Ein Beitrag von Judith Schmiedchen, die sich im Rahmen ihres Praktikums im dzb lesen mit der Frage nach einem barrierefreien KI-Chatbot auseinandergesetzt hat.
„Können die Nutzenden des dzb lesen einen Chatbot bekommen?“ – unter diesem Arbeitsauftrag startete ich mein 12-wöchiges Praktikum am dzb lesen. Ich studiere im 6. Semester Medieninformatik an der HTWK Leipzig und habe dort bereits Erfahrung mit generativer Künstlicher Intelligenz (KI) gesammelt. Besonders der Aspekt der Barrierefreiheit war eine neue, für mich unbekannte Herausforderung, auf die ich mich freute.
Die ursprüngliche inhaltliche Motivation lag in einer digitalen Hilfestellung beim Anmeldeprozess. Dieser Gedanke entwickelte sich weiter zu der Idee eines „Service-Chatbots“, der sowohl langjährigen als auch potenziell neuen Nutzenden mit Rat und Tat zur Seite steht. Egal ob Fragen zur Ausleihe oder welche Veranstaltungen anstehen: der Chatbot soll schnelle, einfach zugängliche Hilfe bieten.
Also stützt sich das Praktikumsprojekt auf zwei Aspekte: das Bereitstellen einer servicebezogenen Datenquelle und die Gewährleistung einer barrierefreien Anwendung.
Entwicklung des Chatsystems
Nach umfangreicher Recherche, auch an anderen öffentlichen Einrichtungen und Bibliotheken, entschied ich mich für die Nutzung der KI-Technologie „RAG“ – das steht für „Retrieval Augmented Generation“. Der Gedanke dahinter, ein bereits bestehendes „großes Sprachmodell“ (englisch: „Large Language Model“ = LLM) zu nutzen. An dieses wird dann eine eigene Informationsquelle gebunden, in unserem Fall also Informationen zu Angeboten und Dienstleistungen des dzb lesen.
Realisiert wurde das durch den RAG-Service „Arcana“ der Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung mbH Göttingen (GWDG). Dieser nimmt die Verarbeitung der Informationen im Hintergrund ab. Deren Chatbot-Service „Chat AI“ ist prinzipiell mit anderen, marktüblichen Diensten wie ChatGPT, Google Gemini oder Claude vergleichbar.
Durch das Etablieren einer eigenen Schnittstelle zu einem Sprachmodell, blieben mir so viel mehr Möglichkeiten offen, das Verhalten des Chatbots durch das Setzen verschiedener Parameter zu beeinflussen. Unter anderem kann für eine geringere Halluzinationsrate gesorgt werden. Die Nutzung eines deutschen Anbieters zur Umsetzung ermöglicht außerdem, übliche Bedenken im Zusammenhang mit generativer KI zu mindern: neben Halluzinationen beispielsweise auch datenschutz- und urheberrechtliche Zusammenhänge.
Abbau digitaler Barrieren?
Aber genug von der technischen Seite: offen bleibt noch die digitale Barrierefreiheit. Zunächst bildete ich mich durch verschiedene Schulungen fort und lernte zum ersten Mal Screenreader in der Anwendung kennen.
Da Chatbots eine spezielle Art von Webseiten sind, unterscheiden sich die Anforderungen an die Barrierefreiheit von „gewöhnlichen“ Webseiten. Gleichzeitig gibt es aber genau für diese Anforderungen auch noch keine konkreten Vorgaben, weshalb Tests mit Personen verschiedener Zielgruppen nötig sind. Diese Ergebnisse können dann ausgewertet und daraus wiederum Metriken abgeleitet werden.
Sowohl inhaltlich als auch im Punkt „Barrierefreiheit“ steckt der Chatbot noch in Kinderschuhen und würde wohl noch einige Entwicklungszeit benötigen. Aber: er hat schon einen Arbeitstitel – „dezibot“!
dezibot funktioniert wie vergleichbare Anwendungen mit einem zentralen Chatbereich und einem Eingabefeld im unteren Bereich. Bis er in die weite Welt des Internets geschickt werden kann, hat er allerdings noch viel zu „lernen“.
Im Praktikum konnte ich mein mitgebrachtes Wissen und die Erfahrung mit Chatbots anwenden und erweitern. Das Projekt brachte mich mit vielen Kolleginnen und Kollegen aus den verschiedensten Bereichen zusammen – angefangen bei Bibliothek und Service über IT bis hin zum Datenschutz. Vor allem der Austausch brachte mir viel Freude und ich erhielt dadurch auch die Möglichkeit, Einblicke in verwandte Projekte zu erhalten.