Wir haben uns die Frage gestellt, wie man das Potenzial von Künstlicher Intelligenz in Form von Sprachmodellen wie GPT in der Geoinformatik nutzen kann, um geografische Anwendungen benutzerfreundlicher und auch für Laien zugänglich zu machen. Denn ist man nicht vertraut mit den geographischen Fachbegriffen oder der Applikation, treten oft Fragen auf wie:
Welchen Layer muss ich aktivieren, um die Daten auf der Karte zu sehen, die mich interessieren? Wo versteckt sich die Funktion, um etwas auf der Karte zu zeichnen?

Daraus ergaben sich drei Bereiche, die wir in diesem Vortrag erläutern möchten. Anhand von zwei verschiedenen Proof of Concepts (POC), welche wir mit zwei Kunden in diesen Bereichen umsetzen, werden funktionierende Beispiele gezeigt.

Zum einen wird der Einsatz von Large Language Models (LLM) für die Suche in geographischen Anwendungen gezeigt, zum anderen die Steuerung einer Anwendung über Text bzw. Sprache, das sogenannte Conversational User Interface (CUI). Eine dritte Anwendung ist die Verwendung von Sprachmodellen zur Unterstützung der Metadatengenerierung.

Den letzten Teil dieses Vortrags werden wir der Frage widmen: "Wie testet man eine Anwendung, die LLMs verwendet?" Eine Frage, die uns bei der Durchführung der oben genannten POCs immer wieder beschäftigt. Denn wie stellt man fest, ob sich der Aufwand lohnt und die Suche wirklich ein besseres Ergebnis liefert? Oder ob die erzeugten Metadaten brauchbar sind.