Anthropic stelt zijn nieuwste Claude-modellen ter beschikking via het Databrick Data Intelligence Platform. Het partnerschap maakt het voor Databricks-klanten mogelijk om op basis van eigen bedrijfsdata AI-agenten te ontwikkelen en implementeren.
Databricks gaat een samenwerking aan met Anthropic om Claude-modellen beschikbaar te maken binnen het Data Intelligence Platform. Bedrijven kunnen zo AI-agenten bouwen op basis van eigen data, met ondersteuning voor reasoning, governance en integratie via meerdere cloudplatformen.
Op basis van eigen data
Meer dan 10.000 organisaties die klant zijn bij Databricks kunnen voortaan Claude-modellen van Anthropic gebruiken binnen het Databricks Data Intelligence Platform. Het vijfjarig partnerschap integreert de Claude 3.7 Sonnet-modellen – ontworpen voor complexe redeneervragen en codeertaken – rechtstreeks in het platform, beschikbaar via AWS, Azure en Google Cloud.
De samenwerking richt zich op bedrijven die AI-agenten willen ontwikkelen die redeneren op basis van interne data. Via Databricks Mosaic AI en Claude kunnen organisaties agenten bouwen die toegespitst zijn op hun sector. Daarbij behouden ze controle over governance, toegangsbeheer en modelperformance.
Domeinspecifieke agents
De Claude-modellen kunnen contextrijke datasets verwerken en ondersteunen complexe AI-workflows. In de zorgsector kunnen AI-agents bijvoorbeeld het aanmeldproces voor klinische studies versnellen. In de retail kunnen ze verkoopgegevens analyseren om voorraadbeheer en winkelindeling te optimaliseren.
De modellen zijn rechtstreeks toegankelijk via SQL-queries of model-endpoints. Bedrijven hoeven hun data niet te repliceren, wat kosten bespaart en de workflow vereenvoudigt. Daarnaast kunnen ze Claude-modellen finetunen met eigen data, of gebruikmaken van retrieval augmented generation (RAG) met automatische vector-indexering.
lees ook
Wat is RAG of retrieval augmented generation?
Ook op vlak van AI-governance biedt het partnerschap ondersteuning. Unity Catalog van Databricks voorziet in toegangscontrole, monitoring van data lineage en beveiligingsmaatregelen. Organisaties kunnen hiermee voldoen aan regelgeving en risico’s van AI-gebruik beheersen.