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Was ist die Standardliteratur zu meinem Thema? Sind meine Referenzen vollständig? Wo publiziere ich am besten? Und wie können Bibliotheken an innovativer Forschung zu KI teilhaben, ohne selber die Ressourcen für eigenes Forschen und Testen aufbringen zu können? Unter anderem mit diesen Fragen beschäftigen sich Mathematiker:innen und Bibliothekar:innen im Projekt »Fully Algorithmic Librarian« (FAN) des Kooperativen Bibliotheksverbunds Berlin-Brandenburg, das wir in diesem Beitrag vorstellen. Die Kombination von bibliothekarischer Expertise mit Kl-gestützten Methoden hat großes Potential - nicht zuletzt weil im Gegensatz zu kommerziellen KI-Systemen die Transparenz hinsichtlich der Datenquellen, Datenqualität und Bewertungsmetriken im Vordergrund stehen kann. In dem mit EFRE-Mitteln des Landes Berlin geförderten Vorhaben schauen wir auf gute und schlechte Datenbestände, Methoden zur automatisierten Datenanreicherung, Metriken als Grundlage für Empfehlungssysteme und Verfahren zum Umgang mit (sehr) großen Wissensgraphen.