LLM’s für Microlektionen

Unternehmen kämpfen aktuell mit einem Defizit in der Wissensvermittlung. Ein großer Teil des Wissens zu Maschinen, Störungen und Abläufen ist bereits explizit in den Unternehmen vorhanden. Es verteilt sich jedoch auf viele verschiedene Dokumente und Systeme und die Unternehmen haben keine ausreichende Personalkapazität, um dieses zu extrahieren und lernförderlich aufzubereiten.
Das Ziel des Projektes Large Language Models (LLMs) für Microlektionen ist es herauszufinden, inwieweit LLMs genutzt werden können, um vordefinierte Wissens- und Lektionsstrukturen mit passenden Inhalten aus bereits vorhandenen unternehmensinternen Quellen zu befüllen. Im Projekt werden dazu verschiedene LLMs und Systemarchitekturen für deren praktischen Einsatz exemplarisch miteinander verglichen und dazu genutzt, verschiedene vorgegebene Templates, die nach lernförderlichen Kriterien erstellt wurden, mit passenden Wissensinhalten aus bestehenden Dokumenten zu befüllen.
Im Kontext des Vergleichs wird der jeweilige Output der LLM-basierten Architekturen hinsichtlich fachlicher und pädagogischer Qualität bewertet. So erfolgt der Nachweis, ob LLMs dazu genutzt werden können, die Wissensgrundlage für die unternehmensspezifische Wissensvermittlung an Produktionspersonal bereitzustellen. Die erstellten Inhalte können je nach Vorgaben der Templates z.B. für die Störungsdiagnose und -behebung oder für die generelle Weiterbildung in produktionsrelevanten Themen eingesetzt werden.