TY - GEN A1 - Katzlberger, Kerstin A1 - Ibitz, Marc-Paul A1 - Ibitz, Marc-Paul A1 - Weberndorfer, Tobias T1 - KI-Integration in der automatisierten Metadatenerstellung: Ein Pilotprojekt an der Österreichischen Nationalbibliothek T2 - Poster/ Posterpräsentationen in der Firmenausstellung (Halle 5) (25.06.2025, 12:45 - 13:45, Verschiedene Standorte) N2 - 2025 hat an der Österreichischen Nationalbibliothek (ÖNB) ein Pilotprojekt zum Thema Künstliche Intelligenz in der Katalogisierung begonnen. Ziel des Projekts ist es, die Funktionalitäten von Large Language Models (LLM) für die Erstellung von formalen Metadaten zu testen und die Integration in automatisierte Arbeitsabläufe zu evaluieren. Das Poster soll einen leicht verständlichen Überblick über das erste Projekthalbjahr geben und will mit einem Ausblick auf die nächsten Schritte in die Diskussion mit der Kongresscommunity treten. In der ersten Projektphase wurden öffentlich frei verfügbare österreichische Netzpublikationen, die an der ÖNB langzeitarchiviert werden, als erster Anwendungsfall identifiziert. Basierend auf Erfahrungen der Belgischen Nationalbibliothek entwickelte das Projektteam einen Workflow in Microsoft Power Automate mit der ChatGPT API weiter, um damit möglichst automatisiert formale Metadaten aus den PDFs zu gewinnen. Im Vergleich dazu wurde die Metadatenextraktion anhand eines lokalen LLMs (Meta Llama 3.1-8B-Instruct) getestet. Erste Ergebnisse dieser Phase zeigten, dass zwar das größere, proprietäre LLM eine höhere Qualität der Metadaten lieferte, allerdings das lokale Modell Potential demonstriert. Hier schließt die derzeit laufende zweite Phase in Kooperation mit der Universitätsbibliothek der Technischen Universität Wien an, in der mittels Prompt Tuning ein lokales LLM auf den Task adaptiert wird. Anhand bestehender geprüfter Metadaten wird der Prompt des LLM automatisch und iterativ so lange transformiert, bis für die vorliegenden Trainingsdaten optimale Ergebnisse erzielt werden. Da hierbei im Vergleich zu Größe des LLMs nur eine geringe Anzahl an Parametern gelernt werden muss, ist diese Methode besonders ressourcenschonend und bereits mit einer kleinen Datenmenge möglich. Die weiteren Projektphasen basieren auf diesen Ergebnissen und zielen auf die Integration in bestehende Workflows ab. Y1 - 2025 ER - TY - GEN A1 - Ibitz, Marc-Paul A1 - Katzlberger, Kerstin T1 - KI trifft Katalogisierung N2 - Die Abteilung Medienerwerbung und -erfassung der Österreichische Nationalbibliothek testet die Verwendung von KI bei der Erstellung von formalen Metadaten. Ziel des Projekts ist das Ausloten der Funktionalitäten und Möglichkeiten sowie die Integration von KI-Unterstützung bei ausgewählten Arbeitsabläufen. Zwei grundlegende Anforderungen formen die Projektkonzeption: erstens die aktive Auseinandersetzung mit den neuen technischen Entwicklungen und darauf aufbauend zweitens die Schaffung von konkreten Arbeitserleichterungen. Basierend auf Projekten der belgischen Nationalbibliothek zur Erschließung von Retrobeständen durch Microsoft Power Automate wird an der ÖNB deren Workflow durch die Einbindung von ChatGPT über eine API weiterentwickelt und adaptiert. Dadurch kann auf das Potential dieses großen LLMs zurückgegriffen werden, ohne dass ein eigenes Modell trainiert werden muss. Die Kombination aus beiden Tools generiert automatisiert Metadaten aus digitalisierten Schlüsselseiten einer Ressource (Titelseite, Impressum, Inhaltsverzeichnis). Mit diesem Projekt soll einerseits eine Arbeitserleichterung für Formalerfasser*innen geschaffen werden, andererseits Möglichkeiten in der tieferen Erschließung diverser Ressourcentypen ausgelotet werden, die ohne Automatisierung im Alltag nicht durchgeführt werden können. Anhand eines konkreten Beispiels wird der Workflow im Vortrag vorgestellt und die Kriterien desselben definiert. Abschließend werden die Herausforderungen (juristisch, technisch, finanziell) erörtert und Vergleiche zu ähnlichen Entwicklungen (Implementierung lokaler LLMs, ExLibris’ AI Assistant) gezogen. KW - Künstliche Intelligenz KW - Erschließung Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-199786 ER -