ARRT : Ett LLM-baserat verktyg för uppföljning inom socialtjänsten

Sammanfattning

Dokumentation inom socialtjänsten utgör en viktig grund för bedömning, uppföljning och kvalitetssäkring av insatser. Att analysera och sammanställa information från omfattande ärendedokumentation kan vara tidskrävande och innebär en betydande administrativ arbetsbörda för socialsekreterare. Syftet med denna uppsats är att undersöka hur stora språkmodeller kan användas för att besvara frågor i uppföljningsformulär baserat på ärendedokumentation inom socialtjänsten för barn och ungdomar. För detta ändamål utvecklades prototypen ARRT (Auto-Review and Rationale Tool). Arbetet genomfördes enligt Design Science Research Methodology (DSRM). Systemet implementerades med en Retrieval-Augmented Generation (RAG)-pipeline och en lokalt körd språkmodell för att möjliggöra analys av dokumentation utan att känslig information behöver skickas till externa tjänster. Utvärderingen genomfördes som ett användartest med en erfaren socialsekreterare. Resultaten visar att systemet fungerade väl för faktabaserade frågor med tydliga svar i dokumentationen, medan frågor som krävde mer tolkning gav mer varierande resultat. Motiveringar och källhänvisningar visade sig vara centrala för användbarheten eftersom de gjorde det möjligt att granska och verifiera systemets svar. Resultaten indikerar att stora språkmodeller har potential att fungera som stöd vid analys och uppföljning av ärendedokumentation inom socialtjänsten, men att mänsklig granskning fortfarande är nödvändig.