LLM FOR LITERATURE: Automated Extraction of Heat Transfer Data from Scientific PDFs Using Large Language Models

Abstract

Diese Masterarbeit entwickelt ein System, das Large Language Models (LLMs) und Retrieval‑Augmented‑Techniken nutzt, um Wärmeübergangsdaten aus wissenschaftlichen Publikationen automatisiert zu extrahieren und zu strukturieren. Forschungsarbeiten werden dafür für die Analyse aufbereitet, numerische Werte und qualitative Trends werden erkannt, geprüft und in einer standardisierten Mastertabelle zusammengeführt, um den Vergleich zwischen Studien zu ermöglichen. Gleichzeitig dient die Arbeit dazu, Kolleginnen und Kollegen am DLR in Göttingen in die praktische Nutzung von LLMs, Retrieval‑Systemen und modernem Prompt Engineering einzuarbeiten. Besonderer Fokus liegt auf der Minimierung von Fehlern, der Sicherstellung von Datenkonsistenz sowie dem Aufbau einer skalierbaren und reproduzierbaren Pipeline.