Das Feld der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold" xml:space="preserve">Datennutzung </hi>ist schließlich der Berührungspunkt von Digital Humanities und Archiven, wenn DH-Forscher:innen Archiv-Daten in ihren Studien analysieren. Hier schließt sich der Datenkreislauf, wenn die während der Datennutzung entstehenden Metadaten – etwa im Rahmen von Citizen Science, Collaborative Tagging oder anderen Crowd Sourcing-Ansätzen – wiederum für die Anreicherung der Metadaten im Archiv selbst verwendet werden. Der immer noch neue und in deutschen Archiven bislang nicht etablierte Erschließungsstandard <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Records in Context</hi> (RiC) hat die semantische Anreicherung der Erschließungsangaben mit Verknüpfungen und Zuordnungen zum Ziel, die auch einem LLM mehr Kontext für Analysen bieten könnte (vgl. Gniffke, 2020; Hawkins, 2022). In der KI-gestützten Recherche (z. B. Yamasaki, Tomiura und Shimizu 2023) etablieren sich zunehmend sog. RAG-Systeme (Retrieval Augmented Generation), die bei einer Nutzeranfrage zunächst mittels semantischer Suche (durch sog. Embedding-LLMs) nach relevanten Texten in einem großen Korpus suchen (retrieval), um dann mit der Information dieser gefundenen Textdaten (augmented) und einem generativen LLM eine Antwort auf die Nutzerfrage zu erzeugen (generation).