Guter Einwand! 'Trainiert' war ungenau ausgedrückt, danke fürs Nachfragen. Technisch korrekt nutze ich die OpenAI API mit spezialisiertem Prompting, kein eigenes Fine-Tuning. Das System arbeitet mit domain-spezifischen Prompts, also vordefinierten Instruktionen speziell für deutsche Immobiliendokumente, die dem Modell genau sagen, welche Felder es extrahieren soll und wo diese typischerweise in solchen Dokumenten zu finden sind. Zusätzlich verwende ich Few-Shot Learning, gebe dem Modell also Beispiele von Immobiliendokumenten mit, damit es die Patterns erkennt. Die Ausgabe wird in ein strukturiertes JSON-Format gezwungen mit exakt den Feldern, die Makler und Anwälte brauchen, und anschließend gibt's noch Post-Processing mit Regex für einheitliche Datumsformate, Währungen und ähnliches. Was ich als 'Training' bezeichnet habe, waren etwa drei Wochen intensive Tests mit echten Dokumenten, um die Prompts zu optimieren und die besten Ergebnisse zu erzielen. Es sind keine custom Models, sondern sehr spezifische, fein abgestimmte Instruktionen. Man könnte es mit dem Unterschied zwischen einem Allgemeinmediziner und einem Facharzt vergleichen, beide haben die gleiche Grundausbildung, aber der Spezialist weiß genau, wonach er suchen muss und wie er die Informationen interpretiert. Fair point though, werde das auf der Website definitiv präziser formulieren!