Prototyp: OMoS - Migration ohne Sprachbarrieren mit Open-Source-Ansatz
Der Lehrstuhl Digitale Transformation arbeitet seit zwei Semestern gemeinsam mit der Tür an Tür - Digitalfabrik gGmbH aus Augsburg an einem innovativen Projekt, das die Migrationsberatung revolutionieren soll. Ziel des Projekts „Online-Migrationsberatung ohne Sprachbarrieren“ (kurz OMoS) ist es, mit Hilfe moderner Open-Source-Technologien eine orts- und sprachunabhängige Beratung von Zugewanderten zu ermöglichen.
Das Konzept wurde im Juli 2024 mit dem Innovationspreis der Landeshauptstadt München ausgezeichnet, was die Bedeutung und das Potenzial des Projekts unterstreicht (mehr Informationen finden Sie hier). In einer Co-Creation-Phase mit der drittgrößten Stadt Deutschlands arbeitet das Team gerade an der Umsetzung eines digitalen Welcome-Centers.
Einsatz von Open Source Software und Prototyping
Eine zentrale Anforderung an das Projekt ist die ausschließliche Verwendung von Open-Source-Software, um Datensouveränität und Datenschutz sicherzustellen, die Ergebnisse gleichzeitig aber möglichst nachnutzbar zu gestalten. Der aktuelle Prototyp von OMoS besteht aus einer App, einem Content Management System (CMS) und einem dedizierten Chat-Backend. Der Ansatz basiert auf einer sogenannten „Retrieval Augmented Generation“ (RAG), welche eingehende Nachrichten automatisch nach Sprache und Typ klassifiziert und verarbeitet. Dies ermöglicht eine präzise und effiziente Zuordnung und Kommunikation unabhängig der gesprochenen Sprachen auf Seite der Ratsuchenden. Der Fokus des Praxispartners, der Tür an Tür lag auf den praktischen Aspekten der Implementierung und der Feinjustierung technischer Komponenten.
Technische Entwicklung: Einblicke von Goutam Das
Goutam Das leistete als studentischer Mitarbeiter am Lehrstuhl Digitale Transformation wesentliche Vorarbeiten für die Umsetzung des Projekts. Für die Umsetzung des Projekts ist die Entwicklung einer sogenannten Retrieval Augmented Generation (RAG) Pipeline entscheidend, um dem Large Language Model (LLM) präzise und kontextbezogene Informationen zur Verfügung stellen zu können. Auf dieser Basis kann das LLM relevante Antworten generieren. Deswegen testete Goutam am Lehrstuhl verschiedene Vektordatenbanken, um zu evaluieren, wie Informationen effizienter gespeichert und durch RAG zur Verfügung gestellt werden können. Darüber hinaus beschäftigte er sich intensiv mit der Optimierung von Retrieval- und Chunking-Methoden, um den Datenfluss in der RAG Pipeline zu optimieren. Ebenso führte er den Wechsel vom Haystack-Framework zur Langchain-Plattform durch, um eine bessere Integration in die bestehende Architektur zu ermöglichen.
Zusammenarbeit mit der Tür an Tür - Digitalfabrik gGmbH und der Integreat App
Die Entwicklung von OMos findet im Rahmen des Forschungsprojekts „Integreat“ statt. Mehr Informationen finden Sie hier: