KI-gestützte Metadatenextraktion für Dokumentenmanagement

Herausforderung Viele Unternehmen, darunter auch die Prowind GmbH, arbeiten mit historisch gewachsenen Datenbeständen. Textdateien sind oft uneinheitlich benannt und schwer auffindbar. Diese fehlende Struktur erschwert die schnelle Zuordnung von Dokumenten, etwa bei Verträgen. Ein klassisches Dokumentenmanagementsystem würde helfen, setzt jedoch eine aufwändige manuelle Vorsortierung und Metadatenvergabe voraus. Zielsetzung Im Projekt wird ein Prototyp für ein KI-basiertes Tool entwickelt, das automatisch Metadaten aus Textdateien extrahiert, analysiert und aufbereitet. So werden Dokumente zuverlässig kategorisiert und sind leichter auffindbar. Damit wird die Einführung eines Dokumentenmanagementsystems deutlich vereinfacht, der manuelle Aufwand reduziert und die Effizienz im Umgang mit Daten gesteigert. Projektbeschreibung Basierend auf Large Language Models (LLMs) werden Dokumentinhalte, Dateinamen und vorhandene Metadaten automatisch extrahiert und analysiert. So lassen sich beispielsweise Vertragsarten wie Pacht-, Kauf- oder Nutzungsverträge identifizieren und mit relevanten Kundendaten verknüpfen. Ein besonderer Fokus liegt auf der einfachen Bedienbarkeit: Filter und Einstellungen können intuitiv angepasst werden, sodass die Lösung auch auf ähnliche Anwendungsfälle übertragbar ist. Der Prototyp wird auf einer Plattform (wie z. B. GitHub) bereitgestellt, sodass Code und Dokumentation frei zugänglich sind. Das Projekt unterstützt damit nicht nur Prowind, sondern bietet auch KMU eine übertragbare Lösung zur effizienten Datenorganisation, die Kosten reduziert und den Weg zu einem strukturierten Dokumentenmanagement ebnet.