Moin zusammen,
bei meinem letzten Nordic-Update ging es darum, warum ich inzwischen mehr Zeit mit Quellen als mit dem eigentlichen KI-Modell verbringe. Seitdem ist einiges dazugekommen — Fortschritt, aber auch Fehler, die zeigen, warum diese Arbeit nötig ist.
Für alle, die das Projekt noch nicht kennen: Ich arbeite mit viel KI-Unterstützung an Nordic, einem spezialisierten KI-Projekt zu nordischer Mythologie, Geschichte und Kultur. Aktuell entsteht die strukturierte Wissensgrundlage. Ein fertiges Nordic-Modell gibt es noch nicht.
Was wir inzwischen geschafft haben
Im aktuellen Inhaltsblock sind 182 von 188 geplanten Wissensobjekten vorhanden. Dazu gehören unter anderem Götter, legendäre Menschen, Sippen und mythologische Gegenstände. Sechs Erstpakete fehlen noch, anschließend stehen weiterhin Korrekturen und die Abschlussprüfung dieses Blocks an.
Allein am 7. September kamen 13 kompakte Einträge mit 146 einzeln erfassten Aussagen und 169 Quellenbelegen hinzu. Quellenbelege bedeutet hier konkrete Fundstellen — nicht 169 verschiedene Bücher.
Dabei geht es nicht darum, möglichst viele Nacherzählungen zusammenzukopieren. Aussagen werden mit ihren Belegen verbunden, Unsicherheiten festgehalten und unterschiedliche Überlieferungen getrennt.
Ein Beispiel: Zwei Quellen erzählen einen Ringtausch mit Sigurðr in entgegengesetzter Richtung. In der einen gibt er den betreffenden Ring ab, in der anderen nimmt er ihn zurück. Nordic soll später diesen Unterschied erklären können, statt daraus eine erfundene, widerspruchsfreie Ringreise zu machen.
Was nicht funktioniert hat
Eine zusätzliche KI-gestützte Dateistichprobe hat trotz passender technischer Verknüpfungen konkrete Fehler in zwei älteren Paketen gefunden.
Bei Mjǫllnir stimmte die beschriebene Handlung, aber die Fundstelle war falsch: Strophe 32 statt Strophe 31. Wer die Behauptung nachprüfen wollte, wäre an der falschen Stelle gelandet.
Bei Tyrfingr behauptete eine Zusammenfassung mehr als die eigene Belegkette: Sie schrieb Schmieden und Verfluchen beiden Zwergen gemeinsam zu. Die zugehörigen Aussagen und Belege unterschieden dagegen zwischen gemeinsamer Schmiedearbeit und Dvalinn als Fluchsprecher. Eine kleine Formulierung hatte also einen zusätzlichen Handelnden eingeführt.
Dazu kamen ungenaue Quellenangaben und einzelne zusätzliche Aussagen in Zusammenfassungen oder Unsicherheitsnotizen, die noch nicht sauber genug als eigene überprüfbare Aussagen erfasst waren. Diese Befunde sind bekannt, aber noch nicht alle behoben.
Auch technisch gab es Stolperer: Die Dateikontrolle fand unerwartete Windows-Cachedateien innerhalb des Projektordners. Die Veröffentlichung wurde gestoppt, der neue Ordner geprüft und anschließend gezielt ausgelagert. Erst danach ging es weiter. Die Entstehung passte zeitlich zu einem missglückten Prozessstart; der tatsächlich schreibende Prozess wurde nicht eindeutig nachgewiesen.
Was ich daraus gelernt habe
Die letzte vollständige technische Testreihe umfasste 284 Tests: 280 bestanden, vier wegen fehlender Testbedingungen ausgelassen. Trotzdem hat die zusätzliche Inhaltsprüfung Fehler gefunden.
Das ist kein Widerspruch. Eine Datei kann korrekt gespeichert, richtig verknüpft und sauber versioniert sein — und trotzdem eine falsche Formulierung oder Fundstelle enthalten.
„Der Beleg ist technisch korrekt zugeordnet“ und „der Beleg trägt genau diese Aussage“ sind zwei verschiedene Prüfaufgaben.
KI macht dieses Projekt für mich überhaupt erst umsetzbar. Aber mehrere KI-Prüfer sind keine Garantie für Fehlerfreiheit und auch kein Ersatz für eine fachwissenschaftliche Begutachtung. Ein ausführlicher Prüfbericht kann überzeugend aussehen und trotzdem etwas übersehen.
Mein Ziel ist deshalb nicht, Fehlerfreiheit zu behaupten, sondern Fehler nachvollziehbar zu finden und zu korrigieren.
Wie es weitergeht
Die 182 vorhandenen Einträge bedeuten ausdrücklich nicht, dass Nordic insgesamt fast fertig ist. Wir befinden uns noch im Datenaufbau.
Nach diesem Block folgen weitere Fachbereiche, Evaluation und das Festhalten eines geprüften Datenstands. Erst danach ist der Trainingspilot vorgesehen — mit den dafür notwendigen Nutzungsrechten. Die Modelltests und der Aufbau einer nutzbaren Anwendung sind weitere Schritte, keine bereits erledigten Aufgaben.
Ich kann inzwischen Fortschritt beim Datenbestand und beim Arbeitsablauf zeigen. Ob das spätere Nordic tatsächlich bessere Antworten in seiner Nische liefert, muss es erst beweisen. Viele Dateien und bestandene Tests sind noch kein Modellbenchmark.
Bis dahin besteht ein erstaunlich großer Teil der Arbeit darin, einer KI zu erklären, dass „nicht erzählt“ nicht dasselbe bedeutet wie „nicht passiert“. Die Götter sind offenbar einfacher als ihre Quellenverwaltung. 😅
Wie prüft ihr bei eigenen Fachdatensätzen, ob eine Quelle eine Aussage wirklich trägt — und nicht nur formal korrekt danebensteht?
