Wie findet die KI deutsche Antworten in fremdsprachigen Texten?

Das Problem

Ihr Betrieb arbeitet mit Unterlagen in mehreren Sprachen: Herstellerhandbücher auf Englisch, Verträge auf Französisch, Merkblätter auf Italienisch, interne Notizen auf Deutsch. Mitarbeitende fragen aber auf Deutsch. Bei einer klassischen Stichwortsuche finden sie nichts, weil die gesuchten Wörter in der anderen Sprache anders heissen.

Für Schweizer Betriebe ist das Alltag. Die Amtssprachen, internationale Lieferanten und Fachliteratur sorgen dafür, dass wichtiges Wissen selten in nur einer Sprache vorliegt. Die Suche soll trotzdem funktionieren, ohne dass jemand alles übersetzt.

Hier helfen mehrsprachige Embeddings. Ein Embedding ist eine Zahlenfolge, die den Sinn eines Textes beschreibt. Bei mehrsprachigen Modellen erhalten Sätze mit gleicher Bedeutung in verschiedenen Sprachen ähnliche Zahlenfolgen. Die Suche vergleicht also Bedeutungen, nicht Wörter. Eine KI kann Ihnen die Planung erleichtern, der Test mit eigenen Texten bleibt Pflicht.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Sprachen erfassen: Notieren Sie, in welchen Sprachen Ihre Unterlagen vorliegen und in welchen gefragt wird. Schätzen Sie die Anteile.
2. Bedarf klären: Genügt es, wenn die Suche das richtige Dokument findet, oder soll auch die Antwort auf Deutsch kommen? Das zweite ist anspruchsvoller.
3. Mehrsprachiges Modell wählen: Prüfen Sie auf den Herstellerseiten, welche Sprachen ein Embedding-Modell unterstützt, und ob die Sprachen, die Sie brauchen, ausdrücklich genannt werden.
4. Testliste aufbauen: Sammeln Sie deutsche Fragen und notieren Sie, in welchen fremdsprachigen Abschnitten die Antwort steht.
5. Suche testen: Prüfen Sie, ob die richtigen Abschnitte unter den ersten Treffern erscheinen, getrennt nach Sprachpaaren (Deutsch–Englisch, Deutsch–Französisch).
6. Fachbegriffe prüfen: Testen Sie gezielt Fachwörter, Abkürzungen und Namen, die sich nicht übersetzen lassen.
7. Antwort-Sprache regeln: Legen Sie fest, ob die KI auf Deutsch antworten soll, und prüfen Sie, ob Zitate und Zahlen korrekt übernommen werden.
8. Ergebnis bewerten: Entscheiden Sie, für welche Sprachpaare die Suche genügt und wo Sie Übersetzungen ergänzen sollten.

Vorlage zum Kopieren

Du hilfst mir, eine mehrsprachige Dokumentensuche zu planen. Deutsch (Schweiz), einfache Sprache.
Unsere Dokumente: [Sprachen und Anteile, Arten, z. B. Handbücher Englisch, Verträge Französisch]
Fragen stellen wir auf: [Sprache(n)]
Aufgabe: 1. Erkläre in vier Sätzen, wie eine Suche über Sprachgrenzen hinweg funktioniert, mit einem Alltagsvergleich. 2. Erstelle eine Testliste mit 15 Beispielfragen auf Deutsch zu diesem Beispieltext in einer anderen Sprache: [Beispielabschnitt anonymisiert]. 3. Nenne fünf Schwierigkeiten bei mehrsprachiger Suche (z. B. Fachbegriffe, Abkürzungen, Eigennamen). 4. Nenne, was ich ausserhalb der Suche beachten sollte, etwa Übersetzungen von Quellenangaben.
Behaupte nicht, dass ein bestimmtes Modell eine Sprache gut kann. Weise darauf hin, was ich auf den Herstellerseiten und in Tests prüfen muss.

Ergänzen Sie Ihre Sprachen und einen anonymisierten Beispielabschnitt. Die Qualität der Treffer prüfen Sie selbst anhand der Testliste.

Worauf Sie achten müssen

• Sprachen sind nicht gleich gut: Grosse Sprachen wie Englisch werden meist besser abgedeckt als kleinere. Testen Sie jede Sprache, die Sie brauchen.
• Fachbegriffe und Namen: Fachwörter, Produktnamen und Abkürzungen werden oft schlecht übertragen. Ein Glossar kann helfen.
• Antwort ist nicht Suche: Auch wenn die Suche den richtigen französischen Abschnitt findet, kann die Zusammenfassung auf Deutsch Fehler enthalten. Prüfen Sie wichtige Aussagen am Original.
• Rechtliche Texte: Bei Verträgen und Vorschriften zählt der Originaltext. Verlassen Sie sich nicht auf eine maschinelle Wiedergabe in einer anderen Sprache.
• Schweizer Besonderheiten: Mundartausdrücke und Schweizer Fachbegriffe können Modelle verwirren. Testen Sie sie.
• Datenschutz: Wenn Sie Texte zum Übersetzen oder Vergleichen an Dienste senden, gelten die üblichen Regeln für vertrauliche Daten.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel: Ein Maschinenbauer in Schaffhausen hat Handbücher seiner Zulieferer auf Englisch, Dokumente von Behörden auf Deutsch und Normen teils auf Französisch. Die Servicetechniker fragen auf Deutsch.

Vorher: Wer in den englischen Handbüchern etwas sucht, muss die Fachbegriffe übersetzen und mehrere Dokumente durchblättern.

Nachher: Mit einem mehrsprachigen Embedding-Modell findet die Suche bei einem Test mit 40 Fragen meist die richtigen englischen Abschnitte. Probleme gibt es bei Abkürzungen und bei Produktbezeichnungen. Der Betrieb ergänzt ein kleines Glossar und lässt Zusammenfassungen immer mit der Originalstelle anzeigen, sodass Techniker prüfen können.

Der Fall ist erfunden. Die Tabelle zeigt, dass Codes und Eigennamen oft besser mit einer Stichwortsuche gefunden werden.

So hilft Ihnen Alpasana

Wenn Sie eine mehrsprachige Wissenssuche planen und Aufwand, Nutzen und Umsetzung klären möchten, unterstützt die KI-Beratung und digitale Transformation von Alpasana: Prozesse aufnehmen, KI-Potenziale analysieren, Vorhaben priorisieren und einen Umsetzungsplan erstellen.

Projekte werden individuell offeriert. Weiterführend lesen Sie Mehrsprachige Dokumente im Chatbot.

Häufige Fragen

Muss ich alle Dokumente übersetzen?

Nicht unbedingt. Mehrsprachige Embeddings können oft Brücken schlagen. Für besonders wichtige Texte oder bei hoher Genauigkeit ist eine geprüfte Übersetzung dennoch sinnvoll.

Funktioniert das auch für Schweizerdeutsch?

Mundart ist meist schlecht abgedeckt. Fragen in Schweizerdeutsch werden oft schlechter verstanden als Hochdeutsch. Testen Sie, wenn Ihre Nutzenden so fragen.

Was ist mit Antworten in der Sprache der Frage?

Das ist Sache des Sprachmodells, nicht der Suche. Sie können im Auftrag festlegen, dass auf Deutsch geantwortet wird, und sollten Quellenangaben im Original zeigen.

Wie wähle ich ein Modell?

Achten Sie auf Sprachen, Lizenz, Grösse und eigene Testergebnisse. Mehr dazu in Embedding-Modell auswählen.