Chatbot für technische Dokumentation: Was er wirklich können muss

Was unterscheidet einen Chatbot für technische Dokumentation von ChatGPT?

Die Frage klingt nach einem Feature-Vergleich, ist aber eine Frage der Bauart. Ein allgemeiner Chatbot formuliert Antworten aus dem, was er beim Training gesehen hat. Ein Chatbot auf Ihrer technischen Dokumentation soll das Gegenteil tun: ausschließlich aus Ihren Unterlagen antworten und sonst nichts behaupten.

Daraus folgt fast alles Weitere. Er muss die Dokumente erschließen, die relevante Stelle finden, die Antwort daran binden und offenlegen, woher sie stammt. Die flüssige Formulierung ist dabei der einfachste Teil.

Warum scheitern generische Chatbots an technischen Unterlagen?

Weil technische Dokumente kaum aus Fließtext bestehen. In einer Stückliste steht die Information in der Zuordnung von Zeile und Spalte. In einer Zeichnung steckt sie in Bemaßungen, Schnitten, Symbolen und dem Schriftfeld. In einem Prüfbericht liegt sie in einer Tabelle mit Grenzwerten.

Ein System, das aus einer Datei nur den Textstrom zieht, bekommt davon Fragmente ohne Zusammenhang. Die Antwort klingt dann trotzdem sicher, weil Sprachmodelle auch aus Fragmenten flüssige Sätze bauen. Das ist der gefährliche Teil: Der Fehler ist der Antwort nicht anzusehen.

Wie sich Bildinhalte in der Konstruktion auswerten lassen, steht im Beitrag zu multimodaler KI in der Konstruktion.

Wie geht ein Chatbot mit Versionsständen um?

Technische Dokumentation ist nie fertig, sie wird revidiert. In einem gewachsenen Bestand liegen deshalb regelmäßig mehrere Fassungen derselben Unterlage nebeneinander, und die abgelöste ist nicht immer als solche gekennzeichnet.

Ein Chatbot kann diese Frage nicht selbst entscheiden. Was er kann, ist sie sichtbar machen: Wenn jede Antwort die Datei nennt, aus der sie stammt, erkennt der Nutzer den Stand sofort. Ohne diesen Verweis bleibt offen, ob gerade die gültige oder die alte Fassung geantwortet hat, und dieser Unterschied entscheidet in der Konstruktion über mehr als nur Bequemlichkeit.

Was passiert bei Fragen, die die Dokumentation nicht beantwortet?

Der wichtigste Satz eines solchen Systems lautet: Dazu finde ich nichts. Wer das für eine Schwäche hält, unterschätzt, was die Alternative kostet. Eine erfundene Antwort ist im technischen Umfeld nicht neutral, sondern wird zur Grundlage einer Entscheidung, die niemand mehr hinterfragt, weil sie ja beantwortet schien.

Ein Chatbot auf technischer Dokumentation muss seine Grenze also kennen und benennen. Das ist keine Komforteigenschaft, sondern die Bedingung dafür, dass ihm überhaupt jemand vertraut.

Woran erkennt man einen brauchbaren Chatbot für technische Dokumentation?

Vier Fragen genügen für eine erste Einschätzung:

1. Belegt er jede Aussage? Nicht mit einer Dokumentenliste am Ende, sondern mit Datei und Seite zur einzelnen Aussage, nachschlagbar mit einem Klick.
2. Liest er mehr als Text? Tabellen, Zeichnungen und gescannte Unterlagen sind der Normalfall, nicht die Ausnahme.
3. Sagt er, wenn er nichts findet? Prüfen lässt sich das in zwei Minuten, indem man etwas fragt, das nachweislich nicht dokumentiert ist.
4. Wo werden die Daten verarbeitet? Konstruktionsunterlagen sind das Kapital des Hauses. Wer sie hochlädt, sollte wissen wohin und was danach damit passiert. Zu diesem Punkt gibt es einen eigenen Beitrag über ChatGPT und interne Dokumente.

Was bedeutet das für die Praxis?

Die Entscheidung fällt nicht am Sprachmodell. Sie fällt daran, wie gut ein System die vorhandenen Unterlagen erschließt und wie überprüfbar es antwortet. Ein Chatbot, der zu allem etwas sagt, ist im Engineering weniger wert als einer, der zu weniger etwas sagt und es belegt.

Warum die Quellenangabe dabei der entscheidende Punkt ist, steht ausführlich im Beitrag zu KI für technische Dokumentation mit Quellenangabe. Wie der Weg von der Frage zur belegten Antwort technisch aussieht, zeigt die Seite Wie es funktioniert.