基于对比性洞察的 RAG 金融风险信息识别

Ali Elahi

基于对比性洞察的 RAG 金融风险信息识别

计算与语言 2025-10-07 v1 人工智能

作者: Ali Elahi

摘要

在专业领域中，人类往往将新问题与类似案例进行比较，突出细微差别并得出结论，而不是孤立地分析信息。当在 LLM 上应用专业领域的推理时，RAG管道可以捕获上下文相关信息，但并非设计用于检索可比较的案例或相关问题。虽然RAG在提取事实信息方面有效，但在专业推理任务中的输出往往保持通用，反映的是广泛的事实而非特定情境的洞察。在金融领域，这会导致通用的风险——这些风险对大多数公司都适用。为解决这一局限性，我们提出一种基于RAG的同伴感知比较推理层。我们的对比方法在文本生成指标（如 ROUGE 和 BERTScore）上优于基线RAG，与人类生成的股票研究和风险报告相符。

关键词

RAG 金融风险对比推理同伴感知比较 ROUGE BERTScore

引用

@article{arxiv.2510.03521,
  title  = {Identifying Financial Risk Information Using RAG with a Contrastive Insight},
  author = {Ali Elahi},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2510.03521},
  year   = {2025}
}

备注

7 pages, 1 figure, Workshop on Generative AI in Finance, NeurIPS 2025

基于对比性洞察的 RAG 金融风险信息识别

摘要

关键词

引用

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