Финансовые документы: как научить поисковые системы понимать нюансы

Автор: Денис Аветисян

Новый метод позволяет значительно повысить точность поиска информации в финансовых отчетах, используя возможности больших языковых моделей.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

В ходе оценки на наборе данных FinanceBench были измерены метрики с указанием стандартных ошибок, что позволило установить количественную оценку производительности и надёжности рассматриваемых финансовых моделей.

Адаптация моделей векторного представления к финансовым документам посредством дистилляции знаний из больших языковых моделей.

Несмотря на успехи генеративных больших языковых моделей, их практическое применение в специализированных областях, таких как финансовый анализ, сдерживается вычислительными затратами и необходимостью точного определения релевантности. В работе ‘Adaptation of Embedding Models to Financial Filings via LLM Distillation’ предложен масштабируемый подход к обучению специализированных моделей для работы с финансовыми документами, использующий дистилляцию знаний из общецелевой модели векторных представлений. Предложенный метод демонстрирует значительное улучшение качества поиска — в среднем на 27.7% по метрике MRR@5 — за счет итеративного отбора сложных примеров и переобучения модели векторных представлений. Можно ли, используя аналогичный подход, эффективно адаптировать модели к другим специализированным доменам, требующим точного извлечения информации из неструктурированных данных?

Пророчество Неудач: Вызовы Семантического Поиска в Финансах

Традиционные методы поиска, основанные на ключевых словах, зачастую оказываются неэффективными при работе с финансовой документацией. Это связано с тем, что финансовый язык характеризуется высокой степенью специализированности и контекстуальной зависимости. Например, термин “облигация” может иметь различные значения в зависимости от типа актива, эмитента и рыночной ситуации. Простое совпадение ключевого слова не учитывает эти нюансы, приводя к ложным срабатываниям или, что еще хуже, к пропуску важной информации. В результате, поиск по ключевым словам может возвращать большое количество нерелевантных результатов или упускать из виду критически важные детали, необходимые для принятия обоснованных финансовых решений. Поэтому для эффективного извлечения информации из финансовых текстов требуются более сложные подходы, учитывающие семантическое значение слов и фраз в конкретном контексте.

Постоянно растущая сложность финансовых документов обуславливает необходимость перехода к более продвинутым методам поиска информации. Если раньше анализ ограничивался поиском по ключевым словам, то современные отчеты, контракты и нормативные акты изобилуют специализированной терминологией, сложными синтаксическими конструкциями и подразумеваемым контекстом. Традиционные алгоритмы зачастую оказываются неспособны корректно интерпретировать такие документы, что приводит к упущению важной информации и ошибочным выводам. Разработка систем, способных понимать смысл текста, а не просто сопоставлять слова, становится критически важной задачей для обеспечения эффективного анализа и принятия обоснованных решений в финансовой сфере. Такие системы должны учитывать не только явную информацию, но и скрытые связи, подразумеваемые отношения и контекстуальные особенности, чтобы обеспечить точность и полноту результатов поиска.

Эффективный семантический поиск играет ключевую роль в современных финансовых приложениях, обеспечивая автоматизацию критически важных процессов. В сфере соответствия нормативным требованиям, он позволяет быстро выявлять и анализировать документы, соответствующие конкретным регуляторным актам, снижая риски штрафов и обеспечивая прозрачность деятельности. В области оценки рисков, семантический поиск способен выявлять скрытые взаимосвязи и паттерны в больших объемах данных, позволяя более точно прогнозировать потенциальные убытки. Кроме того, он значительно улучшает качество обслуживания клиентов, обеспечивая быстрый и точный ответ на их запросы, даже если они сформулированы неформальным языком или содержат сложные финансовые термины. В конечном итоге, внедрение семантических технологий позволяет финансовым организациям оптимизировать процессы, снизить затраты и повысить конкурентоспособность.

Выращивание Понимания: Создание Доменно-Специфичной Модели Вложений

Для увеличения объема и повышения качества обучающих данных для модели векторных представлений, мы использовали Open-Weights LLM. Этот подход позволил автоматически генерировать синтетические примеры, дополняющие существующий корпус финансовых текстов. Использование LLM позволило создать более разнообразный и полный набор данных для обучения, что, в свою очередь, способствует повышению точности и обобщающей способности модели при работе с различными типами финансовых документов и запросов. Автоматическая генерация данных позволила значительно сократить время и ресурсы, необходимые для создания обучающего набора, по сравнению с ручной аннотацией.

Модель векторных представлений для поиска (Retrieval Embedding Model) подверглась тонкой настройке на подготовленном наборе данных, что позволило оптимизировать ее для захвата семантических связей в финансовом тексте. Этот процесс подразумевает адаптацию предобученной модели к специфике финансовой терминологии и контекста, что необходимо для точного определения релевантности документов и фрагментов текста при поиске и анализе. Настройка модели позволяет ей эффективно кодировать значения слов и фраз в числовые векторы, отражающие их смысловую близость, что является ключевым фактором для повышения точности и скорости информационного поиска в финансовой сфере.

Для обучения модели использовался набор данных, состоящий из 2.52 миллиона триплетов. Из них 950 тысяч триплетов были выделены для валидации модели и оценки её производительности. Набор данных включал как положительные примеры, отражающие корректные семантические связи, так и отрицательные примеры, предназначенные для повышения устойчивости модели к неверным ассоциациям и улучшения её способности к различению релевантной и нерелевантной информации в финансовых текстах.

Визуализация t-SNE проекций векторов различий положительных и отрицательных фрагментов показывает, что использование положительных примеров для обучения позволяет получить более разнообразный набор данных.

Уточнение Поиска: Контрастивное Обучение

Обучение модели направляется функцией потерь Triplet Loss, которая оптимизирует векторное представление запросов и документов. Принцип заключается в том, чтобы минимизировать расстояние между эмбеддингами релевантных пар запрос-документ и одновременно максимизировать расстояние между эмбеддингами нерелевантных пар. Математически, Triplet Loss стремится к тому, чтобы норма расстояния между релевантным запросом и документом была меньше, чем норма расстояния между запросом и нерелевантным документом, плюс некоторая величина зазора (margin). Это достигается путем определения триплетов (запрос, релевантный документ, нерелевантный документ) и оптимизации функции потерь на этих триплетах, что позволяет модели эффективно разделять релевантные и нерелевантные документы в векторном пространстве.

Для расширения набора положительных примеров при обучении модели используется InPars, что позволяет создавать более разнообразный и репрезентативный обучающий набор данных. В процессе обучения, для каждого запроса генерируется приблизительно $10^3$ релевантных отрывков текста, отобранных с помощью InPars. Это значительно увеличивает объем данных, используемых для обучения, и способствует улучшению способности модели находить релевантные документы в ответ на поисковые запросы, за счет более полного охвата возможных релевантных результатов.

Для визуализации пространства векторных представлений, полученных моделью, применяется метод t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding). Этот метод позволяет снизить размерность данных до двух или трех измерений, сохраняя при этом структуру данных в исходном пространстве. Визуализация, полученная с помощью t-SNE, подтверждает способность модели формировать кластеры, в которых семантически близкие запросы и документы располагаются в непосредственной близости друг от друга. Это демонстрирует, что модель успешно изучает представления, отражающие релевантность между запросами и документами, что является ключевым фактором для эффективного поиска информации.

За Пределами Простого Поиска: Усиление Производительности

В основе систем генерации с расширением поиска (RAG) для финансовых приложений лежит тщательно настроенная модель векторного представления данных. Эта модель, преобразующая информацию в числовые векторы, позволяет эффективно находить релевантные данные из больших объемов финансовой информации. В отличие от универсальных моделей, специализированная настройка значительно повышает точность поиска, обеспечивая доступ к наиболее подходящим фрагментам данных для формирования обоснованных ответов и решений. Благодаря этому, системы RAG способны предоставлять не просто информацию, а структурированные знания, адаптированные к специфике финансовых задач, что делает их незаменимым инструментом для анализа, прогнозирования и автоматизации финансовых процессов.

В ходе тестирования разработанная модель извлечения информации продемонстрировала впечатляющую эффективность, достигнув показателя Recall@1 в 62.8%. Этот результат значительно превосходит аналогичный показатель, зафиксированный для лучших универсальных вложений от OpenAI, который составил 39.2%. Повышенная точность извлечения критически важна для финансовых приложений, где даже небольшая погрешность может привести к существенным последствиям. Такое существенное улучшение свидетельствует о потенциале специализированных моделей, обученных на специфических финансовых данных, для обеспечения более релевантных и надежных результатов по сравнению с обобщенными решениями.

Для дальнейшего повышения эффективности извлечения информации рассматривается интеграция GraphRAG, подхода, использующего возможности графов знаний. В отличие от традиционных методов, опирающихся на векторное представление текста, GraphRAG строит взаимосвязи между различными элементами данных, что позволяет осуществлять более контекстуально осознанный поиск. Данная технология способна выявлять скрытые связи и нюансы, которые остаются незамеченными при обычном поиске по ключевым словам, обеспечивая доступ к более релевантной и полной информации. Использование графов знаний позволяет модели не просто находить документы, содержащие заданный запрос, но и понимать взаимосвязь между различными понятиями и фактами, что особенно важно в сложных финансовых приложениях, где контекст и взаимосвязи играют ключевую роль.

Возможности модели распространяются на агентивные модели, позволяя им планировать и выполнять сложные финансовые задачи, опираясь на извлеченную информацию. Вместо простого ответа на запрос, такие модели способны разбивать сложные финансовые вопросы на последовательность подзадач, самостоятельно искать необходимые данные из внешних источников, анализировать их и, в конечном итоге, формировать комплексное решение. Например, агентивная модель может не только предоставить текущую стоимость акции, но и проанализировать исторические данные, финансовые отчеты компании, новостные ленты и прогнозы аналитиков, чтобы составить аргументированный прогноз о ее будущей стоимости или оценить риски инвестиций. Этот подход значительно расширяет функциональность систем, позволяя им выходить за рамки простого поиска информации и выполнять сложные аналитические и консультационные функции в финансовой сфере.

Исследование демонстрирует, что адаптация моделей встраивания к специфике финансовых документов — процесс итеративный, требующий постоянного уточнения. Авторы, по сути, выращивают систему, а не строят её по заранее заданному плану. Как отмечает Брайан Керниган: «Отладка — это как чтение чужого кода, только хуже». Этот афоризм отражает суть работы с данными: каждый новый пример, будь то положительный или отрицательный, — это попытка разобраться в чужом «коде» финансовой отчётности, выявить закономерности и устранить неточности. Улучшение релевантности извлечённой информации достигается не одномоментной настройкой, а постоянной эволюцией модели, что подтверждает тезис о системах как о живых экосистемах.

Что Дальше?

Представленная работа, как и любое вмешательство в сложную экосистему, не решает проблем, а лишь перераспределяет их. Улучшение релевантности поиска по финансовым документам — это не достижение, а отсрочка неизбежного столкновения с неструктурированной неопределенностью. Каждый подобранный положительный или отрицательный пример — это пророчество о будущих ложноположительных и ложноотрицательных срабатываниях, замаскированных под точность. Система не станет “умнее”, она лишь научится лучше скрывать свою неспособность к абсолютному пониманию.

Следующим шагом, вероятно, станет погоня за еще более сложными моделями, способными “понимать” контекст на уровне, недоступном человеку. Но это лишь усложнение инструмента, а не решение проблемы. Настоящая работа заключается не в создании идеального поискового механизма, а в признании фундаментальной неполноты любого знания. Необходимо сместить фокус с улучшения алгоритмов на создание систем, способных устойчиво функционировать в условиях неполноты и противоречивости информации.

В конечном итоге, релевантность поиска — это иллюзия, созданная совпадением паттернов. Истинная ценность заключается не в том, чтобы найти “правильный” ответ, а в том, чтобы научиться задавать “правильные” вопросы. А это требует не технологических прорывов, а философского переосмысления самой природы поиска и знания.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.08088.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-10 16:27