TelcoAI verbessert 3GPP-Spezifikationssuche um 16 % dank agentischer, multimodaler KI

arXiv – cs.LG Original ≈1 Min. Lesezeit
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Die 3rd Generation Partnership Project (3GPP) liefert weltweit die technischen Grundlagen für Mobilfunknetze, doch ihre komplexen, hierarchisch strukturierten und stark formatierten Dokumente stellen selbst fortgeschrittene KI-Modelle vor große Herausforderungen. Insbesondere die Kombination aus Text, Diagrammen und internen Verweisen erschwert die effiziente Suche und das Verständnis von Spezifikationen.

Mit dem neuen System TelcoAI setzt ein agentisches, multimodales Retrieval‑Augmented‑Generation‑Modell neue Maßstäbe. Durch seiten‑ und abschnittsorientiertes Chunking, strukturierte Abfrageplanung, metadatenbasierte Retrieval‑Strategien und die Fusion von Text- und Bilddaten kann TelcoAI komplexe Anfragen präzise beantworten und gleichzeitig die Zusammenhänge zwischen Dokumenten berücksichtigen.

In umfangreichen Benchmarks, die auch von Experten kuratierte Fragen umfassen, erzielt TelcoAI beeindruckende Ergebnisse: 87 % Recall, 83 % Claim Recall und 92 % Faithfulness – ein 16 %iger Fortschritt gegenüber den besten bisherigen Ansätzen. Diese Leistungen zeigen, dass agentische und multimodale KI‑Methoden die Analyse technischer Dokumente in der Telekommunikation deutlich verbessern und praktische Lösungen für Forschung und Engineering bereitstellen.

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