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KIA (CAIA) — KI‑gestützte Assistenz für digitale psychosoziale Beratung; BMFSFJ‑Projekt „KI für das Gemeinwohl“ (2023–2025) an der TH Nürnberg / Institut für E‑Beratung.

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KIA (CAIA) — KI-gestützte Assistenz für digitale psychosoziale Beratung

KIA steht für „KI-gestützte Assistenz für digitale psychosoziale Beratung“ (auch beschrieben als „Künstliche Intelligenz als Assistenz in der psychosozialen Beratung“).

KIA ist ein Forschungs- und Entwicklungsprojekt (2023–2025) zur gemeinwohlorientierten Nutzung von KI in der digitalen psychosozialen Beratung. Unter der Leitung der TH Nürnberg (Institut für E-Beratung) und in Kooperation mit der bke-Onlineberatung wird ein Assistenzsystem entwickelt, das Beratende in der Mailberatung durch Analyse, Strukturierungshilfen und methodische Impulse unterstützt. Die KI dient als Unterstützung und ersetzt keine Fachkräfte.

Dieses Repository ist die Projektabgabe und enthält Code, Dokumentation und Artefakte des KIA-Prototyps (CAIA als englischer Alias, u. a. in Publikationen verwendet).

Projektkontext (BMBFSFJ)

  • Förderlinie: „KI für das Gemeinwohl“ (BMBFSFJ), Laufzeit 2023–2025
  • Standort: Nürnberg, Bayern
  • Partner: TH Nürnberg / Institut für E-Beratung, Bundeskonferenz für Erziehungsberatung e. V. (bke)
  • Einsatzfeld: digitale psychosoziale Beratung (insb. textbasierte Mailberatung)

Zielsetzung und Nutzen

KIA entwickelt ein KI-Assistenzsystem, das Beratungsanfragen in Echtzeit analysiert und beratungsspezifische Hinweise bereitstellt. Im Fokus steht die Unterstützung fachlicher Reflexion und Strukturierung, nicht die Automatisierung der Beratung.

Kernfunktionen im Prototyp (Auswahl):

  • Zusammenfassungen von Beratungsverläufen
  • Auftragsklärung und Strukturierung komplexer Anliegen
  • Situationsbeschreibungen und Visualisierungen (z. B. Sozialer Netzwerk-Graph)
  • Hypothesen und methodische Hinweise
  • Betreffzeilen- und Textbaustein-Impulse

Vorgehen, Evaluation, Ergebnisse

  • Bedarfserhebung mit Beratenden (qualitative Interviews) als Grundlage der Prototypenentwicklung
  • Iterative Entwicklung mit mehreren Testzyklen: Usability-Tests mit Fachkräften anhand fiktiver Fälle, mehrwöchiger Praxistest in simulierten Beratungssituationen (Tagebuchstudien, Befragungen) sowie eine Abschlussphase mit standardisierter Evaluation in unterschiedlichen Settings
  • Ergebnisse und Transfer: Leitfaden und Ethikmanual zum gemeinwohlorientierten Einsatz von KI in der psychosozialen Beratung sowie eine prototypische Implementierung als Grundlage für weitere Implementierungen

Trainingsdaten

Das KIA-System wurde mit einem Datenkorpus aus der Online-Mailberatung entwickelt:

Datensatz Qualität Verläufe E-Mails Beschreibung
Simulierte Fälle Silber 50 403 Rollenspiele echter Berater:innen
Echte Beratungen Gold 113 541 Anonymisierte und pseudonymisierte Verläufe
CAIA-Testdaten Silber 36 325 Evaluationsdaten aus der Praxistestung
Gesamt - 199 1269 Zusammengeführter Datensatz

Simulierte Beratungsfälle

50 Mailberatungsverläufe, die als Rollenspiele von echten Beratungsfachkräften erstellt wurden und typische Anliegen der Eltern- und Jugendberatung abbilden.

Anonymisierte und pseudonymisierte Echtdaten

113 reale Mailberatungsverläufe aus der bke-Onlineberatung, die einem strengen mehrstufigen Anonymisierungs- und Pseudonymisierungsverfahren unterzogen wurden. Alle personenbezogenen Daten wurden durch Platzhalter ersetzt.

CAIA-Testdaten

36 Beratungsverläufe, die im Rahmen der Praxisevaluation des KIA-Systems erhoben wurden (siehe Publikation: CAIA in Practice: Field Evaluation of an AI-Assisted Support System for Text-Based Online Counselling, ICTAI 2025).

Eingesetzte KI-Modelle

Large Language Model (LLM)

Das KIA-System nutzt das Open-Source-Modell Mistral Small 3.2 24B Instruct als primäres Sprachmodell:

Modell Parameter Kontext Link
Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 24 Mrd. 128k Tokens Hugging Face

Das Modell wird auf der GPU-Infrastruktur des Zentrums für Künstliche Intelligenz (KIZ) der TH Nürnberg gehostet.

Encoder-Modelle (BERT) für Wortvorschläge

Für die lokale Wortvorschlag-Funktion (Masked Language Modeling) werden deutsche BERT-Modelle eingesetzt:

Modell Beschreibung Link
deepset/gbert-large Großes deutsches BERT-Modell (primär) Hugging Face
dbmdz/bert-base-german-cased Deutsches BERT-Basismodell Hugging Face

Embedding-Modelle (für RAG)

Für das lokale Retrieval Augmented Generation (RAG) System werden folgende Embedding-Modelle verwendet:

Modell Beschreibung Link
jinaai/jina-embeddings-v2-base-de Deutsch-optimiertes Embedding-Modell (primär) Hugging Face
intfloat/multilingual-e5-large Multilinguale Unterstützung Hugging Face
sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 Leichtgewichtiges Allzweck-Embedding Hugging Face

Systemarchitektur

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        Browser (Client)                         │
│                    Vue 3 SPA (Beratungs-UI)                     │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
                           │ REST + WebSocket
                           ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Nginx Reverse Proxy                          │
│              (TLS, Routing, WebSocket-Upgrade)                  │
└────────┬────────────────┬────────────────────┬──────────────────┘
         │                │                    │
         ▼                ▼                    ▼
┌─────────────┐   ┌─────────────┐      ┌─────────────┐
│ Flask API   │   │   MkDocs    │      │    BERT     │
│  Backend    │   │Documentation│      │   Service   │
└──────┬──────┘   └─────────────┘      └─────────────┘
       │
       ├──────────────────┬─────────────────┬─────────────────┐
       ▼                  ▼                 ▼                 ▼
┌─────────────┐   ┌─────────────┐   ┌─────────────┐   ┌─────────────┐
│    Redis    │   │MySQL/MariaDB│   │  ChromaDB   │   │   Celery    │
│   (Broker)  │   │   (3 DBs)   │   │ Vector Store│   │   Workers   │
└─────────────┘   └─────────────┘   └─────────────┘   └──────┬──────┘
                                                             │
                                                             ▼
                                              ┌───────────────────────┐
                                              │      LLM-Backend      │
                                              │   (KIZ TH Nürnberg)   │
                                              └───────────────────────┘

Komponenten

Komponente Technologie Aufgabe
Frontend Vue 3 + Vite Beratungs-UI, Admin-Oberfläche
API-Backend Flask + Gunicorn REST-API, JWT-Auth, Feature-Trigger
Task Queue Celery + Redis Asynchrone Feature-Berechnung
Datenbanken MySQL/MariaDB Auth-DB, Feature-DB, User-Data-DB
Vector Store ChromaDB RAG-Embeddings für Dokumentensuche
BERT-Service Flask + Transformers Wortvorschläge
Reverse Proxy Nginx TLS, Load Balancing, Routing

Technologie

  • Einsatz von Open-Source Large Language Models (Mistral) sowie deutschen Encoder-Modellen (BERT)
  • Docker-Compose Stack mit Backend, Frontend, asynchroner Verarbeitung und RAG
  • LLM-Hosting auf GPU-Infrastruktur des KIZ der TH Nürnberg
  • Fokus auf Datenschutz, Ethik und gemeinwohlorientierte Gestaltung

Repository-Inhalt (Projektabgabe)

Verzeichnis Inhalt
app/ Flask-Backend, Celery-Tasks, RAG-Logik
app_bert/ BERT-Service
frontend/ Vue 3 SPA (Beratungs-UI)
documentation/ MkDocs-Dokumentation und Projekttexte
docker/ Dockerfiles, Healthchecks, Entrypoints
scripts/ Start/Stop und Hilfsskripte
supervisor/ Seeder, Admin-Initialisierung

Lokaler Start (Docker)

# 1) Environment vorbereiten
cp .env.template .env

# 2) Variablen in .env anpassen (insb. API-Keys, PROJECT_URL)

# 3) Dienste starten
./scripts/start_kia.sh

# Produktion (optimierte Images, kein Hot-Reload)
PROJECT_STATE=production ./scripts/start_kia.sh
Ressource URL
Frontend (Vue) http://localhost
Projektdoku (MkDocs) http://localhost/docs/
API-Healthcheck http://localhost/api/v1/system/health

Dokumentation

Veröffentlichungen

Eine vollständige, verlinkte Liste der Veröffentlichungen steht in documentation/docs/publications.md.

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MIT. Siehe LICENSE.

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KIA (CAIA) — KI‑gestützte Assistenz für digitale psychosoziale Beratung; BMFSFJ‑Projekt „KI für das Gemeinwohl“ (2023–2025) an der TH Nürnberg / Institut für E‑Beratung.

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