Mit KI die Abläufe der Entwicklung optimieren

Mit Frends LLM Code Generation können Benutzer C#-Code direkt innerhalb der Integrationsprozesse von Frends über Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache generieren. Diese Funktion optimiert den Prozess der Erstellung von „Code Shapes“ – speziellen Prozessschritten in der Frends-Umgebung – indem Entwickler einfach die benötigte Codefunktion beschreiben können, z. B. „Eingabe in Hex konvertieren“, und den Code direkt von einem integrierten LLM-Dienst (Large Language Model) erhalten.

Diese Funktion ist mit Azure OpenAI verbunden und ermöglicht eine sichere und kontextsensitive Codierung, die auf die Umgebung des Benutzers zugeschnitten ist, wobei jeder Frends-Mandant eine dedizierte Instanz für zusätzliche Sicherheit ausführt.

Mit Frends AI Task Configuration können Benutzer KI-gesteuerte Aufgaben innerhalb von Integrationsprozessen einrichten und konfigurieren. Diese in Frends 6.0 verfügbare Funktion erlaubt es einem Prozess, verschiedene Datenquellen als Input für eine KI-Aufgabe zu nutzen, wobei KI-Modelle aus dem Azure AI-Katalog verwendet werden können.

Zu den wichtigsten Parametern von AI Task Configuration gehören:

1. Auswahl des KI-Modells: Benutzer können bestimmte KI-Modelle (z. B. Modelle aus dem Azure AI-Katalog) auswählen, die ihren Prozessanforderungen entsprechen.
2. Spezielle Vektordatenbank: Unternehmen können ihre Daten in eine Vektordatenbank integrieren, um sicherzustellen, dass KI-Aufgaben den Kontext bestimmter Unternehmensdaten berücksichtigen, wodurch die Relevanz und Sicherheit erhöht werden.
3. Prozessintegration: Die KI-Aufgabe kann nahtlos in einen komplexen Prozesses integriert werden. Die Low-Code-Plattform sorgt dabei für eine vereinfachte Konfiguration.
4. Flexible Konfiguration: Die Konfiguration der KI-Aufgabe umfasst die Definition von Prompts und Umgebungsvariablen. Dies ermöglicht kontextsensitive KI-Interaktionen, die sich an den Prozessanforderungen ausrichten.

Operator AI ist eine Funktion der Frends-Plattform, die KI nutzt, um die operative Entscheidungsfindung und das Monitoring innerhalb von Integrationsprozessen zu unterstützen und zu verbessern. Durch eingebettete, KI-gestützte Erkenntnisse und das automatische Einbinden in die operative Ebene unterstützt Operator AI von Frends die Optimierung von Aufgaben, die traditionell eine manuelle Überwachung erfordern würden, wie beispielsweise Monitoring, Alarmierung und intelligente Entscheidungsfindung.

Operator AI lässt sich nahtlos in die Low-Code-Plattform von Frends integrieren und stellt sicher, dass diese KI-gesteuerten Erweiterungen konfigurierbar, flexibel und sicher sind und auf die betrieblichen Anforderungen jedes Unternehmens abgestimmt sind.

Frends LLM Documentation ist eine Funktion, die die automatische Erstellung von Prozessdokumentationen mithilfe eines Large Language Models (LLM) ermöglicht. Diese Funktion vereinfacht den Dokumentationsprozess für Integrationen deutlich, da Beschreibungen und technische Dokumentationen direkt innerhalb der Frends-Plattform erstellt werden können – basierend auf Design-Vorgaben der einzelnen Prozesse.

Zu den wichtigsten Aspekten der LLM-Dokumentation gehören:

1. Automatische Erstellung von Dokumentationen: Mit einem einzigen Klick kann Frends einen ersten Entwurf der Dokumentation erstellen, der auf der Struktur, den Variablen und den Aufgaben basiert, die im Integrationsprozess verwendet werden.
2. Dynamische Aktualisierungen: Werden Integrationsprozesse weiterentwickelt oder verändert, kann die Dokumentation automatisch aktualisiert werden. Damit gibt es weniger manuelle Arbeiten und es wird gewährleistet, dass die Dokumentation stets mit dem aktuellen Prozessdesign übereinstimmt.
3. Optimierung durch Prompts: Benutzer können die erzeugte Dokumentation durch zusätzliche Prompts oder Anweisungen optimieren, sodass das LLM bestimmte Details verbessern oder komplexe Abschnitte klären kann.
4. Konsistenz über Prozesse hinweg: Durch die Standardisierung der Dokumentation mittels LLMs können Unternehmen eine konsistente, hochwertige Dokumentation über alle Integrationsworkflows hinweg aufrechterhalten, was das Onboarding und das Verständnis der Prozesse erleichtert.

Decision Model Notation (DMN) ist eine standardisierte Modelliersprache, die dazu dient, Entscheidungslogik in einem klaren, strukturierten Format darzustellen und zu automatisieren. DMN hilft dabei, die Diskrepanz zwischen Vorgaben des Business und technischer Umsetzung zu verringern, indem eine visuelle und standardisierte Methode zur Dokumentation und Verwaltung komplexer Entscheidungslogik bereitgestellt wird.

Mit DMN (Decision Model and Notation) lassen sich in Frends Entscheidungsprozesse innerhalb von Integrations-Workflows automatisieren, indem Regeln direkt in die Integrationsprozesse eingebettet werden. Dies hilft Unternehmen dabei, Logik konsistent anzuwenden, Entscheidungsabläufe zu optimieren und Transparenz bei automatisierten Aufgaben zu gewährleisten.

Der Einsatz von DMN in Frends verbessert die Prozessautomatisierung, indem klare und verlässliche Entscheidungslogik direkt in Workflows eingebettet wird und so eine dynamische, regelbasierte Automatisierung gewährleistet wird.

Die Preise für Frends AI basieren auf den KI-Credits. Jede Stufe beinhaltet eine bestimmte Anzahl an KI-Credits pro Monat. Administratoren können bei Bedarf weitere KI-Sitzungen erwerben.

Die Anzahl der KI-Sitzungen wird zu Monatsbeginn zurückgesetzt.

In den Frends-Stufen enthaltene KI-Credits:

• Start-up – 100
• Business – 1000
• Enterprise – 1000
• Infinity – pro Angebot