Übersetzt aus dem englischen Original. Zahlen und Quellen sind unverändert. Englisches Original lesen
Instituto PROA
Instituto PROA verkürzt Berichte zur Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche mit Llama 3.1 von 30 auf 5 Minuten
Das Instituto PROA, eine brasilianische gemeinnützige Organisation, die junge Menschen auf den Beruf vorbereitet, nutzt Metas Llama 3.1, ein Modell mit offenen Gewichten, auf Oracle Cloud, um portugiesische Berichte über Arbeitgeber und offene Stellen zu schreiben. Laut Meta kostet jeder Bericht heute etwa fünf Minuten Arbeitszeit statt 30.
Kennzahlen
Wortgetreu aus den Quellen übernommen. Kopieren Sie jede Zahl mit ihrer Quellenangabe.
durchschnittlich 30 Minuten
Arbeitszeit pro Bericht zur Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche, vor dem Assistenten1
fünf Minuten
Arbeitszeit pro Bericht, mit dem Assistenten1
35.000
Eingeschriebene Schülerinnen und Schüler pro Jahr1
Was es erforderte
Kosten, Teamgröße und Zeitplan wurden in den Quellen nicht veröffentlicht.
Das Problem
Das Instituto PROA hilft jungen Menschen aus einkommensschwachen Familien in Brasilien bei der Arbeitssuche. Vor jedem Vorstellungsgespräch braucht eine Bewerberin oder ein Bewerber Fakten zum Arbeitgeber und zur Stelle. Früher erstellten die Beschäftigten diese Unterlagen von Hand, indem sie mehrere Websites durchsuchten und ein Dokument zusammenstellten. Das dauerte etwa 30 Minuten pro Bericht.
Was sie gebaut haben
PROA baute einen Assistenten, der auf Portugiesisch mit den Jugendlichen spricht. Sie geben den Namen eines Unternehmens ein und erhalten einen strukturierten PDF-Bericht zur Vorbereitung auf das Gespräch. Den Text schreibt Llama 3.1, ein Modell von Meta mit offenen Gewichten, das heißt, seine Dateien sind veröffentlicht und können von jedem Unternehmen betrieben werden. Die Werkzeuge laufen auf Oracle Cloud Infrastructure, wo PROA auch seine anderen Lösungen betreibt.
Wie sie vorgegangen sind
Das System arbeitet in drei Schritten. Es sendet den Firmennamen an einen Suchdienst und sammelt Webergebnisse. Es legt sie in einer Wissensdatenbank ab, die als Abrufebene für eine Retrieval-Augmented-Generation-Architektur (RAG) dient, bei der ein Modell anhand abgerufener Dokumente antwortet. Llama 3.1 schreibt dann aus diesem Material den Bericht, und das System wandelt ihn in ein PDF um. Die Geschäftsführung von PROA sagt, man habe Llama 3.1 vor allem wegen der einfachen Integration in die Oracle-Umgebung gewählt. PROA prüft umfangreichere Berichte mit den Vision-Modellen von Llama 3.2.
Ergebnisse
Der Beitrag nennt einen Rückgang der Berichtserstellung von durchschnittlich 30 Minuten auf fünf Minuten. Er sagt außerdem, der Assistent habe ein 60-faches Wachstum des Programms auf 35.000 eingeschriebene Schülerinnen und Schüler pro Jahr angetrieben und die Beschäftigten widmeten sich nun mehr der Einzelbetreuung. Das ist Metas Darstellung der Ergebnisse von PROA. Keine unabhängige Quelle bestätigt sie.
Erkenntnisse für Ihr Projekt
Automatisieren Sie die Recherche, und lassen Sie die Menschen coachen. PROA entlastete seine Beschäftigten vom Zusammenstellen der Berichte, damit sie die Jugendlichen einzeln begleiten können.
Wählen Sie das Modell, das zu Ihrer bestehenden Cloud passt. PROA entschied sich vor allem deshalb für Llama 3.1, weil es zu seiner Oracle-Umgebung passte, in der bereits alle Werkzeuge liefen.
Stützen Sie die Ausgabe auf aktuelle Suchergebnisse. Der Assistent ruft vor dem Schreiben aktuelle Webinformationen über einen Arbeitgeber ab, statt sich auf das zu verlassen, was das Modell schon weiß.
Prüfen Sie, was das Wachstum treibt. Das Wachstum eines Programms hat viele Ursachen; messen Sie die gesparte Zeit pro Bericht deshalb getrennt.
Einschränkungen
- Die einzige Quelle ist ein Beitrag von Meta, das das Modell liefert und ein Interesse daran hat, Ergebnisse gut darzustellen. Die Zahlen stammen vom Instituto PROA und wurden über diesen Beitrag weitergegeben.
- Das 60-fache Wachstum und die 35.000 Schülerinnen und Schüler sind Zahlen für das gesamte Programm. Der Beitrag schreibt sie dem Assistenten zu, nennt aber weder ein Basisjahr noch einen Zeitraum, und andere Faktoren können beitragen.
- Der Beitrag nennt kein Startdatum. Das angezeigte Einführungsdatum ist das Datum des Beitrags. Kosten, Teamgröße oder Zeitplan werden nicht genannt.
- Der Beitrag sagt nicht, wie die Qualität der Berichte geprüft wurde.
Quellen
- How Llama and Oracle are helping Instituto PROA kickstart careers for students in Brazil
Meta AI Blog · 2025-08-27 · Fallstudie des Anbieters · ai.meta.com
In eigenen Worten aus den oben genannten Quellen zusammengefasst. Einen Fehler entdeckt? Siehe Korrekturen.