Einführung

Fabasoft Approve bietet leistungsstarkes Dokumenten- und Qualitätsmanagement in technischen Projekten und unterstützt Unternehmen bei der effizienten Verwaltung von technischer Dokumentation, qualitätsrelevanten Unterlagen und Prozessen, sowie bei der projektbezogenen Korrespondenz – nachvollziehbar, strukturiert und regelkonform.

Fabasoft Approve gliedert sich in zwei Lösungen mit unterschiedlichem Leistungsumfang, Fabasoft Approve DMS und Fabasoft Approve QMS.

Fabasoft Approve DMS

Fabasoft Approve DMS enthält den folgenden Anwendungsbereich:

• Korrespondenzmanagement (siehe Kapitel „Anwendungsbereich: Korrespondenzmanagement“)
• Technisches Aktenmanagement (siehe Kapitel „Anwendungsbereich: Technisches Aktenmanagement“)

Fabasoft Approve QMS

Fabasoft Approve QMS enthält die folgenden Anwendungsbereiche:

• Korrespondenzmanagement (siehe Kapitel „Anwendungsbereich: Korrespondenzmanagement“)
• Qualitäts- und Abweichungsmanagement (siehe Kapitel „Anwendungsbereich: Qualitätsmanagement“)
• Technisches Aktenmanagement (siehe Kapitel „Anwendungsbereich: Technisches Aktenmanagement“)

Integration von Künstlicher Intelligenz mit Mindbreeze AI

Fabasoft Approve integriert auch KI-Funktionalitäten, um die Anwender zu unterstützen und den Arbeitsaufwand zu reduzieren. Diese KI-Funktionalitäten basieren auf dem Fabasphere AI Core und benötigen die entsprechende Lizenzierung. Jede KI-gestützte Funktionalität ist mit „KI-Funktion“ gekennzeichnet.

Fragen stellen (KI-Funktion)

Sofern Dokumente im KI-Index indiziert wurden, ist es möglich mit diesen zu chatten. Dazu steht die Aktion „Fragen stellen zu“ im Kontextmenü eines Objekts zur Verfügung. Bei einem Klick auf „Fragen stellen zu“ wird ein Untermenü geöffnet, in dem Sie den Bereich wählen können, zu dem Sie Fragen stellen möchten.

Zusammenfassung generieren (KI-Funktion)

In der Konfiguration bzw. an den Stellen, wo Vorlagen definiert werden können, ist es möglich Vorlagen für Zusammenfassungen zu erstellen. Bei ausgewählten Objekten aus den jeweiligen Anwendungsbereichen ist es dann möglich, eine KI-gestützte Zusammenfassung generieren zu lassen, indem man den Kontextmenübefehl „Zusammenfassung generieren“ aufruft und eine der verfügbaren Vorlagen auswählt. Die KI erstellt daraufhin eine entsprechende Zusammenfassung.

Wenn es sich beim ausgewählten Objekt um ein Dokument handelt, so wird das Dokument als Grundlage für die Zusammenfassung herangezogen. Wenn es sich um ein zusammengesetztes Objekt handelt, so werden dessen direkt zugehörige Dokumente als Grundlage für die Zusammenfassung verwendet.

Die generierte Zusammenfassung kann mittels Kontextmenü „Speichern in“ als Markdown-Objekt in einer Eigenschaft des Zielobjekts abgelegt werden.

Dokumentprüfung (KI-Funktion)

In der Konfiguration bzw. an den Stellen, wo Vorlagen definiert werden können, ist es möglich Vorlagen für Dokumentprüfungen zu erstellen, welche aus einer Liste von Dokumentprüfungseinträgen bestehen, für die die folgenden Eigenschaften zur Verfügung stehen:

• Mehrsprachiger Name
  In diesem Feld ist die zu beantwortende Frage einzutragen.
• Zusätzliche Anweisungen
  In diesem Feld können zusätzliche Kontextinformationen oder Anweisungen zur Beantwortung der Frage hinterlegt werden.
• Offene Frage
  Kennzeichnet einen Dokumentprüfungseintrag als offene Frage.
• Beantwortungsregeln
  In diesem Feld ist eine Zuordnung auf den gewünschten Status vorzunehmen, der dem Dokumentprüfungseintrag zugewiesen werden soll, wenn die Frage von der KI mit „Ja“, „Nein“ oder „Weiß nicht“ beantwortet wurde.

Bei ausgewählten Objekten aus den jeweiligen Anwendungsbereichen ist es dann möglich, eine KI-gestützte Dokumentprüfung durchzuführen, indem man den Kontextmenübefehl „Dokumentprüfung durchführen“ aufruft und eine der verfügbaren Vorlagen auswählt. Die KI evaluiert daraufhin jeden der Dokumentprüfungseinträge.

Wenn es sich beim ausgewählten Objekt um ein Dokument handelt, so wird das Dokument als Grundlage für die Dokumentprüfung herangezogen. Wenn es sich um ein zusammengesetztes Objekt handelt, so werden dessen direkt zugehörige Dokumente als Grundlage für die Dokumentprüfung verwendet.

Nachdem die KI die Dokumentprüfung abgearbeitet hat, wird deren Status in Abhängigkeit des Status der einzelnen Dokumentprüfungseinträge entweder auf „Akzeptiert“ oder „Abgelehnt“ gesetzt. Bei der Vorlage der Dokumentprüfung kann in der Eigenschaft Ausdruck zur Berechnung des Status ein eigenes Regelwerk zur Berechnung des Gesamtstatus definiert werden.

Übersetzungen generieren und optimieren (KI-Funktion)

In der Konfiguration bzw. an den Stellen, wo Vorlagen definiert werden können, ist es möglich Vorlagen für Übersetzungsordner zu erstellen, welche aus einer Liste von Übersetzer bestehen. Entsprechend ist es innerhalb eines Übersetzers möglich eine Übersetzungsbasis die Schlüsselsprache und die Zielsprachen bzw. Glossarobjekte zu definieren. Auch können Glossarklassen herangezogen werden, welcher der KI dabei helfen gemäß den App-Konventionen konsistent zu sein.

Für die jeweils ausgewählte Übersetzungsbasis wird dann mittels der KI Übersetzungen für die jeweilig ausgewählt Sprachen generiert, falls noch nicht vorhanden, falls vorhanden werden diese optimiert.

Formular beantworten (KI-Funktion)

Fabasoft Approve ermöglicht das Ausfüllen von Formularen mithilfe von KI. Dazu muss das betreffende Formular mit der Kategorie „KI-gestütztes Formular“ versehen werden. Als Basisformular ist sodann „Basisformular für KI-gestütztes Formular“ auszuwählen. In den Eigenschaften stehen dann die folgenden Felder zur Verfügung:

• Nur Antworten generieren für
  Erlaubt die Eingrenzung der von der KI auszufüllenden Felder auf die ausgewählten Felder.
• Kontextobjekte
  Erlaubt es festzulegen, wie die Kontextdokumente, welche als Wissensgrundlage für die Beantwortung der Formularfelder herangezogen werden, zu ermitteln sind.
• Ausdruck zur Ermittlung der Kontextobjekte
  Wurde im Feld Kontextobjekte der Wert „Ausdruck“ ausgewählt, so ist in diesem Feld der entsprechende Ausdruck zu definieren.
• Nur LLM verwenden
  Verwendet das LLM direkt zur Beantwortung der Formularfelder, ohne dass die in Frage kommenden Textstellen in den Kontextdokumenten zuerst vom Mindbreeze AI Core ermittelt werden. Dies bedingt, dass die Kontextdokumente blockweise an das LLM übergeben werden.
• Antworten konsolidieren
  Wird dieses Feld aktivieren, so werden die vom LLM für die verschiedenen Blöcke der Kontextdokumente generierten Antworten durch das LLM konsolidiert, um nur die besten Antworten zu liefern.

Bei einem Objekt mit der entsprechenden Kategorie wird sodann das Menü „Formular beantworten“ im Kontextmenü angeboten, um die KI-basierte Beantwortung des Formulars zu starten.

Die folgenden Standardfelder (welche den Kontextdokumenten über eine Kategorie zugeordnet werden können) erlauben es, bei den Kontextdokumenten weitere Einstellungen vorzunehmen:

• Priorität
  In diesem Feld kann die Priorität des Kontextdokuments festgelegt werden. Antworten aus hoch priorisierten Kontextdokumenten werden im Rahmen der Konsolidierung der Antworten bevorzugt.
• Art der Analyse
  Hier kann festgelegt werden, ob das Kontextdokument als Text, Bild oder Text und Bild an das LLM übergeben wird. Für komplexe Tabellen empfiehlt es sich, das Dokument als Bild zu übergeben.
• Seiten für KI-Metadatenextraktion
  In diesem Feld kann der Seitenbereich des Kontextdokuments eingeschränkt werden, der an das LLM übergeben wird. Auf diese Weise können etwa das Inhaltsverzeichnis oder Sektionen mit Beispielen ausgenommen und nur die für die Beantwortung der Formularfelder relevanten Seiten übermittelt werden.

Metadaten extrahieren (KI-Funktion)

Fabasoft Approve ermöglicht das Extrahieren von Metadaten aus Dokumenten mithilfe von KI.

Dieses Kapitel bietet einen kurzen Überblick zur Definition und Verwendung von Metadatenextraktionen. Detaillierte Informationen dazu finden Sie im Kapitel „Metadatenextraktion bereitstellen: neues Fenster“ der Administrationshilfe.

Metadatenextraktionen und Extraktionsdefinitionen definieren

Metadatenextraktionen und Extraktionsdefinitionen werden in der Konfiguration in der Liste „KI-Elemente“ verwaltet.

Metadatenextraktionen definieren

Eine Metadatenextraktion legt fest, für welche Objekte diese angewendet werden kann, beschreibt die allgemeinen Rahmenbedingungen und muss eine oder mehrere Extraktionsdefinitionen enthalten, welche beschreiben, welche Eigenschaften mittels KI zu extrahieren sind.

Bei der Metadatenextraktion ist in der Eigenschaft Verwendbar für die Objektklasse oder Kategorie auszuwählen, für die die Metadatenextraktion verwendet werden kann.

In der Eigenschaft Allgemeiner Prompt zur Metadatenextraktion auf der Registerkarte „Erweitert“ können Detailanweisungen eingetragen werden, um der KI weiterführenden Kontext zur Extraktionsaufgabe zu geben.

In der Eigenschaft Platzhalter können Platzhalter definiert werden, welche dann in der Eigenschaft Allgemeiner Prompt zur Metadatenextraktion der Metadatenextraktion sowie in der Eigenschaft Prompt zur Extraktion des Werts bei den Extraktionsdefinitionen verwendet werden können. Bei der Verwendung sind die Platzhalter in doppelten geschwungenen Klammern anzuführen: „{{platzhalter}}“.

Extraktionsdefinitionen definieren

Um den Wert einer Eigenschaft mittels KI extrahieren zu können, muss für diese eine Extraktionsdefinition erzeugt und der Metadatenextraktion zugeordnet werden.

Bei jeder Extraktionsdefinition muss in Eigenschaft zur Extraktion des Werts die Zieleigenschaft ausgewählt werden, für die von der KI ein Wert extrahiert werden soll.

In der Eigenschaft Prompt zur Extraktion des Werts muss eine möglichst spitz formulierte Anweisung für die KI definiert werden, wie der gewünschte Wert zu extrahieren ist.

Extraktionsdefinitionen generieren und KI-gestützt befüllen

Nachdem eine Metadatenextration erzeugt und in der Eigenschaft Verwendbar für festgelegt wurde, für welche Objektklasse bzw. Kategorie diese verwendbar ist, ist es auch möglich, sich die Extraktionsdefinitionen generieren zu lassen. Dazu muss im Kontextmenü „Extraktionsdefinitionen generieren“ ausgeführt werden. Es öffnet sich ein Dialog, in dem die Eigenschaften auszuwählen sind, für die eine Extraktionsdefinition generiert werden soll. Nach Klick auf „Weiter“ werden die Extraktionsdefinitionen für die ausgewählten Eigenschaften generiert und mithile der KI befüllt.

Mithilfe des Kontextmenüs „KI-gestützt befüllen“ ist es auch möglich, nachträglich den Prompt zur Extraktion des Werts, Synonyme und Beispiele der ausgewählten Extraktionsdefinitionen von der KI generieren zu lassen.

Metadatenextraktionen freigeben

Nach erfolgter Definition der Metadatenextraktion und ihrer zugehörigen Extraktionsdefinitionen muss diese durch das Kontextmenü „Zur Verwendung freigeben“ zur Verwendung freigegeben werden.

Kontextdokumente für Metadatenextraktion vorbereiten

Eine Metadatenextraktion zieht grundsätzlich die direkt untergeordneten Dokumente des Zielobjekts als Wissensgrundlage für die Metadatenextraktion heran.

Über eine Kategorie können den Kontextdokumenten folgende Eigenschaften zugeordnet werden, um die Metadatenextraktion zu beeinflussen:

• Priorität
  Dieses Feld erlaubt die Priorisierung der Kontextdokumente in „Hoch“, „Mittel“ und „Niedrig“. Ergebnisse aus hoch priorisierten Dokumenten werden beim Ermitteln der besten Antwort für eine Extraktionsdefinition stärker gewichtet als Ergebnisse aus niedrig priorisierten Dokumenten. Als „Nicht relevant“ eingestufte Dokumente werden bei der Metadatenextraktion nicht beachtet.
• Art der Analyse
  Hier kann eingestellt werden, um das Kontextdokument als reiner Text an die KI übergeben werden soll oder ob dessen Seiten in Bilder umgewandelt an das Vision-Modell der KI übermittelt werden sollen. Die Verwendung des Vision-Modells führt zu einer längeren Bearbeitungsdauer, liefert jedoch bessere Ergebnisse, wenn das Dokument komplexe Tabellen oder Diagramme und Grafiken enthält.
• Seiten für KI-Metadatenextraktion
  Hier kann eingeschränkt werden, welche Seiten oder Seitenbereiche zur Metadatenextraktion herangezogen werden sollen. Es empfiehlt sich, alle nicht relevanten Bereiche (wie etwa Inhaltsverzeichnisse, allgemeine Beispiele oder Indexverzeichnisse) auszunehmen.

Metadatenextraktionen verwenden

Erlaubt die Verwendbarkeit einer Metadatenextraktion deren Anwendung auf ein Objekt, so wird beim betreffenden Objekt das Menü „Metadaten extrahieren“ im Kontextmenü angeboten, um die KI-basierte Metadatenextraktion zu starten.

Nach erfolgter Metadatenextraktion werden die Eigenschaften des Zielobjekts geöffnet. Konnte für eine Eigenschaft durch die KI ein Wert ermittelt werden, so ist diese im Dialog bereits mit dem extrahierten Feldwert befüllt und die Eigenschaft wird farblich hervorgehoben. Durch einen Klick auf „Weiter“ werden die Änderungen gespeichert, ein Klick auf „Abbrechen“ verwirft die Änderungen.

Metadatenextraktionen importieren

Metadatenextraktionen können aus einer JSON-Datei importiert werden. Um Metadatenextraktionen aus einer JSON-Datei zu importieren, navigieren Sie in der Konfiguration zur Liste „KI-Elemente“ und wählen Sie „Metadatenextraktionen importieren“ aus.

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine JSON-Datei, die zum Importieren von Metadatenextraktionen verwendet werden kann.

Grundlegende Informationen zur Fabasphere

Fabasoft Approve baut auf die vielen Funktionen der Fabasphere auf, welche in der Benutzerhilfe Fabasphere AI Core: neues Fenster sowie der Administrationshilfe Fabasphere AI Core: neues Fenster dokumentiert sind.