hợp các mô hình AI tốt nhất trong lớp với các công cụ quản lý dữ liệu và quản trị mạnh mẽ, Databricks và Anthropic nhằm mục đích hợp lý hóa con đường từ thử nghiệm AI đến triển khai cấp sản xuất, làm cho AI tinh vi trở nên dễ tiếp cận, an toàn và có tác động hơn đối với các doanh nghiệp.

Giới thiệu Claude 3.7 Sonnet: Một Chuẩn mực Mới về Suy luận và Lập trình

Một điểm nổi bật đáng kể của quan hệ đối tác này là sự sẵn có ngay lập tức của mô hình tiên phong mới nhất của Anthropic, Claude 3.7 Sonnet, trong hệ sinh thái Databricks. Mô hình nàyđại diện cho một bước tiến đáng kể về khả năng AI và được định vị là nền tảng của sản phẩm chung. Claude 3.7 Sonnet đặc biệt đáng chú ý vì một số lý do:

• Suy luận Lai (Hybrid Reasoning): Nó được mô tả là mô hình suy luận lai đầu tiên trên thị trường. Mặc dù chi tiết cụ thể của kiến trúc này là độc quyền, nó gợi ý một cách tiếp cận tiên tiến kết hợp các kỹ thuật khác nhau (có khả năng bao gồm suy luận tượng trưng cùng với xử lý mạng nơ-ron) để đạt được sự hiểu biết và khả năng giải quyết vấn đề mạnh mẽ và tinh tế hơn. Điều này có thể dẫn đến hiệu suất được cải thiện đối với các tác vụ phức tạp đòi hỏi suy luận logic, lập kế hoạch và phân tích nhiều bước.
• Khả năng Lập trình Hàng đầu Ngành: Mô hình được công nhận là dẫn đầu ngành về các tác vụ lập trình. Khả năng này là vô giá đối với các doanh nghiệp muốn tự động hóa quy trình phát triển phần mềm, tạo đoạn mã, gỡ lỗi các cơ sở mã hiện có hoặc dịch mã giữa các ngôn ngữ lập trình khác nhau—tất cả đều có khả năng được thông báo bởi các tiêu chuẩn và thư viện mã hóa nội bộ của công ty có thể truy cập thông qua Databricks.
• Tối ưu hóa cho Tiện ích Thực tế: Anthropic nhấn mạnh rằng các mô hình Claude, bao gồm 3.7 Sonnet, được tối ưu hóa cho các loại tác vụ thực tế mà khách hàng thấy hữu ích nhất. Sự tập trung thực tế này đảm bảo rằng sức mạnh của mô hình chuyển thành lợi ích hữu hình cho hoạt động kinh doanh, thay vì chỉ xuất sắc ở các điểm chuẩn lý thuyết.
• Khả năng tiếp cận: Việc cung cấp một mô hình tiên tiến như vậy trực tiếp thông qua Databricks trên các nền tảng đám mây lớn (AWS, Azure, Google Cloud Platform) dân chủ hóa quyền truy cập. Các tổ chức có thể thử nghiệm và triển khai AI tiên tiến này mà không cần cơ sở hạ tầng chuyên biệt hoặc mối quan hệ trực tiếp với nhà cung cấp mô hình, tận dụng khoản đầu tư Databricks hiện có của họ.

Việc tích hợp Claude 3.7 Sonnet cung cấp cho khách hàng Databricks quyền truy cập ngay lập tức vào một công cụ mạnh mẽ có khả năng giải quyết các thách thức phân tích, sáng tạo và kỹ thuật phức tạp. Điểm mạnh của nó trong suy luận và lập trình, kết hợp với tính khả dụng nguyên bản cùng với dữ liệu doanh nghiệp, định vị nó là yếu tố hỗ trợ chính để xây dựng thế hệ tiếp theo của các ứng dụng và tác nhân thông minh.

Lợi thế Khác biệt của Tích hợp Nguyên bản

Khái niệm tích hợp nguyên bản là trung tâm của đề xuất giá trị của quan hệ đối tác Databricks-Anthropic. Cách tiếp cận này khác biệt đáng kể so với các phương pháp truy cập mô hình AI truyền thống, thường dựa vào Giao diện Lập trình Ứng dụng (API) bên ngoài. Tích hợp nguyên bản ngụ ý một kết nối sâu hơn, liền mạch hơn giữa các mô hình Claude của Anthropic và Nền tảng Trí tuệ Dữ liệu Databricks, mang lại một số lợi thế tiềm năng:

• Giảm Độ trễ: Xử lý yêu cầu trong cùng một môi trường nền tảng có khả năng giảm độ trễ mạng liên quan đến các lệnh gọi API bên ngoài, dẫn đến thời gian phản hồi nhanh hơn cho các ứng dụng AI. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các trường hợp sử dụng thời gian thực hoặc tương tác.
• Tăng cường Bảo mật: Bằng cách giữ việc xử lý dữ liệu trong phạm vi an toàn của nền tảng Databricks (tùy thuộc vào chi tiết triển khai cụ thể), tích hợp nguyên bản có thể tăng cường đáng kể bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu. Dữ liệu độc quyền nhạy cảm có thể không cần phải đi qua các mạng bên ngoài hoặc được xử lý bởi cơ sở hạ tầng của bên thứ ba giống như với các lệnh gọi API, phù hợp hơn với các tư thế bảo mật nghiêm ngặt của doanh nghiệp.
• Quy trình làm việc Hợp lý: Các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển có thể truy cập và sử dụng các mô hình Claude bằng các công cụ và giao diện Databricks quen thuộc. Điều này loại bỏ nhu cầu quản lý thông tin đăng nhập, SDK hoặc điểm tích hợp riêng biệt, đơn giản hóa vòng đời phát triển, triển khai và quản lý các ứng dụng AI. Toàn bộ quy trình, từ chuẩn bị dữ liệu đến gọi mô hình và phân tích kết quả, có thể diễn ra trong một môi trường thống nhất.
• Quản trị Đơn giản hóa: Việc tích hợp sử dụng mô hình trong nền tảng Databricks cho phép áp dụng nhất quán các chính sách quản trị, kiểm soát truy cập và cơ chế kiểm toán do Mosaic AI quản lý. Việc giám sát việc sử dụng, chi phí và hiệu suất trở thành một phần của khuôn khổ quản trị dữ liệu hiện có.
• Hiệu quả Chi phí Tiềm năng: Tùy thuộc vào các mô hình định giá và việc sử dụng tài nguyên, tích hợp nguyên bản có thể cung cấp các cấu trúc chi phí dễ dự đoán hoặc tối ưu hóa hơn so với các mô hình API trả tiền theo lệnh gọi, đặc biệt đối với các tình huống sử dụng khối lượng lớn được kết hợp chặt chẽ với các tác vụ xử lý dữ liệu đã chạy trên Databricks.

Sự kết hợp chặt chẽ này biến Claude từ một công cụ bên ngoài thành một khả năng nhúng trong hệ sinh thái dữ liệu doanh nghiệp, làm cho việc phát triển và triển khai các tác nhân AI tinh vi, nhận biết dữ liệu trở nên hiệu quả, an toàn và dễ quản lý hơn đáng kể.

Cung cấp Sự Linh hoạt Thông qua Triển khai Đa đám mây Liền mạch

Một khía cạnh quan trọng của sản phẩm Databricks-Anthropic là tính khả dụng của nó trên các nhà cung cấp đám mây công cộng lớn: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure và Google Cloud Platform (GCP). Chiến lược đa đám mây này rất cần thiết để đáp ứng các yêu cầu cơ sở hạ tầng đa dạng của các doanh nghiệp hiện đại. Nhiều tổ chức sử dụng nhiều nhà cung cấp đám mây để tận dụng các dịch vụ tốt nhất, đảm bảo khả năng phục hồi, tránh bị khóa nhà cung cấp hoặc tuân thủ các yêu cầu cụ thể của khu vực hoặc khách hàng.

Bản thân Databricks được thiết kế như một nền tảng đa đám mây, cung cấp một lớp trí tuệ dữ liệu nhất quán bất kể cơ sở hạ tầng đám mây cơ bản. Bằng cách cung cấp các mô hình Claude nguyên bản trong Databricks trên AWS, Azure và GCP, quan hệ đối tác đảm bảo rằng khách hàng có thể hưởng lợi từ việc tích hợp AI tiên tiến này bất kể môi trường đám mây ưa thích hoặc chiến lược đa đám mây của họ.

Điều này mang lại một số lợi ích chính:

• Lựa chọn và Linh hoạt: Doanh nghiệp có thể triển khai các tác nhân AI do Claude cung cấp trên (các) nền tảng đám mây phù hợp nhất với nhu cầu kỹ thuật, đầu tư cơ sở hạ tầng hiện có và thỏa thuận thương mại của họ.
• Tính nhất quán: Các nhóm phát triển có thể xây dựng và quản lý các ứng dụng AI bằng giao diện và bộ công cụ nhất quán (Databricks và Claude) trên các môi trường đám mây khác nhau, giảm độ phức tạp và chi phí đào tạo.
• Gần gũi Dữ liệu: Các tổ chức có thể tận dụng các mô hình Claude trong cùng một môi trường đám mây nơi đặt các hồ dữ liệu (data lakes) hoặc kho dữ liệu (data warehouses) chính của họ, tối ưu hóa hiệu suất và có khả năng giảm chi phí truyền dữ liệu ra ngoài (egress costs).
• Đảm bảo Tương lai: Cách tiếp cận đa đám mây cung cấp khả năng phục hồi và khả năng thích ứng, cho phép các doanh nghiệp phát triển chiến lược đám mây của họ mà không làm gián đoạn khả năng AI được xây dựng trên sự tích hợp Databricks-Anthropic.

Cam kết về tính khả dụng đa đám mây nhấn mạnh sự tập trung của quan hệ đối tác vào việc đáp ứng nhu cầu doanh nghiệp một cách thực tế, thừa nhận bản chất không đồng nhất của cơ sở hạ tầng CNTT hiện đại và cung cấp một con đường linh hoạt để áp dụng AI tiên tiến.

Databricks Mosaic AI: Động cơ cho AI được Quản trị và Đáng tin cậy

Trong khi Anthropic cung cấp các mô hình Claude mạnh mẽ, Databricks Mosaic AI cung cấp khuôn khổ thiết yếu để xây dựng, triển khai và quản lý các ứng dụng AI một cách có trách nhiệm và hiệu quả trong bối cảnh doanh nghiệp. Mosaic AI là một phần không thể thiếu của Nền tảng Trí tuệ Dữ liệu Databricks, cung cấp một bộ công cụ được thiết kế để giải quyết toàn bộ vòng đời AI với sự nhấn mạnh mạnh mẽ vào quản trị và độ tin cậy.

Các khả năng chính của Mosaic AI liên quan đến quan hệ đối tác Anthropic bao gồm:

• Phục vụ Mô hình (Model Serving): Cung cấp cơ sở hạ tầng tối ưu hóa để triển khai và phục vụ các mô hình AI, bao gồm các LLM như Claude, ở quy mô lớn với tính sẵn sàng cao và độ trễ thấp.
• Tìm kiếm Vector (Vector Search): Cho phép tìm kiếm tương đồng hiệu quả, rất quan trọng cho các ứng dụng Truy xuất Tăng cường Sinh (Retrieval-Augmented Generation - RAG), cho phép các tác nhân AI truy xuất thông tin liên quan từ cơ sở kiến thứcdoanh nghiệp để thông báo phản hồi của chúng.
• Giám sát Mô hình (Model Monitoring): Cung cấp các công cụ để theo dõi hiệu suất mô hình, phát hiện sự trôi dạt (thay đổi hiệu suất theo thời gian) và giám sát chất lượng dữ liệu, đảm bảo rằng các tác nhân AI được triển khai vẫn chính xác và đáng tin cậy.
• Kỹ thuật và Quản lý Đặc trưng (Feature Engineering and Management): Đơn giản hóa quy trình tạo, lưu trữ và quản lý các đặc trưng dữ liệu được sử dụng để đào tạo hoặc tương tác với các mô hình AI.
• Quản trị AI (AI Governance): Cung cấp các khả năng theo dõi dòng dữ liệu (hiểu dữ liệu đến từ đâu và các mô hình được xây dựng như thế nào), kiểm soát truy cập, nhật ký kiểm toán và đánh giá tính công bằng, đảm bảo rằng các hệ thống AI được phát triển và sử dụng một cách có trách nhiệm và tuân thủ các quy định.
• Công cụ Đánh giá (Evaluation Tools): Cho phép các tổ chức đánh giá nghiêm ngặt chất lượng, độ an toàn và độ chính xác của các mô hình và tác nhân AI, bao gồm cả LLM, dựa trên các yêu cầu kinh doanh và bộ dữ liệu cụ thể trước và sau khi triển khai.

Mosaic AI hoạt động như cầu nối quan trọng giữa sức mạnh thô của các mô hình như Claude và thực tế triển khai trong doanh nghiệp. Nó cung cấp các lan can bảo vệ, hệ thống giám sát và công cụ quản lý cần thiết để đảm bảo rằng các tác nhân AI được xây dựng bằng mô hình Anthropic không chỉ thông minh mà còn an toàn, đáng tin cậy, được quản trị và phù hợp với các mục tiêu kinh doanh. Cách tiếp cận toàn diện này rất quan trọng để xây dựng niềm tin và sự tự tin vào các hệ thống AI xử lý dữ liệu và quy trình kinh doanh quan trọng.

Tầm nhìn Chung cho AI Biến đổi Tức thì

Các nhà lãnh đạo của cả Databricks và Anthropic đều trình bày một tầm nhìn hấp dẫn về tác động tức thì và tương lai của mối quan hệ đối tác này, nhấn mạnh sự chuyển dịch từ AI như một lời hứa trong tương lai sang một thực tế đang biến đổi các doanh nghiệp ngay trong hiện tại.

Ali Ghodsi, Đồng sáng lập và CEO của Databricks, nhấn mạnh đề xuất giá trị cốt lõi: trao quyền cho các doanh nghiệp cuối cùng cũng mở khóa được tiềm năng tiềm ẩn trong kho dữ liệu khổng lồ của họ thông qua việc áp dụng AI tinh vi. Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đưa các khả năng của Anthropic trực tiếp vào Nền tảng Trí tuệ Dữ liệu, nhấn mạnh lợi ích về bảo mật, hiệu quả và khả năng mở rộng. Quan điểm của Ghodsi tập trung vào việc cho phép các doanh nghiệp vượt ra ngoài các giải pháp AI chung chung và xây dựng các tác nhân AI chuyên biệt theo lĩnh vực được điều chỉnh tỉ mỉ cho bối cảnh hoạt động và kiến thức độc quyền độc đáo của họ. Điều này, ông gợi ý, đại diện cho tương lai thực sự của AI doanh nghiệp – trí tuệ tùy chỉnh, tích hợp và dựa trên dữ liệu.

Dario Amodei, CEO và Đồng sáng lập của Anthropic, lặp lại cảm nhận về tác động tức thì của AI, nói rằng sự chuyển đổi của các doanh nghiệp đang diễn ra “ngay bây giờ”. Ông dự đoán những tiến bộ đáng kể trong thời gian tới, đặc biệt là trong việc phát triển các tác nhân AI có khả năng hoạt động độc lập trong các nhiệm vụ phức tạp. Amodei xem sự sẵn có của Claude trên Databricks như một chất xúc tác, cung cấp cho khách hàng các công cụ cần thiết để xây dựng các tác nhân dựa trên dữ liệu mạnh mẽ hơn đáng kể. Khả năng này, ông ngụ ý, rất quan trọng đối với các tổ chức đang tìm cách duy trì lợi thế cạnh tranh trong cái mà ông gọi là “kỷ nguyên mới của AI này”.

Cùng nhau, những quan điểm này vẽ nên một bức tranh về một mối quan hệ đối tác dựa trên ứng dụng thực tế và tạo ra giá trị tức thì. Đó không chỉ là việc cung cấp quyền truy cập vào các mô hình mạnh mẽ; đó là về việc tích hợp chúng sâu sắc vào cấu trúc dữ liệu của các tổ chức để thúc đẩy sự phát triển của các tác nhân thông minh, tự trị có khả năng giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp, thực tế ngày nay, mở đường cho các ứng dụng thậm chí còn tinh vi hơn vào ngày mai.

Vượt ra ngoài Trí tuệ Chung chung: Xây dựng Giải pháp AI Chuyên biệt theo Lĩnh vực

Một chủ đề lặp đi lặp lại và là động lực chính đằng sau liên minh Databricks-Anthropic là sự chuyển dịch khỏi AI một kích cỡ phù hợp với tất cả sang trí tuệ chuyên biệt theo lĩnh vực. Các mô hình AI đa năng, mặc dù ấn tượng, thường thiếu sự hiểu biết tinh tế cần thiết cho các nhiệm vụ chuyên biệt của doanh nghiệp. Kiến thức của chúng thường dựa trên dữ liệu internet rộng lớn, có thể không phù hợp với thuật ngữ, quy trình và thông tin bí mật cụ thể của một doanh nghiệp hoặc ngành cụ thể.

Quan hệ đối tác này trực tiếp tạo điều kiện cho việc tạo ra các giải pháp AI tùy chỉnh cao bằng cách kết hợp:

• Khả năng Làm chủ Dữ liệu của Databricks: Nền tảng cung cấp các công cụ mạnh mẽ để truy cập, chuẩn bị và quản lý tài sản dữ liệu độc đáo của tổ chức – nguyên liệu thô cho kiến thức chuyên biệt theo lĩnh vực. Điều này bao gồm cơ sở dữ liệu có cấu trúc, tài liệu phi cấu trúc, nhật ký, v.v.
• Các Mô hình Thích ứng của Anthropic: Các mô hình Claude, đặc biệt khi được sử dụng trong các khuôn khổ như Truy xuất Tăng cường Sinh (RAG) được kích hoạt bởi các tính năng của Databricks như Vector Search, có thể được căn cứ hiệu quả vào dữ liệu độc quyền này. Các mô hình có thể truy xuất các đoạn trích liên quan từ cơ sở kiến thức nội bộ và sử dụng thông tin đó để tạo phản hồi hoặc thực hiện các tác vụ với độ chính xác cao và phù hợp với ngữ cảnh.
• Công cụ Phát triển của Mosaic AI: Nền tảng cung cấp môi trường để tinh chỉnh các mô hình (nếu có), xây dựng các ứng dụng kết hợp RAG và đánh giá hiệu suất của các giải pháp tùy chỉnh này dựa trên các tiêu chí kinh doanh cụ thể.

Sức mạnh tổng hợp này cho phép, ví dụ, một công ty dược phẩm xây dựng một tác nhân AI hiểu dữ liệu quy trình phát triển thuốc cụ thể và tài liệu quy định của mình, hoặc một doanh nghiệp thương mại điện tử tạo ra một tác nhân quen thuộc sâu sắc với danh mục sản phẩm, mức tồn kho và lịch sử tương tác khách hàng của mình. Các ứng dụng AI kết quả có giá trị hơn nhiều vì chúng nói ngôn ngữ của doanh nghiệp và hoạt động dựa trên sự thật cơ bản của nó. Khả năng tạo ra các tác nhân AI riêng biệt này, được cung cấp bởi dữ liệu doanh nghiệp và các mô hình tiêntiến, mang lại lợi thế cạnh tranh đáng kể, cho phép các công ty tự động hóa các quy trình phức tạp, khám phá những hiểu biết độc đáo và cung cấp trải nghiệm khách hàng vượt trội phù hợp với thị trường ngách cụ thể của họ.

Củng cố Niềm tin: Bảo mật và An toàn trong Kỷ nguyên AI Tích hợp

Trong thời đại mà vi phạm dữ liệu và lạm dụng AI là những mối lo ngại đáng kể, việc thiết lập niềm tin là tối quan trọng đối với việc áp dụng các công nghệ AI mạnh mẽ trong doanh nghiệp. Quan hệ đối tác Databricks và Anthropic vốn giải quyết những lo ngại này thông qua sự kết hợp giữa thiết kế công nghệ và trọng tâm của tổ chức.

Cam kết về An toàn của Anthropic: Anthropic được thành lập với sứ mệnh cốt lõi tập trung vào an toàn và nghiên cứu AI. Quy trình phát triển mô hình của họ kết hợp các kỹ thuật nhằm tạo ra các hệ thống AI hữu ích, trung thực và vô hại. Sự tập trung vào việc xây dựng AI an toàn hơn này cung cấp một lớp tin cậy nền tảng cho các doanh nghiệp ngần ngại triển khai các LLM mạnh mẽ, đặc biệt là những LLM tương tác với dữ liệu nhạy cảm hoặc khách hàng.

Nền tảng An toàn của Databricks: Nền tảng Trí tuệ Dữ liệu Databricks được xây dựng với bảo mật và quản trị cấp doanh nghiệp làm cốt lõi. Bằng cách tích hợp các mô hình Claude nguyên bản, quan hệ đối tác tận dụng các tính năng bảo mật hiện có này:

• Lưu trữ và Kiểm soát Dữ liệu: Tích hợp nguyên bản có khả năng cho phép dữ liệu vẫn nằm trong môi trường được kiểm soát của khách hàng (phiên bản Databricks của họ trên đám mây họ chọn), giảm thiểu rủi ro liên quan đến việc truyền dữ liệu nh