Bei der Verzeichnung muss zwischen digitalisiertem Archivgut und genuin elektronischem Archivgut unterschieden werden. Während ersteres für potentielle LLM-Verarbeitung erst in zusätzlichen Arbeitsprozessen digitalisiert und volltexterkannt werden müsste, können LLMs für letzteres (durch die Analyse der Volltext-Inhalte) Titel, Laufzeiten und Enthält-Vermerke generieren. Auch der Inhalt der Dokumente ist wichtig für die Verzeichnung. LLMs könnten auch hierbei helfen, indem sie unstrukturierte Datensätze bspw. aus Fileablagen analysieren, zusammenfassen und Zusammenhänge offenlegen (vgl. Sack, 2021). Auch die Kategorisierung von Dokumenten anhand <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="background(white)">eines hinterlegten Verschlagwortungsvokabulars (Thesauri)</hi><ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="2" target="ftn2" /> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="background(white)" xml:space="preserve"> könnten LLMs übernehmen. Schließlich können LLMs beim</hi> Verfassen von Findbucheinleitungen (Textgenerierung) unterstützen (vgl. King, 2024). Letztere Aufgabe werden wir im nächsten Abschnitt exemplarisch demonstrieren.