LLM gesteuerte Planung zur Reduktion des CO2-Fußabdrucks im Tiefbau

Der Beitrag beschreibt ein prototypisches KI-System zur Unterstützung nachhaltiger Planungsprozesse im Tiefbau. Im Zentrum steht ein Retrieval-Augmented-Generation-System (RAG), das große Sprachmodelle (engl.: Large Language Models, LLMs) mit unternehmensspezifischem Fachwissen verknüpft, um Nutzer dialogisch bei der Informationssuche und Projektplanung zu unterstützen. Am Beispiel des mittelständischen Unternehmens Naue wird gezeigt, wie ein solcher Ansatz sowohl textbasierte Wissensquellen als auch interaktive Tools – etwa einen CO2-Kalkulator – integrieren kann. Besonderes Augenmerk gilt der Einbindung visueller Inhalte sowie der Anbindung externer Applikationen. Durch die Kombination aus Wissensmanagement, Tool-Integration und dialogischer Interaktion entsteht ein Assistenzsystem, das nicht nur die Planungsqualität verbessert, sondern auch zur Reduktion des CO2-Fußabdrucks beitragen kann.