Die kommenden Bundestagswahlen sind absehbar, von daher ist die Zeit gekommen, bei der die eigene Position und Wünsche nach bestmöglicher Platzierung fordern. Geht es um das Thema Stromversorgung und Energiewende in Deutschland, dann sind mit Sicherheit einige der 736 Abgeordneten des Bundestags relevanter als andere. Doch welche?

Eine Liste der Abgeordneten kann man über die API des Bundestages automatisch abrufen. In XML Form erhält man neben dem Namen, der Fraktion auch den Werdegang und die Mitgliedschaften in Ausschüssen und Gremien. Diese Information baut man in einem neuen Dokument zusammen, welches dann von der KI untersucht werden soll. Die Fragestellung für die KI (in unserem Fall llama) lautetet wie folgt:

Bewerte Relevanz des folgenden Profils mit einer einfachen Zahl zwischen 0=irrelevant und 10=hochrelevant. Deine Antwort ist eine Bewertung, für den gesamten Themenkomplex: "Stromversorgung, Erneuerbare Energien, Stromnetz, Stadtwerke"

Profil: {{ $profile }}

Das Ergebnis lässt man dann noch über einen Output Parser laufen, sodass man wirklich nur die Relevanz bekommt, welche man zusammen mit dem Profil speichert.

Als Framework, um die einzelnen Schritte nicht händisch durchführen zu müssen, nutzten wir hier n8n:

Profil der Mitglieder des Bundestages mit KI analysiert

Bevor man solch einem System nun blind vertraut, lässt man es mit ein paar Abgeordneten zunächst laufen und validiert die Ergebnisse auf Basis dieser Stichproben:

Der Themenkomplex “Energie” hat dies bei uns:

Eine automatisierte bzw. noch bessere Beurteilung der Relevanz zum gewünschten Thema lässt sich in einem weiteren Schritt mit den Reden und Wortmeldungen der Abgeordneten ermitteln.

Bei Interesse an einer detaillierteren Information gerne in den Kommentaren melden.

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