Anleitung NENA-GPT

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Häufig gestellte Fragen

FAQs

Wie kann ich eine gute, korrekte Antwort erhalten?

Indem Sie möglichst viel Kontext dem KI-System schon bei der Formulierung der Frage mitgeben.

Wie kann ich eine Auflistung aller NENAs zu einem bestimmten Thema bekommen?

Verwende eine solche Formulierung: "Nenne alle NENAs zum Thema ..."

Ist Groß-Klein-Schreibung relevant?

Ja. Die Eingabe von z.B. "Asset Administration Shell" liefert bessere Antworten als die Eingabe "asset administration shell".

Was bedeutet: "Formuliere deine Frage spezifischer"?

NENA-GPT hat Dokumente gefunden, die mit hoher Wahrscheinlichkeit die Antwort beinhalten. Aber die Antwort kann noch nicht zusammengestellt werden. Eine genauere Formulierung wird NENA-GPT dabei helfen, die korrekte Antwort auszugeben.

Was bedeutet "Ich habe leider keine Datenquellen (NENAs) gefunden."?

Du hast eine Frage zu einem für NENA-GPT unbekannten Thema gestellt.

Funktionsweise von NENA-GPT

NENA-GPT verwendet derzeit einen ”Vector-Search-RAG” (RAG = Retrieval-Augmented Generation)-Prozess. Vector-Search-RAG ist für Situationen konzipiert, in denen die Antworten in Textbereichen (hier: NENAs) enthalten sind und eine ausreichende Grundlage zur Generierung der Antworten bieten. Vector-Search-RAG ist erfolgreich, wenn hoch spezielle Fragen beantwortet werden sollen, z.B. “Was muss bei der Verkabelung von Wägezellen beachtet werden?”

Die Funktionsweise des Prozesses

  • Training der KI

Beim Training der KI wird der Inhalt der NENAs im Vorfeld vektorisiert, um die Bedeutung des Textes für Maschinen verarbeitbar zu machen. 

  • Benutzung des GPT

Bei der Benutzung von NENA-GPT wird die User-Frage ebenfalls hinsichtlich ihrer Bedeutung vektorisiert. Damit sind Frage und Wissensinhalt der NENAs miteinander vergleichbar gemacht worden. Während der Verarbeitung der Anfrage erfolgt ein Vergleich der Ähnlichkeiten von Text-Vektoren und Anfrage-Vektoren. Texte, die der Anfrage am ähnlichsten sind, werden als “relevante Textstellen” ausgewählt.

  • Erzeugung der Antwort

Die User-Anfrage wird dann durch die relevanten Textstellen erweitert. Beides zusammen wird jetzt erneut verarbeitet und an das generative KI-Modell geschickt. Die KI erstellt aus Textauswahl und Anfrage eine fundierte Antwort in natürlicher Sprache.

Vor diesem Hintergrund wird klar, dass User-Inputs wie 

  • “NOA” 
  • “ich suche die NA016”
  • “füllstand” 

es dem KI-System erschweren, vernünftige Antworten zu formulieren.

Mitarbeit durch den User

Der Anwender kann dem KI-System jedoch helfen, die gewünschten Antworten zu geben, indem er ausreichend Kontext in der Frage mitliefert.