Fisent Technologies は、ビジネス プロセス自動化のための GenAI モデルの選択を強化することを目的とした新しいフレームワークを導入しました。GenAI Efficacy Framework (GEF) を使用すると、企業は精度、速度、コスト、一貫性などの重要な要素を評価することで、最適な GenAI モデルを評価および選択できます。このアプローチは、企業がデータ主導の意思決定を行い、GenAI モデルの機能を特定の自動化ニーズに合わせることで高い投資収益率を確保できるように設計されています。

Fisent の CEO である Adrian Murray 氏は、従来の AI モデル評価方法の限界を強調しました。従来の方法では、実際の自動化タスクの複雑な要求が見落とされがちです。GEF は、アプリケーションの決定に最も関連性の高い側面に焦点を当てることでこれに対処し、企業がプロセス自動化の課題にどの大規模言語モデル (LLM) を使用するかについて、より情報に基づいた選択を行えるようにします。

GEF には、顧客がさまざまな LLM オプション間のトレードオフを比較検討するのに役立つコンフィギュレーター ツールが含まれています。このツールは、利用可能なモデルに対して要件にスコアを付けてランク付けされたリストを作成し、迅速な分析のための視覚的な比較チャートも作成します。コンフィギュレーターは、精度要求の増加などの要件の変化に適応し、それに応じて LLM のランキングと関連コストを調整します。このツールは、Fisent BizAI を最初に実装するときと、新しいモデルやアップグレードを検討するときの両方で企業にとって価値があります。

Fisent の応用 GenAI プロセス自動化分野におけるイノベーションへの取り組みは、GEF の開発に明らかです。このフレームワークは、GenAI モデルを評価するための包括的でデータ主導型のユーザーフレンドリーな方法を提供し、急速に変化する GenAI 環境で競争力を維持したい企業に継続的な最適化と使いやすさを保証します。