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Aktuelle Themenangebote aus meinen Forschungsbereichen ERP- und Anwendungsentwicklung, Business Intelligence für Abschlussarbeiten und Projekte auf dem Portal „Project Exchange TH Köln

zB

Gen AI basierter Bot zum Retrieval von Regelungen und Vorschriften: Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines Service-Bots, der Stakeholdern wie Prüfungsausschussvorsitzenden und Verwaltungsmitarbeitern der TH Köln bei der effizienten Abfrage von Prüfungsordnungen zur Seite steht. Der Bot soll untersuchen, inwiefern das Konzept des Flow Engineerings zur Verbesserung der Antwortqualität beiträgt.

Enhancing LLM Code Generation for MS Business Central with Flow Engineering: The objective of this project is to explore and implement the principles of Flow Engineering in the context of AL code generation for Microsoft Business Central. The project aims to compare the effectiveness of this approach to traditional code generation methods by evaluating improvements in accuracy and efficiency.

Entwicklung eines Business Central Add-ons für Bike-Sharing: Es ist ein Add-on zu entwickeln, das auf den Microsoft Best Practices basierend das operative Geschäft eines Bike-Sharing-Unternehmens wie zB Citybike NYC unterstützt. Das Projekt fokussiert auf die Digitalisierung des Ausleihprozesses, die Planung und Umsetzung des Rebalancing sowie einfache Reporting-Funktionalitäten. Zu den Aufgaben gehört auch die Konzeption der erforderlichen Stamm- und Transaktionsdatenstrukturen sowie ein einfaches Reporting-Konzept.

Quality of Design Principles for a Data Vault-Based Data Warehouse: Data Vault (DV) is considered one of the leading concepts for (relational) data warehouse structures. By using a prototypical model based on operational bike sharing data, this project will discuss key design principles and evaluate their quality.

 

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Für Business Intelligence-Interessierte bietet sich am Donnerstag, 21. November 2024 16:00 die Gelegenheit zu einem sehr aktuellen Praxiseinblick. Unser ehemaliger Student Emrullah Apaydin, der jetzt als KPMG-Manager im Bereich Data Warehousing, Data Engineering&Governance, Advanced Analytics tätig ist, wird über aktuelle Entwickungen in diesem Gebiet sowie Berufsperspektiven und Einstiegsmöglichkeiten darstellen. Anmeldungen bitte per Mail an Hartmut Westenberger .

 

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Projektangebot: Es wird die Fähigkeit eines LLMs wie ChatGPT untersucht, Studieninteressierte (vll auch bereits Studierende) eines Studiengangs eine First-Level-Beratung anzubieten. Beispielhaft wird der Master DigSc betracht. Es soll evaluiert werden, ob ein Chatbot Studieninteressierten individualisierte Antworten auf typische Fragen geben könnte, also sozusagen im Sinne eines „intelligenten FAQs“.

Man siehe auch LLM-unterstützter 1st-Level Support für Studieninteressierte

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Benchmarking as an established approach to make the performance of systems measurable and, above all, comparable, has recently been increasingly applied to the code generation capability of LLMs. Prominent examples are HumanEval, CodeXGLUE or CoNaLu. The development of benchmark performances over time demonstrates the growing maturity and increasing usability of LLMs, especially for widely used programming languages such as Python or JAVA. From the perspective of computer science education, this raises the question of at what level of maturity for which languages and for which aspects of teaching AI tools can be used reasonably in teaching. However, this is not just about code generation. Use cases for the use of LLM concern both learners (e.g. generating exemplary solutions, varying solutions, checking code) and Logic flow of the GenAi ABAP Benchmarkteachers (e.g. generating exercises, illustrative programming examples, explaining and documenting program code).

In a project at TH Köln, Stephan Wallraven and Tim Köhne examined the maturity status of ChatGPT (as of fall 2023) for supporting the ABAP learning process. As a proprietary language, ABAP is relevant for the implementation of business functions in SAP systems, for example for business informatics courses. In the project, the HumanEval benchmark was adapted to ABAP so that the ABAP function modules generated by ChatGPT could be automatically evaluated for the extensive set of benchmark tasks. In addition, the benchmark was extended to include aspects such as error detection, error correction and code explanation.

Initial results show that the success rate for the generated ABAP code is many times lower than for ChatGPT-generated Python code. However, the code explanation provides promising results.

Numerous announcements and previews from major players in the ERP market such as Microsoft and SAP indicate that the next generation of development platforms will include built-in AI-based code generators in the near future. And that certainly applies to ABAP too. Here, the ABAP benchmark environment can be used in further investigations to monitor and compare the progress of the upcoming releases.