LLM Feedability / LLM-Zitierbarkeit

LLM-Feedability / LLM-Zitierbarkeit bezeichnen zwei eng verbundene Konzepte bei der Arbeit mit Large Language Models (LLMs), die darauf abzielen, Inhalte so zu gestalten, dass sie von KI-Systemen optimal verarbeitet werden können (Feedability) und gleichzeitig eine transparente, überprüfbare Angabe von Quellen ermöglichen (Zitierbarkeit).

Definition

• LLM-Feedability: Eignung und Qualität von Texten, Daten oder Dokumenten, so strukturiert und formatiert zu sein, dass sie für LLMs leicht lesbar, interpretierbar und ohne Informationsverlust weiterverarbeitbar sind.
   
• LLM-Zitierbarkeit: Fähigkeit einer Quelle, von einem LLM eindeutig und nach anerkannten Standards zitiert zu werden, inklusive maschinenlesbarer Metadaten (z. B. DOI, ISBN, URL) und standardisierter Zitierformate.

Zielgruppen

• Wissenschaftler:innen und Studierende, die KI-gestützt Literaturrecherche oder Textgenerierung einsetzen
• Journalist:innen und Redaktionen mit Fokus auf quellengestützte Recherche
• Unternehmen mit Wissensdatenbanken, Chatbots oder Compliance-Anforderungen
• Verlage und Datenbankanbieter, die ihre Inhalte KI-freundlich aufbereiten

Vorteile / Zwecke

• Qualitätssicherung: Geringere Fehlerquote und klarere Ergebnisse durch strukturierte Eingaben
• Nachvollziehbarkeit: Möglichkeit, Aussagen anhand der angegebenen Quellen zu überprüfen
• Effizienz: Schnellere und konsistentere Verarbeitung großer Datenmengen
• Wissenschaftlichkeit: Erfüllung akademischer Standards bei der Arbeit mit KI
• Compliance: Erfüllung rechtlicher und regulatorischer Anforderungen an Quellenangaben

Wichtige Bestandteile

• Strukturierte Daten: Überschriften, Listen, Tabellen, semantische Auszeichnungen
• Standardisierte Zitationsweisen: APA, MLA, Chicago, mit eindeutigen Identifikatoren
• Maschinenlesbare Formate: XML, JSON, HTML, Markdown, schema.org
• Metadaten: Autor:innen, Erscheinungsjahr, Quelle, DOI/ISBN
• Zitiermechanismen im LLM: Fähigkeit, Referenzen exakt in die Antwort einzubetten

Prioritäten

• Klarheit und Präzision in Formulierung und Struktur
• Konsistente Anwendung von Zitier- und Formatstandards
• Transparenz über Herkunft und Aktualität der Daten
• Maschinenlesbarkeit und semantische Auszeichnung
• Minimierung von Halluzinationen durch verifizierbare Quellen

Trends

• Integration mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) für gezieltes Quelleneinbinden
• Verbindung mit Explainable AI (XAI) zur Steigerung der Transparenz
• Entwicklung KI-optimierter Publikationsstandards für Wissenschaft und Medien
• Einsatz von automatisierten Zitations-Validierungssystemen