O desempenho superior do dsRAG no benchmarking do setor financeiro decorre de sua profunda otimização para documentação profissional:
Design adaptável ao setor
- Otimização especial da compreensão de dados tabulares para demonstrações financeiras
- Reconhecimento automático de associações entre documentos de termos contábeis
- Consistência de unidades ao processar dados numéricos
Avanços tecnológicos
- Estratégia de indexação em vários níveisIndexação simultânea da estrutura do documento e dos recursos numéricos
- pesquisa sensível ao contextoDistinguir entre os diferentes significados de "receita operacional" na seção MD&A do relatório anual e nos cronogramas financeiros.
- Cadeia dinâmica de evidênciasCorrelação automática de informações de certificação cruzada dispersas em diferentes seções (por exemplo, notas e tabelas mestre)
O caso de teste mostra que, ao responder à pergunta "Razões para a mudança na margem bruta no terceiro trimestre de 2023":
- Os RAGs tradicionais só podem retornar definições básicas
- O dsRAG sintetiza automaticamente discussões gerenciais, dados financeiros e capítulos de comparação do setor
Essa profundidade de entendimento o torna a solução ideal para Q&A em áreas especializadas.
Essa resposta foi extraída do artigodsRAG: um mecanismo de recuperação para dados não estruturados e consultas complexasO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como o dsRAG alcançou uma precisão de 96,61 TP3T no teste de benchmark FinanceBench?
