Claude Opus 4.5가 출시되었습니다

고객은 Databricks에서 매일 엑사바이트 규모의 데이터를 처리하며, 생성형 AI는 이미 새로운 기능으로 이러한 데이터 엔지니어링 파이프라인을 혁신하고 있습니다. Anthropic의 새로운 프론티어 모델인 Claude Opus 4.5와 Claude Sonnet 4.5를 통해 고객이 혁신을 가속화하도록 지원하게 되어 기쁩니다. 이제 이 모델을 DBSQL을 통해 거버넌스가 적용된 데이터에 대규모로 직접 적용하고 Agent Bricks로 에이전트를 구축하는 데 사용할 수 있습니다. 

Claude Opus 4.1 출시 불과 몇 주 만에 공개된 Claude Opus 4.5는 생성형 AI의 빠른 혁신 속도를 보여줍니다. Databricks를 사용하면 기업은 뒤처질까 걱정할 필요가 없습니다. Claude Opus 4.5는 모든 제공업체의 최고의 모델을 거버넌스가 적용된 엔터프라이즈 데이터에 직접 제공하는 최신 사례입니다. 이를 통해 job에 적합한 모델을 평가하고 선택한 다음, 모델과 요구 사항이 발전함에 따라 쉽게 전환하면서 이 모든 것을 대규모로 효율적으로 실행할 수 있습니다.

Claude Opus 4.5의 새로운 기능

Claude Opus 4.5는 Anthropic의 가장 강력한 모델로, 코딩, 에이전트, 컴퓨터 사용 및 사무 작업 전반에 걸쳐 새로운 기준을 제시합니다. Sonnet 4.5와 Opus 4.1을 모두 능가하는 성능을 보이면서도 Opus 수준의 인텔리전스를 3분의 1 비용으로 이용할 수 있게 합니다. Claude Sonnet 4.5는 품질과 속도 간의 최적의 균형을 맞추는 동시에 코딩, 금융, 연구 분야에서 향상된 도메인 전문성을 제공하도록 특별히 설계되었습니다.

주요 사용 사례:

• 장기 실행 에이전트: 에이전트가 다채널 마케팅 캠페인을 자율적으로 관리하거나 여러 부서에 걸친 엔터프라이즈 워크플로를 오케스트레이션하는 등 최고의 정확도를 요구하는 복잡한 다단계 작업을 처리할 수 있도록 지원합니다. 프로그래밍 방식의 도구 호출을 통해 에이전트는 Python에서 직접 도구를 실행할 수 있습니다.
• 코딩: Claude Opus 4.5는 자율적인 장기 코딩 작업에 탁월하며, 몇 시간 또는 며칠에 걸친 복잡한 소프트웨어 프로젝트를 계획하고 실행할 수 있습니다. 더 광범위한 언어 지원과 향상된 동작으로 작업할 수 있으며, 예를 들어 더 효율적인 코드, 더 나은 테스트 커버리지, 더 깔끔한 아키텍처 선택 등이 있습니다.

금융 분석: Claude Opus 4.5는 초급 수준부터 고급 예측 분석에 이르기까지 다양한 금융 분석 작업을 처리할 수 있습니다. 메모리를 활용하여 여러 파일에 걸쳐 컨텍스트와 일관성을 유지할 수 있으며, 스프레드시트, 슬라이드, 문서 생성 기능도 개선되었습니다.

엔터프라이즈 데이터, 프런티어 AI를 만나다.

기업은 계약서 및 규제 서류부터 지원 티켓 및 연구 논문에 이르기까지 방대한 양의 비정형 데이터를 생성합니다. 이 정보는 중요한 인사이트를 담고 있지만, 대규모로 작업하기는 매우 어려웠습니다. 이제 생성형 AI를 통해 이 데이터가 보유한 인사이트를 활용하고, 이전에는 시간이 너무 많이 걸리거나 복잡해서 광범위하게 수행하기 어려웠던 정보 추출, 요약, 예측과 같은 작업을 자동화할 수 있게 되었습니다.

그러나 프로덕션 규모에서 이러한 인사이트에 액세스하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 데이터를 외부 APIs로 내보내고, 다시 합친 다음, 별도의 도구에서 관리해야 합니다. 이는 거버넌스 위험을 초래하고 리니지를 손상시키며 도입을 늦춥니다.

그래서 저희는 거버넌스가 적용된 엔터프라이즈 데이터에 LLM을 직접 적용하는 간단한 방법인 AI Functions를 도입했습니다. Databricks는 보안 시스템에서 데이터를 이동하는 대신 AI 모델을 데이터로 가져와 거버넌스, 리니지, 관측 가능성을 유지하면서 AI로 기존 데이터 파이프라인을 확장할 수 있습니다.

이제 Claude 4.5를 통해 AI Functions는 다음 단계로 크게 도약합니다. 기업은 단순한 분석을 넘어 복잡한 다단계 추론을 처리하고 가장 중요한 작업을 자신 있게 확장할 수 있습니다. 이를 통해 계약서의 의무 분석, 서류의 규정 준수 위험 감지, 연구 결과를 구조화된 인사이트로 추출하는 등의 사용 사례가 가능해지며, 기업은 복잡한 비정형 데이터를 대규모로 실행 가능한 인텔리전스로 전환할 수 있는 길을 열어줍니다.

사용자 데이터에 Claude 4.5 적용하기

SQL에서 직접 실행

Claude Opus 4.5와 Sonnet 4.5는 SQL이나 Python의 기본 내장 연산자처럼 사용할 수 있어 데이터가 있는 곳에서 직접 계약서, PDF, 스크립트, 이미지 등을 간단하게 분석할 수 있습니다. 이 query를 실행하면 Databricks가 백엔드에서 Claude 용량을 자동으로 확장하여 몇 개부터 수백만 개의 행까지 모두 처리하며, 추가 설정 없이 빠르고 안정적인 결과를 보장합니다.

Lakeflow로 엔드투엔드 GenAI ETL 파이프라인 구축

프로덕션의 경우, Claude를 LakeFlow Pipelines 에 연결하여 GenAI ETL을 구축할 수 있습니다. 즉, Salesforce 또는 Amazon S3와 같은 시스템에서 데이터를 수집하고, 요약 또는 분류와 같은 AI 변환을 적용하며, 기본 내장 거버넌스 및 관측 가능성을 통해 플로우를 오케스트레이션할 수 있습니다.

Claude 4.5 및 Agent Bricks로 데이터에 에이전트를 활용하세요.

Databricks Agent Bricks를 통해, 기업은 Claude 4.5를 도메인별 사용 사례에 적용할 수 있습니다. Agent Bricks는 엔터프라이즈 작업에 대한 에이전트를 빌드 및 평가하고, 이를 조정하며, 지속적으로 성능을 개선하여 프로덕션에서 측정 가능한 품질을 보장합니다.

시작하기

Claude Opus 4.5는 오늘부터 지원되는 Databricks Workspace에 출시되기 시작하며 Sonnet 4.5는 이미 사용 가능합니다. 다음을 수행할 수 있습니다.

• Mosaic AI Playground를 사용하여 Claude 4.5를 쉽게 시작하고 기존 모델과 비교해 보세요.
• SQL 및 Python에서 직접 AI Functions로 Claude 4.5를 사용해 보세요.
• Lakeflow에서 Claude로 GenAI ETL 파이프라인을 구축하세요.
• Claude 4.5와 Agent Bricks로 실시간, 도메인 특화 에이전트를 탐색해 보세요.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)