Kern des Projekts ist die Aufbereitung und multiperspektivische Erweiterung der in verschiedener Form und Tiefe vorhandenen Daten zu den einzelnen Fotoobjekten. Dabei wird insbesondere auf die Unterscheidung der Beschreibungsebenen der Sammlungsgegenstände und ihrer Digitalisierung geachtet (das Digitalisat, das materielle Fotoobjekt, die zugrundeliegende fotografische Aufnahme, der Gegenstand der Aufnahme). Besondere Bedeutung kommt den Informationen aus den Inventarbüchern zu, die nach der Digitalisierung und OCR-Texterkennung mithilfe von KI in strukturierte Daten überführt werden. Zunächst werden die in den Inventaren enthaltenen, und mangels Trenner oder Feldbezeichner weitestgehend unstrukturierten Informationen manuell mit der Software Azure Document Intelligence Studio gelabelt. Nach dem Training des Modells werden strukturierte Daten ausgegeben, die weitere Aufteilung der Inhalte erfolgt durch ein LLM (Large Language Model). Der Zugriff auf die gewonnenen Daten erfolgt momentan über eine Suchmaschine auf der Basis von Elasticsearch. Das Ergebnis sind strukturierte Daten, die mit dem für andere Teile der Sammlung bereits vorhandenen digitalen Inventar (HIDA-Datenbank, Laupichler 1998) zusammengeführt werden. Anschließend erfolgt ein Mapping mit weiteren Metadaten, die bereits in verschiedenen Erschließungstiefen vorliegen.