Neue B2B-Commerce Studie
Jetzt downloaden
APA integriert fortschrittliches NLP, um den Zugang zu Pressearchiven zu verbessern
Effiziente Informationssuche durch KI
Die Austria Presse Agentur (APA) hat eine bedeutende Initiative gestartet, um den Zugang zu Nachrichtenartikeln und Pressemitteilungen durch den Einsatz fortschrittlicher natürlicher Sprachverarbeitung (Natural Language Processing - NLP) zu vereinfachen.
Wir setzen diese Initiative für die Forschungs- und Entwicklungsabteilung der Austria Presse Agentur um. Unsere Zusammenarbeit konzentriert sich auf den Einsatz innovativer Technologien bei der Einbettung von AI-Modellen und Large Language Models (LLMs), um die semantischen Suchmöglichkeiten im umfangreichen Pressemitteilungsarchiv der APA deutlich zu verbessern.
Die Herausforderung
Umfangreiches Pressearchiv soll Ineffizienzen bei der Suche überwinden
Das Pressearchiv der APA ist riesig und enthält Informationen aus vielen Jahren. Die größte Herausforderung war die Ineffizienz herkömmlicher, auf Schlüsselwörtern basierender Suchmethoden, die aufgrund der Nuancen und Komplexität natürlicher Sprache oft nicht in der Lage waren, relevante Dokumente zu finden. Dies erschwerte es Journalisten und Forschern, Informationen schnell und effektiv zu finden und zu nutzen.
Unsere Lösungsansätze
Pressearchiv mit semantischer Suche, benutzerfreundlicher Oberfläche und mehrsprachigen Funktionen
1. Verbesserung der semantischen Suche durch Einbettungsmodelle: Wir haben mehrere Bi-Encoder-Modelle entwickelt und trainiert, die in der Lage sind, den semantischen Inhalt von Texten zu verstehen und damit die Grundlage für einen intuitiveren Suchprozess zu schaffen.
2. Benutzerfreundliches Web-Interface: Wir haben eine Weboberfläche implementiert, um Echtzeittests und Interaktion mit den neuen semantischen Suchtechnologien zu ermöglichen und so die Benutzererfahrung und das Sammeln von Feedback zu verbessern.
3. Verbesserung der Genauigkeit durch Re-Ranking-Modelle: Integration von Cross-Encoder-Modellen zur Neubewertung von Suchergebnissen, um sicherzustellen, dass die relevantesten Artikel klarer angezeigt werden.
4. Datensatzgenerierung für robustes Training: Einsatz modernster LLMs wie GPT-4 und Mixtral zur Generierung vielfältiger und umfangreicher Datensätze, die zum Training und zur Verfeinerung unserer NLP-Modelle benötigt werden.
5. Prototyp-Entwicklung mit RAG: Aufbau eines RAG-Prototypen (Retrieval-Augmented Generation), um mit der direkten Generierung von Antworten zu experimentieren und den Weg für zukünftige Verbesserungen im automatisierten Content Retrieval zu ebnen.
6. Mehrsprachigkeit: Anpassung der Suchtechnologie, um Quellen in mehreren Sprachen zu verstehen und mit ihnen zu interagieren.
Ausblick
Verbesserte Genauigkeit und Nutzerzufriedenheit
Die ersten Ergebnisse des Projekts sind sehr vielversprechend und zeigen deutliche Verbesserungen bei der Suchgenauigkeit und der Benutzerzufriedenheit. Für die Zukunft planen wir eine weitere Verfeinerung unserer NLP-Modelle auf Basis des laufenden Nutzer-Feedbacks und die Erforschung zusätzlicher Funktionalitäten wie z.B. prädiktive Suche und automatische Inhaltszusammenfassung. Dieses Projekt setzt nicht nur einen neuen Standard für die semantische Suche in Pressearchiven, sondern eröffnet auch Möglichkeiten für die Anwendung ähnlicher Technologien in anderen datenintensiven Branchen.