BA/MA: Retrieval-Augmented-Generation im Baustellenkontext

Bachelor-/Masterarbeit: Retrieval-Augmented-Generation im Baustellenkontext

Large-Language-Models (LLMs) finden immer mehr Verbreitung in Form von KI-Assistenten, die bei einer Vielzahl von Fragen unterstützen können. Da LLMs nach ihrem Training kein neues Wissen aneignen können werden Techniken wie Retrieval-Augmented-Generation (RAG) eingesetzt um LLMs mit relevanten Informationen anzureichern. Dabei werden die in Frage kommenden Datenbanken oder Dokumente aufbereitet und in einer erweiterten Anfrage an das LLM gesendet. So können LLMs stets auf aktuelle Informationen zugreifen und ihre sogenannten Halluzinationen reduzieren.

Im Baustellenmanagement kommen viele unterschiedliche Informationsquellen und Datentypen zum Einsatz und moderne Methoden zur Baustellenüberwachung generieren neue Informationen zum Zustand der Umgebung, bei kontinuierlicher und flächendeckender Überwachung können sogar Digitale Zwillinge der Baustellenumgebung entstehen. Dies bietet Potentiale für den Einsatz von KI-Assistenten, z.B. zur Auskunft und Analyse des Bauzustands oder zum Monitoring des Baufortschritts.

Aufgabenbeschreibung

Diese Arbeit soll sich mit der Anbindung eines LLMs über einen RAG-Server an einen Digitalen Zwilling der Umgebung (DZU) im Baustellenkontext beschäftigen. Der DZU ist ein Modellierungsansatz, der unter anderem diskrete Objekte generisch im GeoJSON-Format beschreibt und ihren Zustand und Geschichte verwaltet. Diese werden dann mit weiteren projektbezogenen Dokumenten verknüpft. Hierbei sollen Methoden der Textextraktion, Vektor-Embeddings und Anfragengenerierung aus heterogenen Datenquellen untersucht werden. Die implementierte Architektur soll mit einer einfachen Weboberfläche und beispielhaften Planungs- und Umgebungsdaten aus dem Baustellenkontext demonstriert werden. Die Korrektheit des RAG-Ansatzes wird anschließend mit einem Evaluationsframework bewertet.

Eigene Ideen und Änderungsvorschläge können gerne persönlich besprochen werden.
Interesse oder Erfahrungen mit einem oder mehreren Themengebieten sind vorteilhaft:

• Python und REST-API Design mit z.B. Flask
• NoSQL Datenbanken wie z.B. MongoDB
• Natural Language Processing
• Large-Language-Models und Retrieval-Augmented-Generation

Stichworte: retrieval-augmented-generation, digital twins, construction site management

Betreuer: Bliznyuk

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