{"id":16318,"date":"2026-08-26T12:42:16","date_gmt":"2026-08-26T10:42:16","guid":{"rendered":"https:\/\/optano.com\/?p=16318"},"modified":"2026-08-27T09:34:09","modified_gmt":"2026-08-27T07:34:09","slug":"llms-und-operations-research-benchmarking-fuer-einen-optano-entscheidungskatalog","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/optano.com\/de\/abschlussarbeiten\/llms-und-operations-research-benchmarking-fuer-einen-optano-entscheidungskatalog\/","title":{"rendered":"Bachelor-\/Masterarbeit: LLMs und Operations Research: Benchmarking f\u00fcr einen OPTANO-Entscheidungskatalog"},"content":{"rendered":"\t\t
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Klingt interessant? Das ist die konkrete Forschungsfrage:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Benchmarking von LLM-Features rund um OR-Software zur Ableitung eines OPTANO-Entscheidungskatalogs f\u00fcr unterschiedliche Use Cases<\/p>

  • OPTANO l\u00f6st bereits das eigentliche Operations-Research-Szenario. Die Forschungsfrage ist daher nicht, ob LLMs das Optimierungsproblem ersetzen, sondern bei welchen begleitenden Use Cases sie einen verl\u00e4sslichen Mehrwert liefern.<\/li>
  • Zu untersuchen ist, wie gut verschiedene LLM-Features in typischen Use Cases wie Data Science, What-if-Analysen, Explainability, Ergebnisinterpretation oder Nutzerinteraktion performen.<\/li>
  • Offen ist au\u00dferdem, welche technischen \u201eRezepte\u201c je nach Kundenanforderung sinnvoll sind, z. B. einfaches Prompting versus Retrieval, Single-Agent versus Multi-Agent, und wie sich diese Varianten auf Kosten, Laufzeit und Qualit\u00e4t auswirken.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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    Diese Methodik stellen wir uns vor:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    • Aufbau eines Benchmark-Frameworks f\u00fcr mehrere klar abgegrenzte Use Cases rund um ein bestehendes OPTANO-Szenario, z. B. Datenanalyse, Szenariovergleich, Erkl\u00e4rung von L\u00f6sungen oder Beantwortung fachlicher R\u00fcckfragen.<\/li>
    • Systematischer Vergleich verschiedener LLM-Setups anhand definierter Metriken wie Antwortqualit\u00e4t, Faktentreue, Bearbeitungszeit, Kosten, Robustheit und erforderlichem Engineering-Aufwand.<\/li>
    • Ableitung eines praxisnahen Entscheidungskatalogs mit wiederverwendbaren Basis-Rezepten, aus denen je nach Use Case und Kundenanforderung geeignete LLM-Architekturen ausgew\u00e4hlt werden k\u00f6nnen.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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      Diese Kenntnisse ben\u00f6tigts du:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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      • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tProgrammiererfahrung in Python sowie Interesse an experimenteller Evaluation und Benchmark-Design<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
      • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tGrundkenntnisse zu LLMs, Prompting, Retrieval und agentischen Architekturen<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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        Bewirb dich direkt!<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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