Unstrukturiertes Textmaterial bedeutet für Forschende oftmals die Herausforderung, spezifische Textbestandteile zu identifizieren und/oder linguistisch-semantisch zu klassifizieren. Insbesondere in ressourcenarmen Kontexten, in denen durch Non-Standard-Daten (z.B. historische Sprache, spezifische Domäne, wenig erforschte Textsorte) noch keine annotierten Trainings- oder Testdaten vorliegen, zeigt sich hier das hohe Potenzial von LLMs (Wang et al. 2023): Anstatt mit erheblichem Aufwand umfangreiche Trainingssets zu erstellen, können über niedrigschwellige Zugänge wie Prompt Engineering oder Retrieval-Augmented-Generation (RAG) je nach Aufgabe bereits sehr gute Ergebnisse erzielt werden, die den Prozess von Datenaufbereitung und -analyse wesentlich beschleunigen.