Поиск финансов: новые горизонты и сложные запросы

Автор: Денис Аветисян

Исследование выявляет ограничения существующих систем поиска финансовой информации при работе со сложными, многодокументными запросами.

Автоматизированный процесс формирования поисковых запросов включает в себя как генерацию на основе одного документа, так и многодокументный подход, состоящий из тематического объединения, углубления контекста и сопоставления, после чего сгенерированные запросы подвергаются оценке для подтверждения их качества и возможности получения ответа.

Представлен KoBankIR, новый корейский бенчмарк для оценки систем поиска финансовой информации, демонстрирующий необходимость улучшения методов работы с многодокументными запросами.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Несмотря на растущий интерес к применению больших языковых моделей в финансовой сфере, существующие эталоны оценки информационного поиска (IR) не отражают специфику и сложность реальных банковских сценариев. В статье ‘Query Generation Pipeline with Enhanced Answerability Assessment for Financial Information Retrieval’ предложен систематический подход к созданию специализированных IR-эталонов на основе генерации запросов с помощью LLM. Авторы представляют KoBankIR – новый корейскоязычный набор данных, состоящий из 815 запросов, полученных из 204 официальных банковских документов, и демонстрируют, что существующие модели поиска испытывают трудности с решением сложных многодокументных запросов. Какие новые методы и архитектуры необходимы для эффективного информационного поиска в финансовом домене и обеспечения надежности финансовых приложений на основе ИИ?

Сложность Многодокументного Информационного Поиска

Традиционные методы информационного поиска часто испытывают трудности при обработке запросов, требующих синтеза информации из нескольких документов. Существующие системы, как правило, полагаются на сопоставление ключевых слов, что препятствует пониманию нюансированных связей и контекста. Данное ограничение особенно остро проявляется в специализированных областях, таких как финансы, где точность и полнота информации критичны. Анализ финансовых отчетов, прогнозирование рыночных тенденций и оценка рисков требуют интеграции данных из разнообразных источников.

Иерархическая структура набора данных финансовых документов демонстрирует многоуровневую организацию информации, включающую различные типы документов и их взаимосвязи.

Неспособность улавливать сложные взаимосвязи приводит к неполным или неточным результатам поиска, что может иметь серьезные последствия для принятия решений. Финансовые документы переплетаются между собой, и нарушение одной связи может разрушить всю структуру.

Конвейер Генерации Многодокументных Запросов

Предложенный подход основывается на конвейере генерации запросов, переходящем от однодокументных к сложным многодокументным запросам. Ключевые техники включают углубление контекста и сравнение/противопоставление, обогащающие запросы взаимосвязями между документами. Для дальнейшей оптимизации используется тематическое объединение, консолидирующее информацию из нескольких источников в структурированный запрос.

Оценка Качества Запросов с Рассуждениями

Для точной оценки возможности ответа на сгенерированные запросы используется Reasoning-Augmented Evaluator. Этот оценщик использует этап “обдумывания”, основанный на модели DeepSeek-R1-Distill-Qwen, для имитации процесса рассуждений. Этот этап позволяет глубже анализировать запрос и ответ, выявляя потенциальные неточности.

Метод оценки, дополненный рассуждениями, предполагает последовательное применение логических выводов для определения качества и достоверности получаемых результатов.

Оценка проводилась на KoBankIR benchmark – новом корейском наборе данных для информационного поиска в банковской сфере. Результаты показали коэффициент корреляции Пирсона 0.60 между оценками оценщика и экспертными оценками на QGEval dataset, подтверждая высокую точность метода.

Производительность и Перспективы для Информационного Поиска

Результаты исследований демонстрируют, что предлагаемый конвейер генерации запросов, в сочетании с методами плотного поиска (GTE-Qwen2-1.5B-instruct и Multilingual-e5-Large), последовательно превосходит традиционные разреженные подходы (BM25 и BGE-M3). При гибридном подходе достигнут пиковый NDCG@5 в 0.6795.

Оценка производительности осуществлялась с использованием стандартных метрик информационного поиска: mAP@5 (0.6167) и Recall@10 (0.8663). Лучшая из одиночных моделей, BGE-M3 (плотный поиск), достигла NDCG@5 в 0.6452. Данный подход имеет значительные последствия для создания более интеллектуальных и эффективных систем информационного поиска, особенно в сложных областях, требующих многодокументного рассуждения.

Исследование, представленное в статье, демонстрирует, что современные модели поиска информации сталкиваются с трудностями при обработке сложных многодокументных запросов, особенно в финансовой сфере. Это подчеркивает необходимость более глубокого понимания структуры системы для предвидения потенциальных слабых мест. Как отмечал Роберт Тарьян: «Любая достаточно сложная система сломается, если не продумать границы ответственности». Эта фраза отражает суть проблемы, поднятой в статье: неспособность систем учитывать взаимосвязи между различными источниками информации и правильно определять границы ответственности за предоставление точных и полных ответов на сложные запросы. KoBankIR, как новый бенчмарк, предоставляет возможность более тщательно изучить эти границы и разработать более надежные и эффективные системы поиска.

Что впереди?

Представленная работа, выявляя ограничения существующих моделей при работе со сложными запросами в области финансового поиска, лишь подчеркивает фундаментальную истину: сама структура поиска информации требует переосмысления. Создание набора данных KoBankIR – это не столько решение, сколько диагностика. Как и в любой сложной системе, исправление одной «поломки» – неспособности моделей адекватно оценивать многодокументные запросы – не гарантирует устойчивости всей конструкции. Необходимо учитывать, что улучшение алгоритмов без понимания лежащих в основе принципов организации финансовой информации – лишь временная мера.

Перспективы развития лежат не только в усовершенствовании методов генерации запросов или оценки релевантности. Гораздо важнее – разработка целостной архитектуры, способной учитывать контекст, взаимосвязи и логические зависимости между финансовыми документами. Ключевым вопросом остается: как создать систему, которая не просто «ищет», но и «понимает» финансовую информацию, подобно тому, как это делает опытный аналитик?

Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке моделей, способных к рассуждениям и умозаключениям, а также на интеграции знаний из различных источников. Простое увеличение объема данных или усложнение алгоритмов, без учета фундаментальных принципов организации информации, рискует привести лишь к усложнению системы без реального улучшения ее эффективности. Истинно элегантное решение всегда рождается из простоты и ясности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.05000.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-10 16:41