Konsistenz ist das zentrale Qualitätskriterium bei KI-gestützter Verschlagwortung. Das PERIMETRIK®-System ist so konzipiert, dass Wildwuchs im Tagging-System von Anfang an verhindert wird.
Nur aus vorhandenem Vokabular wählen
Das PCM AI Modul übergibt der OpenAI API beim Verschlagwortungs-Request immer die vollständige Liste der vorhandenen Taxonomie-Terme. Die KI hat die Anweisung, ausschließlich aus diesem vorgegebenen Vokabular zu wählen – keine neuen Terme zu erfinden, keine freie Verschlagwortung. Das verhindert Terme wie „Maschinelles Lernen“ neben „KI“ neben „Artificial Intelligence“ für dieselbe Sache.
Präzise Prompt-Formulierung
Der Prompt beschreibt nicht nur die Aufgabe, sondern auch das gewünschte Format (JSON-Array mit Terme-IDs), die maximale Anzahl zuzuordnender Terme und inhaltliche Leitplanken. Bei PERIMETRIK® selbst werden beispielsweise bis zu 5 Themen-Terme pro FAQ zugeordnet – nicht mehr, um Qualität vor Quantität zu stellen.
Stichprobenprüfung und iterative Verbesserung
Bei der Einführung werden die ersten Batch-Läufe stichprobenartig manuell geprüft. Systematische Fehler – z. B. ein Term der regelmäßig falsch zugeordnet wird – werden über Prompt-Anpassungen korrigiert. Das System verbessert sich iterativ, ohne dass Modellfine-Tuning notwendig ist.