@misc{SchmidtShigapov2025, author = {Schmidt, Thomas and Shigapov, Renat}, title = {Open-Source-Assistenten f{\"u}r FDM und Open Science: Beratungsservices mit Metasearch und lokalen LLMs}, series = {Themenkreis 4: Bibliotheken - Services und Angebote/ Von Portalen, Plattformen und Assistenten: FDM als Service (25.06.2025, 14:00 - 16:00, Halle 4.1./ Raum III)}, journal = {Themenkreis 4: Bibliotheken - Services und Angebote/ Von Portalen, Plattformen und Assistenten: FDM als Service (25.06.2025, 14:00 - 16:00, Halle 4.1./ Raum III)}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus4-197652}, year = {2025}, abstract = {Beratungsservices zum Forschungsdatenmanagement (FDM) und Open Science sind wichtiger Bestandteil von Forschungsdatenzentren. Gleichzeitig erfordern diese Beratungen aufgrund ihrer thematischen Breite und fachlichen Spezifik ein hohes Maß an Zeit und Ressourcen. Mit FAIR GPT (https://doi.org/10.48550/arXiv.2410.07108) hat die UB Mannheim bereits einen virtuellen Assistenten ver{\"o}ffentlicht, der Forschenden hilft, ihre Daten FAIR zu publizieren. Als „CustomGPT" von OpenAI bietet FAIR GPT zahlreiche M{\"o}glichkeiten Forschungsdaten aufzuwerten, hilft bei der Suche nach geeigneten Repositorien, der Erstellung von Metadaten und Dokumentation u.v.m. Allerdings bietet das Tool keine Quellenangaben und ist nicht quelloffen, was die Anpassbarkeit und das Vertrauen in seine Ergebnisse einschr{\"a}nkt. Auch bestehen Fragen hinsichtlich des Datenschutzes, da ein externer Cloud-Dienst genutzt wird. Um diese Nachteile zu verbessern, m{\"o}chten wir drei virtuelle Open-Source-Assistenten vorstellen, die zur Optimierung von FDM- und Open-Science-Beratungsservices beitragen k{\"o}nnen. Die Tools „FAIR-Perplexica", „FAIR-sensei" und „FAIR-farfalle" verwenden lokale Instanzen der Metasearch-Engine SearXNG, um eine Internetsuche durchzuf{\"u}hren und die Ergebnisse als Input f{\"u}r große Sprachmodelle (LLMs) zu verwenden. Die Internetsuche wird dabei auf relevante FDM-Ressourcen eingegrenzt und die Antworten werden analog zur LLM-Suchmaschine „Perplexity.ai" als Textbeitr{\"a}ge generiert, die mit zahlreichen Fußnoten und Quellen versehen sind. Nutzende mit FDM-spezifischen Fragen erhalten so schnelle und fundierte Antworten, die sich {\"u}ber die bereitgestellten Quellen {\"u}berpr{\"u}fen und vertiefen lassen. Unser Vortrag stellt die genannten Tools detailliert vor und beleuchtet u. a. Aspekte der Transparenz und Provenienz der bereitgestellten Informationen, Fragen zum Datenschutz, der Aktualit{\"a}t und Qualit{\"a}t der Antworten sowie Hinweise zur Installation, Einrichtung und Performance der virtuellen Assistenten.}, language = {de} } @misc{KleinShigapov2022, author = {Klein, Annette and Shigapov, Renat}, title = {ProQuest/Ex Libris: Universit{\"a}t Mannheim setzt auf Text- und Data-Mining L{\"o}sung zur Forschungsunterst{\"u}tzung}, series = {Firmenbeitrag (02.06.2022, 12:45 - 13:45, Vortragsraum 10)}, journal = {Firmenbeitrag (02.06.2022, 12:45 - 13:45, Vortragsraum 10)}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus4-181424}, year = {2022}, abstract = {Frau Dr. Annette Klein, stellvertretende Direktorin der Universit{\"a}tsbibliothek und Leiterin der Abteilung Medienbearbeitung sowie Herr Renat Shigapov, Data Scientist, an der Universit{\"a}t Mannheim stellen vor, wie aus den umfangreichen Qualit{\"a}tsinhalten, die von der Bibliothek bereitgestellt werden, mit modernen Methoden Forschende ganz neue Erkenntnisse gewinnen k{\"o}nnen. Dem Kundenbericht folgt eine kurze Einf{\"u}hrung von TDM Studio, die End-to-End TDM-L{\"o}sung von ProQuest, Part of Clarivate, die von der Idee bis zum endg{\"u}ltigen Ergebnis das Potenzial der Bibliotheksinhalte nutzt, um den Forscher:innen dabei zu helfen, neue Verbindungen herzustellen und zukunftsweisende Ergebnisse zu erzielen.}, language = {de} } @misc{KriegerShigapov2024, author = {Krieger, Ulrich and Shigapov, Renat}, title = {Die BERD@NFDI Plattform: Eine Forschungsinfrastruktur f{\"u}r unstrukturierte Daten in den Sozialwissenschaften}, series = {TK 4: Forschungsnahe Dienste und Open Science/ Forschungsdaten + Communities II (07.06.2024, 09:00 - 11:30, Saal 9 / 1. OG)}, journal = {TK 4: Forschungsnahe Dienste und Open Science/ Forschungsdaten + Communities II (07.06.2024, 09:00 - 11:30, Saal 9 / 1. OG)}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus4-191214}, year = {2024}, abstract = {Forschungsbibliotheken und Wissenschaft arbeiten im NFDI-Konsortium BERD@NFDI zusammen an der Verbesserung der Infrastruktur zur Dokumentation, Auffindbarkeit und Zugang zu unstrukturieren Foschungsdaten (z.B.. Text, Bilder, Audiodateien) in den Wirtschaftswissenschaften und verwandten Disziplinen. Im Fr{\"u}hjahr 2023 startet mit der BERND-Plattform ein zentraler Dienst des Konsortiums. Die Plattform bietet die M{\"o}glichkeit der Speicherung und Suche von forschungsrelevanten Datens{\"a}tzen. Diese Datens{\"a}tze werden verkn{\"u}pft mit relevanten Publikationen, Analyseverfahren und Schulungsinhalten des Konsortiums. Ein Schwerpunkt wird auf die Dokumentation von relevanten Machine Learning Methoden zur Verarbeitung von unstrukturierten Daten gelegt. Zus{\"a}tzlich wird mit dem Data Marketplace Unternehmen die M{\"o}glichkeit einger{\"a}umt, ihre Daten sicher f{\"u}r Kooperationen mit Wissenschaftlern zur Verf{\"u}gung zu stellen. Es entsteht so eine umfassende Infrastruktur zur Unterst{\"u}tzung von Forschenden. In diesem Vortrag werden die Funktionalit{\"a}ten der BERD-Plattform pr{\"a}sentiert. Dar{\"u}ber hinaus blicken wir auf die Rolle der Bibliotheken in BERD@NFDI, die M{\"o}glichkeiten f{\"u}r den Austausch mit den Fachgemeinschaften und blicken voraus auf die zuk{\"u}nftigen Entwicklungsperspektiven der BERD@NFDI Infrastruktur.}, language = {de} }