Obwohl monatlich Hunderte von Aufführungen klassischer Musik stattfinden, sind die Informationen über verschiedene Plattformen wie KOPIS, die Websites einzelner Veranstaltungsorte und persönliche Blogs verstreut. Für Einsteiger oder Musikliebhaber, die ihren Musikgeschmack gerade erst erweitern, stellt die Suche nach einer passenden Aufführung eine erhebliche Hürde dar. Klassikfans dokumentieren ihre Konzertbesuche nur sporadisch in Notizbüchern, Memos und Social-Media-Posts. Fotos von Eintrittskarten verschwinden in unzähligen Galerien, und die Erinnerung an gehörte Stücke und auftretende Künstler verblasst mit der Zeit. Da diese Daten nicht systematisch erfasst werden, waren personalisierte Empfehlungen bisher unmöglich. Dieser Service ermöglicht es Klassikfans, einfach ein Foto ihrer Eintrittskarte zu machen. Eine KI erkennt und speichert die Aufführungsinformationen automatisch. Basierend auf den gesammelten Konzertbesuchen und Musikgeschmacksprofilen empfiehlt sie anschließend hochgradig personalisierte Aufführungen mithilfe eines dreistufigen KI-Verfahrens (Multi-Query Retrieval → Reranking → LLM-as-Judge).

Obwohl monatlich Hunderte von Aufführungen klassischer Musik stattfinden, sind die Informationen über verschiedene Plattformen wie KOPIS, die Websites einzelner Veranstaltungsorte und persönliche Blogs verstreut. Für Einsteiger oder Musikliebhaber, die ihren Musikgeschmack gerade erst erweitern, stellt die Suche nach einer passenden Aufführung eine erhebliche Hürde dar. Klassikfans dokumentieren ihre Konzertbesuche nur sporadisch in Notizbüchern, Memos und Social-Media-Posts. Fotos von Eintrittskarten verschwinden in unzähligen Galerien, und die Erinnerung an gehörte Stücke und auftretende Künstler verblasst mit der Zeit. Da diese Daten nicht systematisch erfasst werden, waren personalisierte Empfehlungen bisher unmöglich. Dieser Service ermöglicht es Klassikfans, einfach ein Foto ihrer Eintrittskarte zu machen. Eine KI erkennt und speichert die Aufführungsinformationen automatisch. Basierend auf den gesammelten Konzertbesuchen und Musikgeschmacksprofilen empfiehlt sie anschließend hochgradig personalisierte Aufführungen mithilfe eines dreistufigen KI-Verfahrens (Multi-Query Retrieval → Reranking → LLM-as-Judge).