Финансовый поиск: новый взгляд на контекстное моделирование

от

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационный подход к извлечению финансовой информации, основанный на усовершенствованном контекстном обучении и использовании многоагентных систем.

"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
Предлагаемая структура PRISM представляет собой комплексную экосистему, предназначенную для формирования будущего сбоя, а не просто инструмент для решения текущих задач.
Предлагаемая структура PRISM представляет собой комплексную экосистему, предназначенную для формирования будущего сбоя, а не просто инструмент для решения текущих задач.

PRISM: фреймворк для обучения без учителя, улучшающий точность поиска финансовых данных с помощью промпт-инжиниринга и контекстного моделирования.

Извлечение релевантной информации из обширных финансовых отчетов остается сложной задачей, несмотря на прогресс в области обработки естественного языка. В данной работе представлена система PRISM: Prompt-Refined In-Context System Modelling for Financial Retrieval, — безобучающий фреймворк, объединяющий оптимизированные промпты, обучение в контексте и мультиагентную систему для повышения эффективности поиска финансовой информации. Эксперименты на датасете FinAgentBench демонстрируют, что предложенный подход позволяет достичь показателя NDCG@5 в 0.71818, подтверждая его применимость в реальных задачах. Способна ли данная архитектура стать основой для создания интеллектуальных систем анализа и принятия решений в финансовой сфере?

Вызовы Рассуждений в Финансовых Данных

Традиционные методы поиска информации в финансовых документах часто оказываются неэффективными из-за сложности и многогранности этой сферы. Автоматизированные системы, полагающиеся на простые ключевые слова или предварительно заданные шаблоны, нередко упускают из виду тонкие нюансы, скрытые взаимосвязи и контекстуальные значения, критически важные для принятия обоснованных финансовых решений. Например, анализ тональности текста может выявить скрытые риски или возможности, которые остаются незамеченными при использовании стандартных методов поиска. Сложность финансовой терминологии, неоднозначность формулировок и обилие специализированных сокращений также создают дополнительные трудности для существующих систем. В результате, даже обширные базы данных могут оказаться бесполезными, если не удается извлечь из них действительно ценную информацию, что подчеркивает необходимость разработки более интеллектуальных и контекстно-ориентированных подходов к поиску и анализу финансовых данных.

Объём финансовых данных растёт экспоненциально, предъявляя всё более высокие требования к системам поиска и анализа. Традиционные методы, основанные на ключевых словах и простых запросах, оказываются неспособными эффективно обрабатывать эту лавину информации, упуская важные связи и нюансы. Для обеспечения точного и оперативного доступа к необходимым сведениям, требуются передовые технологии, такие как машинное обучение и обработка естественного языка. Эти методы позволяют не только находить конкретные факты, но и выявлять скрытые закономерности, прогнозировать рыночные тенденции и оценивать риски, что критически важно для принятия обоснованных финансовых решений. Разработка и внедрение таких инструментов становится необходимостью для сохранения конкурентоспособности в современной финансовой среде.

PRISM: Новая Архитектура для Финансового Поиска

PRISM представляет собой комплексную систему извлечения финансовой информации, объединяющую три ключевых подхода. Инженерия системных промптов позволяет оптимизировать взаимодействие с языковыми моделями для повышения точности ответов. Обучение с примерами (In-Context Learning, ICL) использует векторные представления текстовых данных и быстродействующее хранилище векторов FAISS для семантического поиска и понимания контекста запросов. Наконец, многоагентная система (Multi-Agent System, MAS) обеспечивает совместную работу нескольких агентов для повышения надежности и качества ранжирования результатов поиска, что в совокупности значительно улучшает процесс извлечения финансовой информации.

В основе подхода In-Context Learning (ICL) в PRISM лежит использование моделей текстовых вложений (Text Embedding Models) для преобразования финансовых документов и запросов в векторные представления. Эти векторы индексируются и хранятся в базе данных FAISS Vector Store, обеспечивая быстрый и эффективный семантический поиск. FAISS позволяет находить документы, наиболее близкие по смыслу к запросу, даже если в них не содержатся точные ключевые слова. Такой подход значительно повышает точность и релевантность результатов поиска, а также обеспечивает понимание контекста финансовых данных.

Архитектура многоагентной системы (MAS) в PRISM обеспечивает повышение надежности ранжирования финансовых данных за счет коллективной работы нескольких агентов. Каждый агент, специализирующийся на определенном аспекте анализа, независимо оценивает релевантность документов и формирует промежуточный рейтинг. Затем результаты работы агентов агрегируются с использованием механизма консенсуса, что позволяет снизить влияние ошибок, присущих отдельным агентам, и повысить общую точность ранжирования. Такой подход позволяет учитывать различные факторы, влияющие на релевантность, и формировать более устойчивый и надежный результат по сравнению с традиционными методами ранжирования, основанными на одном алгоритме или модели.

Улучшение Рассуждений с Продвинутыми Стратегиями Промптинга

В основе PRISM лежит проектирование системных промптов, которое расширяет функциональные возможности больших языковых моделей (LLM) посредством специализированных методов. К ним относятся промптинг с цепочкой рассуждений (Chain-of-Thought, CoT), позволяющий модели последовательно выводить промежуточные шаги решения; промптинг ReAct, комбинирующий рассуждения и действия для взаимодействия со средой; и промптинг Tree-of-Thoughts (ToT), использующий древовидную структуру для исследования нескольких путей рассуждений и выбора оптимального решения. Эти техники направляют LLM — такие как GPT-4 и GPT-5 — через структурированный процесс логического вывода, повышая точность и надежность ответов.

Методы, такие как Chain-of-Thought (CoT), ReAct и Tree-of-Thoughts (ToT), направляют большие языковые модели (LLM) — GPT-4 и GPT-5 — через структурированный процесс рассуждений. Вместо прямого предоставления запроса и получения ответа, эти техники побуждают модели последовательно генерировать промежуточные шаги рассуждений, что позволяет им более эффективно решать сложные задачи. CoT, например, требует от модели объяснения хода своих мыслей, в то время как ReAct комбинирует рассуждения с действиями, позволяя модели взаимодействовать с внешними инструментами. ToT расширяет эту концепцию, исследуя несколько путей рассуждений для повышения надежности и точности.

В процессе обучения с примерами (In-Context Learning, ICL) ключевую роль играет токенизация и последующее встраивание токенов (Token Embedding). Этот процесс заключается в преобразовании текстовой информации в числовые векторы, представляющие семантическое значение каждого токена или фрагмента текста. Полученные векторные представления позволяют проводить сравнение текстовых данных на основе их смысловой близости, используя математические операции, такие как косинусное расстояние или евклидово расстояние. В результате, LLM может эффективно оценивать релевантность примеров и примеров в контексте поставленной задачи, улучшая качество генерируемых ответов и рассуждений.

Производительность и Валидация PRISM: Проверка на Прочность

Исследования показали, что разработанная система PRISM значительно повышает точность ранжирования на наборе данных FinAgentBench, достигая показателя NDCG@5, равного 0.71163. Данный результат демонстрирует способность PRISM эффективно оценивать релевантность финансовых документов и предоставлять более точные результаты поиска. NDCG@5, как метрика, оценивает качество ранжирования первых пяти результатов, и достигнутое значение указывает на высокую эффективность алгоритмов, лежащих в основе PRISM, в определении наиболее подходящих ответов на финансовые запросы. Повышение точности ранжирования имеет критическое значение для повышения удобства использования и эффективности финансовых приложений, позволяя пользователям быстрее находить нужную информацию.

Оценка производительности PRISM продемонстрировала результаты, сопоставимые с передовыми моделями в данной области. Анализ на закрытом валидационном наборе данных выявил незначительное отставание в среднем всего 0.006, что свидетельствует о высокой конкурентоспособности разработанного фреймворка. Такое близкое приближение к текущим лидерам указывает на потенциал PRISM для дальнейшей оптимизации и применения в реальных задачах, требующих точной и надежной оценки.

Результаты статистического анализа, в частности, тесты с $p$-значением менее 0.05, однозначно подтверждают, что разработанная система PRISM демонстрирует значимые улучшения в производительности по сравнению с базовыми конфигурациями. Данный показатель свидетельствует о том, что наблюдаемые улучшения не являются случайными, а представляют собой реальное повышение эффективности. Использование строгого статистического подхода позволило подтвердить надежность полученных результатов и обосновать преимущества PRISM в контексте поставленной задачи. Такой уровень статистической достоверности подчеркивает практическую значимость полученных данных и открывает возможности для дальнейшего применения и развития системы.

Исследования показали высокую стабильность и воспроизводимость разработанного фреймворка PRISM. Подтверждением служит низкий коэффициент вариации (CV), не превышающий 1.6% при многократном запуске. Данный показатель свидетельствует о том, что результаты, полученные с использованием PRISM, остаются консистентными и надежными вне зависимости от незначительных колебаний в условиях выполнения. Такая воспроизводимость критически важна для обеспечения достоверности научных исследований и позволяет другим исследователям уверенно полагаться на полученные результаты, а также эффективно интегрировать PRISM в собственные рабочие процессы. Низкий $CV$ указывает на предсказуемость работы системы и ее устойчивость к случайным факторам.

Десять лучших команд ранжированы по результатам, полученным на закрытом наборе данных.
Десять лучших команд ранжированы по результатам, полученным на закрытом наборе данных.

Будущее PRISM: Расширение Горизонтов и Глубокое Влияние

Архитектура PRISM обладает значительным потенциалом для адаптации к различным сферам, требующим сложного логического анализа и извлечения информации, в частности, в юридической и медицинской областях. В правовой сфере, система способна анализировать прецеденты, законодательство и контракты для выявления ключевых аргументов и рисков, существенно ускоряя процесс подготовки юридических заключений и анализа судебных дел. В медицине, PRISM может обрабатывать огромные объемы медицинских записей, научных статей и клинических исследований, помогая врачам в диагностике заболеваний, выборе оптимальных методов лечения и прогнозировании исходов для пациентов. Способность системы к структурированию и анализу неявных связей между данными делает ее ценным инструментом для принятия обоснованных решений в этих критически важных областях, открывая новые возможности для повышения эффективности и точности работы специалистов.

Перспективные исследования направлены на расширение возможностей PRISM за счет интеграции с более совершенными большими языковыми моделями (LLM) и графами знаний. Такое сочетание позволит значительно углубить понимание и обработку информации, преодолевая ограничения, свойственные отдельным системам. Взаимодействие с LLM обеспечит улучшенное извлечение смысла и генерацию связных текстов, в то время как графы знаний предоставят структурированное представление фактов и взаимосвязей, способствуя более точному и обоснованному принятию решений. Подобная синергия откроет путь к созданию интеллектуальных систем, способных не только извлекать информацию, но и эффективно рассуждать, анализировать и синтезировать знания из различных источников, значительно расширяя сферу применения PRISM в сложных областях, требующих глубокого понимания контекста и экспертных оценок.

Разработанная платформа PRISM обладает значительным потенциалом для кардинального изменения подходов к финансовому анализу, управлению рисками и принятию инвестиционных решений. Вместо традиционных, часто субъективных методов оценки, PRISM предлагает объективную, основанную на данных, систему извлечения и анализа информации из различных источников, включая финансовые отчеты, новостные ленты и экспертные оценки. Это позволяет выявлять скрытые закономерности, прогнозировать рыночные тренды и оценивать риски с беспрецедентной точностью. В результате, финансовые аналитики и инвесторы получают возможность принимать более обоснованные и эффективные решения, оптимизировать инвестиционные портфели и минимизировать потенциальные убытки. Перспективы применения PRISM охватывают широкий спектр задач, от автоматизированного анализа кредитоспособности заемщиков до разработки сложных алгоритмов для высокочастотной торговли, что, в конечном итоге, может привести к повышению эффективности и стабильности всей финансовой системы.

Представленная работа демонстрирует, что системы извлекают пользу не от жесткого кодирования правил, а от способности адаптироваться к контексту. PRISM, подобно саду, требует тщательной проработки запросов — «промтов», которые служат удобрениями для роста его способности к поиску финансовой информации. Как отмечает Брайан Керниган: «Простота — это высшая форма сложности». В контексте PRISM, элегантность заключается в отказе от трудоемкой тренировки моделей в пользу тонкой настройки запросов и организации взаимодействия агентов. Это позволяет системе проявлять гибкость и устойчивость, прощая ошибки в отдельных компонентах и фокусируясь на общей цели — эффективном извлечении финансовой информации.

Куда же это всё ведёт?

Представленная работа, как и многие другие, демонстрирует умение заставить языковые модели выполнять желаемое, но умалчивает о цене. Каждый новый «PRISM» — это очередное пророчество о будущем сбое, ведь сложность системы растёт экспоненциально, а понимание её внутреннего устройства остаётся поверхностным. Многоагентный подход, безусловно, интересен, но лишь отодвигает проблему распределённого хаоса, не решая её. Каждый деплой — маленький апокалипсис, и каждая новая оптимизация — это просто перенос точки сингулярности.

Настоящая проблема не в улучшении метрик на FinAgentBench, а в создании систем, способных к самодиагностике и адаптации. Текущие методы, основанные на prompt engineering и in-context learning, — это скорее искусство, чем наука. Их эффективность зависит от удачного подбора параметров и контекста, а не от фундаментальных принципов. Документация? Никто не пишет пророчества после их исполнения.

Будущее, вероятно, за системами, способными к обучению на ошибках и генерации собственных стратегий поиска. Не за сложными prompt-ами, а за архитектурами, допускающими предсказуемость и управляемость. Но, возможно, это лишь иллюзия контроля. Ведь системы — это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только вырастить.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.14130.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-19 14:48