Когда данные становятся ответами: адаптивный RAG для финансовых вопросов

Автор: Денис Аветисян

Как построить точную, безопасную и соответствующую нормативным требованиям систему ответов на финансовые вопросы, используя собственные данные и интеллектуальную выборку информации.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Представляем AstuteRAG-FQA: фреймворк для решения задач, связанных с конфиденциальностью и соответствием требованиям в сфере финансовых вопросов и ответов.

Несмотря на перспективность генеративных моделей для решения задач, требующих обширных знаний, их применение в финансовой сфере сталкивается с уникальными трудностями, связанными с доступом к проприетарным данным и строгими регуляторными требованиями. В данной работе, ‘AstuteRAG-FQA: Task-Aware Retrieval-Augmented Generation Framework for Proprietary Data Challenges in Financial Question Answering’, представлен адаптивный фреймворк, использующий стратегию Retrieval-Augmented Generation (RAG) и учитывающий специфику финансовых запросов. Предложенная система обеспечивает не только повышение точности и релевантности ответов, но и соблюдение стандартов безопасности и регуляторных норм, используя многоуровневую систему защиты данных и автоматическую валидацию ответов. Сможет ли AstuteRAG-FQA стать основой для создания надежных и эффективных систем финансового анализа, работающих с конфиденциальной информацией?

Ручной Труд – Удел Единорогов

Традиционный финансовый анализ в значительной степени зависит от ручной обработки данных, что чревато ошибками и неэффективностью. В условиях экспоненциального роста объемов и сложности финансовых отчетов, этот подход становится нежизнеспособным. Необходимы автоматизированные решения для обработки сложных запросов, выходящих за рамки простого поиска информации.

AstuteRAG-FQA: Склейка из Старого и Нового

AstuteRAG-FQA – адаптивная RAG-структура, разработанная для обработки финансовых запросов. Система объединяет общедоступные данные с открытым исходным кодом и проприетарные данные для формирования полных и контекстуально релевантных ответов. Тестирование показало улучшение точности ответов на 23% и повышение соответствия нормативным требованиям на 18%, демонстрируя потенциал для снижения рисков и повышения эффективности.

Классификация Запросов: От Простого к Сложному

AstuteRAG-FQA использует классификацию запросов для определения их сложности, разделяя их на категории от простых фактических до сложных рациональных. Это позволяет системе адаптировать стратегию поиска и генерации ответа. В результате, F1 Score составляет 83.5% (на 17.1% выше, чем у базовых систем), а Exact Match rate – 76.3% (на 18.2% выше, чем у конкурентов).

Безопасность и Соответствие Нормам: Пока Всё Работает

AstuteRAG-FQA обеспечивает защиту конфиденциальных данных посредством контроля доступа на основе ролей. Используются методы анонимизации и дифференциальной приватности для соответствия строгим нормативным требованиям (92.4%). Точность извлечения информации составляет 87.2% (на 9.6% выше, чем у аналогов), что способствует доверию к системе и открывает возможности для анализа данных, пока они не превратились в технический долг.

Исследование AstuteRAG-FQA, предлагающее адаптивный подход к извлечению и генерации ответов на вопросы в финансовой сфере, закономерно сталкивается с неизбежными сложностями, присущими любой попытке автоматизировать обработку сложных данных. Авторы стремятся к точности и соответствию нормативным требованиям, однако, как показывает практика, даже самые продуманные системы RAG не застрахованы от ошибок и уязвимостей. Как однажды заметил Эдсгер Дейкстра: «Программирование — это не столько про то, чтобы заставить компьютер делать то, что вы хотите, сколько про то, чтобы объяснить компьютеру, что вы хотите». В контексте AstuteRAG-FQA это особенно актуально, ведь система должна не просто находить информацию, но и интерпретировать её в соответствии с заданными параметрами и регуляторными нормами, что является непростой задачей, требующей постоянного внимания и совершенствования.

Что Дальше?

Представленная работа, как и большинство попыток приручить большие языковые модели для задач, требующих точности и соответствия нормативным требованиям, неизбежно наталкивается на стену «реального мира». AstuteRAG-FQA, безусловно, демонстрирует потенциал адаптивного поиска и генерации ответов, однако вопрос о масштабируемости и поддержании консистентности ответов при работе с действительно большими объемами проприетарных данных остаётся открытым. Сколько бы «умных» промптов не было создано, продукшен всегда найдёт способ выдать не тот ответ, когда это нужно больше всего.

Очевидно, что внимание сместится в сторону автоматизации процесса валидации ответов, а не только их генерации. Системы, способные самостоятельно оценивать достоверность и соответствие нормативным требованиям, будут востребованы гораздо больше, чем очередная оптимизация процесса поиска релевантных фрагментов текста. Ведь «релевантность» – понятие субъективное, а регуляторы не терпят субъективности.

Иногда хочется предложить разработчикам просто вернуться к монолитным системам, где логика проверки хотя бы понятна. Сто микросервисов, каждый из которых генерирует правдоподобную, но неверную информацию, – это не решение, а лишь усложнение проблемы. Возможно, в будущем мы увидим возрождение интереса к системам, основанным на чётких правилах и знаниях, а не на статистических вероятностях.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.27537.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-03 20:15