Sie starten die Funktion „Preise aus KI vorhersagen“. Das Programm vergleicht dann den Kurztext jeder offenen Position mit allen gespeicherten Einträgen in dieser Datenbank. Je nach aktiviertem KI-Verfahren arbeitet die Suche unterschiedlich.
ML-Modell (ML.NET)
Das ML-Modell prüft, welche Wörter in einem Text vorkommen und wie wichtig sie sind. Zwei Texte gelten als ähnlich, wenn sie viele bedeutsame Wörter gemeinsam haben.
Beispiel:
•Gespeichert: „Untergrund von haftmindernden Rückständen befreien“
•Gesucht: „Untergrund reinigen, haftmindernde Rückstände entfernen“
Beide Texte enthalten die Wörter „Untergrund“, „haftmindernde“ und „Rückstände“. Das Modell erkennt diese Gemeinsamkeit und berechnet einen hohen Ähnlichkeitswert. Die Position erscheint als Treffer. Die Wörter „befreien“ und „entfernen“ sind zwar verschieden. Gegenüber den gemeinsamen Fachbegriffen fallen sie aber kaum ins Gewicht.
Sind die Texte dagegen völlig unterschiedlich formuliert, haben sie kaum gemeinsame Wörter. Der Ähnlichkeitswert fällt dann niedrig aus. Das Programm schlägt in diesem Fall keinen Preis vor.
Semantisches Modell (gaebOnline-miniLM)
Das Semantische Modell erfasst nicht nur einzelne Wörter, sondern den Sinn eines Satzes. Es arbeitet damit ähnlich wie ein erfahrener Fachmann. Auch dieser erkennt, dass zwei unterschiedlich formulierte Leistungen dasselbe meinen.
Beispiel:
•Gespeichert: „Untergrund von haftmindernden Rückständen befreien“
•Gesucht: „Untergrund reinigen, haftmindernde Rückstände entfernen“
Die Sätze sind unterschiedlich aufgebaut. Das Modell erkennt trotzdem: Beide beschreiben dieselbe Arbeit. Der Ähnlichkeitswert ist hier entsprechend hoch. Liegt der Wert über 0,93, sind die Positionen fachlich gleich oder austauschbar. Werte zwischen 0,90 und 0,93 zeigen eine sehr hohe Ähnlichkeit. Prüfen Sie diese Positionen trotzdem kurz.
Hinweis zur Genauigkeit
Auch bei einem hohen Ähnlichkeitswert können fachliche Unterschiede bestehen. Das betrifft zum Beispiel abweichende Maße, Materialien oder besondere Ausführungsbedingungen. Prüfen Sie den vorgeschlagenen Einheitspreis deshalb immer kurz, bevor Sie ihn in die Kalkulation übernehmen.
Welches Modell ist besser?
Beide Modelle ergänzen sich. Das ML-Modell arbeitet schnell und zuverlässig bei ähnlichen Formulierungen. Das Semantische Modell ist überlegen, wenn Positionen fachlich gleich sind, aber sprachlich sehr unterschiedlich beschrieben wurden. Aktivieren Sie deshalb in den KI-Optionen die Einstellung Semantisches oder ML-Modell.
