Kapitel 3 : KI-Chatbot mit Spezialausbildung

Wie bereits in den vorherigen Kapiteln erläutert (KI-Chatbot als Einsatzleiter und KI-Chatbot in Grundausbildung), wurden verschiedene Maßnahmen ergriffen, um die Interaktion zwischen Feuerwehrkräften und dem Chatbot mit Künstlicher Intelligenz zu verbessern. Ein zentraler Aspekt dabei war die Implementierung eines Kontexts, der mit jeder Anfrage an die KI übermittelt wurde. Dadurch sollte sichergestellt werden, dass die KI die aktuelle Einsatzsituation besser versteht und entsprechend aufbereitete Informationen liefert.

Trotzdem zeigte sich weiterhin, dass die Antworten nicht immer mit den Vorschriften der Feuerwehren übereinstimmen. Ein anschauliches Beispiel hierfür war eine Abfrage zu einem Gebäudebrand mit einer Photovoltaikanlage. Die KI empfahl in diesem Fall den Einsatz von Schaum zur Brandbekämpfung – eine problematische Empfehlung, da Schaummittel nicht für die Löschung von Photovoltaikanlagen geeignet sind.

Chatbot wird mit Schulungsunterlagen der Feuerwehr ausgestattet

Ein zentrales Problem beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz ist, dass sie primär auf Informationen aus dem Internet zugreift bzw. mit diesen trainiert wurde. Werden keine relevanten Daten gefunden, neigt die KI dazu, Antworten zu generieren, die auf Vermutungen basieren, anstatt fundierte Fakten zu liefern. Um dieses Risiko zu minimieren, besteht die Möglichkeit, der KI gezielt spezifische Informationen bereitzustellen. Genau diesen Ansatz habe ich verfolgt.

Damit der Chatbot seine Antworten auf zuverlässige, vordefinierte Informationen stützt, wurden mehrere Maßnahmen umgesetzt. Zunächst wurden relevante Dokumente erfasst, in Abschnitte unterteilt und anschließend vektorisiert (der Text wird in eine mathematische Darstellung umgewandelt). Diese sogenannten "Text-Chunks" wurden in einer Datenbank gespeichert. Wenn der Chatbot nun eine Anfrage erhält, durchsucht er die vorhandenen Textabschnitte nach inhaltlicher Relevanz und identifiziert jene Passagen, die der gestellten Frage am ähnlichsten sind.

Diese ausgewählten Textabschnitte werden in den Prompt integriert und mit einer klaren Anweisung versehen: Die KI soll ihre Antwort ausschließlich auf Grundlage der bereitgestellten Informationen generieren 

Durch dieses Verfahren wird sichergestellt, dass die KI präzisere und faktenbasierte Antworten liefert, ohne auf möglicherweise unzuverlässige oder erfundene Inhalte aus dem Internet zurückzugreifen. So lässt sich das Potenzial der Künstlichen Intelligenz gezielt nutzen, während gleichzeitig die Gefahr von Fehlinformationen minimiert wird.

Als ersten Test habe ich wieder die gleiche Frage wie im Kapitel 2 : KI-Chatbot in Grundausbildung gestellt: 

Gebäudebrand. Person im 1.OG und Photovoltaik. Gefahren und mögliches Vorgehen

Die Antwort zeigt eine deutliche Verbesserung im Vergleich zu einer ohne die Unterlagen der Feuerwehr. Positiv ist, dass spezifisch auf die Photovoltaikanlage eingegangen und die wesentlichen Gefahren aufgezählt wurden. Allerdings weist der Text an einigen Stellen noch Unstimmigkeiten auf, wie beispielsweise die Formulierung „Ausbreitung des Brandes Vorgehen:“, die nicht schlüssig ist.

Fazit

Die Antworten sind für mich weiterhin zu allgemein gehalten – was allerdings nachvollziehbar ist, da die KI nur auf die Informationen zurückgreifen kann, die vom Nutzer eingegeben werden. Ein genauer Kontext ist nicht vorhanden, wodurch die Qualität der Antworten stark von der Formulierung der Frage oder Aufgabe abhängt.

Ein weiteres Problem besteht darin, dass in vielen Fällen nicht nur eine textbasierte Antwort erwartet wird, sondern auch eine visuelle Darstellung, wie beispielsweise eine Funknetzskizze. Derzeit ist ein Chatbot allein nicht in der Lage, solche grafischen Elemente bereitzustellen, was die Einsatzmöglichkeiten weiter einschränkt.

Auf den ersten Blick erscheint die Nutzung eines Chatbots in diesem Kontext daher wenig sinnvoll. Dennoch gibt es vielversprechende Ansätze, um das Potenzial einer KI weiterzudenken. Was wäre, wenn der Chatbot die aktuelle Lage bereits kennen würde, ohne dass der Nutzer sie beschreiben muss?

Genau hier setzt die FireFighter Rescue App an. Durch ihren Systemaufbau (weitere  Informationen über den Aufbau) ist es möglich, Einsatzsituationen zu digitalisieren und der KI automatisch eine detaillierte Lagebeschreibung bereitzustellen. Auf diese Weise könnte der Chatbot gezielt auf relevante Informationen zugreifen und kontextbezogene Antworten liefern. So könnte speziell auf die vorhanden Mitteln (welche Ausrüstung befindet sich am Einsatzort, wie viele Atemschutzträger sind aktuell verfügbar), Wetter, Ausbildungsstand der Feuerwehr und vieles mehr eingegangen werden.  

KI-Chatbot als Ausbildungsunterstützung – Kann FLOR[AI]N eine Ausbildung planen?

FLOR[AI]N kann nicht nur allgemeine Fragen korrekt beantworten – wie etwa:

• „Nenne drei Knoten.“ → Zimmermannstich, Mastwurf, Rettungsknoten

• „Was ist das 4MAT-System?“ → Ein Lernmodell mit vier Lerntypen, charakterisiert durch die Fragen: Warum? Was? Wie? Was wäre, wenn?

sondern auch eine Ausbildung planen - und das überraschend gut 🤔:

Erstelle eine Feuerwehrübung mit Feuerwehrmännern die sich in der Grundausbildung befinden. Dauer der Übung ca. 30 Minuten. 

🔥 Hast du Fragen oder möchtest du uns dein Feedback mitteilen? Dann sende einfach eine E-Mail an office@ffr-app.at. 🔥