LibraryAI — Explorative Entwicklung und Erprobung einer virtuellen Bibliotheksassistenten-Anwendung

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Bela Gipp; Professor Dr. Julian Kunkel
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 559325635

In den letzten Jahrzehnten haben Bibliotheken bedeutende technologische Veränderungen erfahren, um die Zugänglichkeit und Verwaltung ihrer Sammlungen und Dienste zu verbessern. Large Language Models (LLMs) wie OpenAI's ChatGPT stellen den nächsten technologischen Sprung dar, der Bibliotheken enorme Möglichkeiten eröffnet. Virtuelle Assistenten, die auf LLMs basieren, haben die Grenzen der natürlichen Sprachverarbeitung wesentlich erweitert. Heutige LLMs haben jedoch kritische Schwächen, die ihren Einsatz im Bibliothekskontext einschränken, sei es durch inhärente Limitierungen oder fehlende Optimierung für relevante Bereiche und Sprachen. Um diese Lücke zu schließen, werden wir LibraryAI – einen spezialisierten virtuellen Bibliotheksassistenten, der LLM-Technologie nutzt – entwickeln, bereitstellen und evaluieren. Das Ziel ist es, den Zugang und die Nutzung wissenschaftlicher Ressourcen und Dienste der Bibliothek zu optimieren und so das Benutzererlebnis für Forschende aller Disziplinen zu verbessern. Der virtuelle Assistent wird eine interaktive Dialogoberfläche bieten, über die die Benutzer mit der umfangreichen wissenschaftlichen Sammlung der Bibliothek interagieren können. Durch den Chat mit dem Assistenten können Benutzer Informationen abrufen, Fragen stellen, Zusammenfassungen erstellen und Inhalte übersetzen. Zudem wird der Assistent das Engagement von Benutzern durch Gespräche und anregende Fachdiskussionen fördern und somit ein interaktives Lernerlebnis sowie wertvolle Unterstützung für die Literaturarbeit von Forschenden bieten. Um diese Ziele zu erreichen, werden wir Transferlernen nutzen, um Open-Source-LLMs für die spezifischen Bereiche und Sprachen der Bibliothek anzupassen. Schwächen von LLMs, wie veraltete Informationen und Halluzinationen, werden wir adressieren, indem wir den virtuellen Assistenten mit Informationssuchsystemen und bestehenden Bibliotheks-APIs integrieren. Das Projekt ist eine Kollaboration der SUB Göttingen, der Scientific Information Analytics Group am Institut für Informatik der Georg-August-Universität Göttingen und des GWDG-Rechenzentrums. Unser multidisziplinäres Team vereint Expertise in Bibliothekswissenschaften, Informatik und Datenmanagement. Darüber hinaus können wir auf umfangreiche Daten und Hochleistungsrechenressourcen zugreifen. Diese Kombination aus domänenspezifischem Wissen, technischem Können und Dateninfrastruktur wird es uns ermöglichen, ein leistungsfähiges, robustes und effizientes Sprachmodell zusammen mit einer benutzerfreundlichen Schnittstelle zu konzipieren, zu implementieren und einzusetzen. LibraryAI wird unabhängig von den zugrunde liegenden Bibliothekssystemen und -sammlungen sein, eine modulare Architektur aufweisen und öffentlich zugänglich gemacht werden, um seine Anpassungsfähigkeit für andere Bibliotheken zu gewährleisten.

• DFG-Verfahren: Forschungsdaten und Software (Wiss. Literaturversorgung und Informationssysteme)