Vor diesem Hintergrund ist es verständlich, dass es aktuell ein großes Interesse am Einsatz von LLMs in den textverarbeitenden Geistes- und Informationswissenschaften gibt. In diesem Artikel wollen wir einen Überblick über die möglichen Anwendungen von LLMs in der Archivarbeit geben, sowie an einem Beispiel demonstrieren, wie dies konkret durchgeführt werden kann, welche Probleme dabei auftreten, was mögliche Lösungen sein könnten und welche Grenzen aktuell bestehen. Um den Adressat:innenkreis der vorliegenden Arbeit möglichst weit zu halten, beschränken wir uns bei den diskutierten Anwendungsfällen auf die Arbeit im natursprachlichen Chat-Fenster (und lassen Anfragen über die API oder explizite Programmierung außen vor). Unsere Ergebnisse zum Prompt Engineering sind nicht nur für die Arbeit in Archiven, sondern allgemein für die Digital Humanities von Interesse.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="1" target="ftn1" />