KI Wissen - Entwicklung von Methoden für die Einbindung von Wissen in maschinelles Lernen

Abstract

Bosch konzentrierte sich in KI-Wissen auf technische Anforderungen und rechtliche Dokumente, die die Auslegung automatisierter Fahrfunktionen bestimmen. Dazu entwickelte Bosch Methoden zur automatisierten Extraktion, Formalisierung und Verlinkung von Wissen, um Systemanforderungen abzuleiten. Eine maßgeschneiderte NLP-Toolbox wurde erstellt, die neue Methoden, Tools, Datenbanken und User Frontends umfasste. Im Verlauf des Projekts entwickelte Bosch innovative und neuartige Methoden auf Basis von NLP und GenAI. Besonders innovativ war der Ansatz des LegalRAG, ein Chatbot, der das Chatten mit technischen und rechtlichen Dokumenten ermöglichte und relevantes Wissen extrahierte sowie neue Inhalte generierte. Bosch setzte erstmals große Sprachmodelle wie GPT-4 zur Regelbildung ein, was eine End-to-End-Pipeline zur Verarbeitung von Dokumenten und zur Generierung maschinenlesbarer Regeln ermöglichte. Die durchgeführten Proof-of-Concepts demonstrierten den Mehrwert einer KI-basierten Lösung für den Entwicklungsprozess automatisierter Fahrfunktionen. Die Ergebnisse zeigen das Potenzial zur Effizienzsteigerung, indem Experten zukünftig bei der Formulierung einheitlicher Anforderungen unterstützen und Funktionsentwickler durch GenAI-basierte Regel-Formalisierung und Testfallgenerierung profitieren lassen. Datei-Upload durch TIB Bosch focused on AI knowledge related to technical requirements and legal documents that determine the interpretation of automated driving functions. To achieve this, Bosch developed methods for the automated extraction, formalization, and linking of knowledge to derive system requirements. A customized NLP toolbox was created, which included new methods, tools, databases, and user frontends. Throughout the project, Bosch developed innovative and novel methods based on NLP and GenAI. Particularly innovative was the approach of LegalRAG, a chatbot that enabled interaction with technical and legal documents, extracting relevant knowledge and generating new content. For the first time, Bosch utilized large language models like GPT-4 for rule creation, enabling an end-to-end pipeline for processing documents and generating machine-readable rules. The proof-of-concepts conducted demonstrated the added value of an AI-based solution for the development process of automated driving functions. The results show the potential for increased efficiency by supporting experts in formulating consistent requirements and allowing function developers to benefit from GenAI-based rule formalization and test case generation.