Large Language Models im Archiv: Prompt-Engineering für Archivar:innen

Ein wesentlicher Schritt in der Erschließung von Archivalien besteht in der Erfassung und Anreicherung von archivischen Metadaten, die in Textform vorliegen. Mit der Entwicklung von generativen großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) sind auch begründete Hoffnungen entstanden, große Teile solcher Textarbeit automatisieren zu können. Dabei ist es von Vorteil, dass LLMs sich neben der Textgenerierung auch für viele andere Aufgaben des Natural Language Processing als geeignet erwiesen haben. In diesem Artikel geben wir einen Überblick über die möglichen Anwendungen von LLMs in der Archivarbeit und demonstrieren am Beispiel der Erstellung von Findbucheinleitungen, wie dies konkret durchgeführt werden kann. Wir optimieren die Ergebnisse durch Prompt Engineering und reevaluieren diese: Was kann auf diese Weise erreicht werden, welche Grenzen bleiben bestehen.