Die Studie untersucht verschiedene Strategien zur Zerlegung von Finanzberichten in Chunks, um die Leistung von Retrieval-gestützter Textgenerierung (Retrieval Augmented Generation, RAG) zu optimieren.
Zunächst werden die Grundlagen von RAG-Systemen erläutert, bei denen Dokumente in kleinere Segmente (Chunks) unterteilt und dann zur Beantwortung von Fragen verwendet werden. Es werden verschiedene Ansätze zur Chunking-Strategie verglichen, darunter einfache Tokenbasierte Ansätze sowie eine strukturbasierte Methode, die die Dokumentenelemente wie Überschriften, Texte und Tabellen berücksichtigt.
Die Ergebnisse zeigen, dass die strukturbasierte Chunking-Methode deutlich bessere Ergebnisse bei der Rückgewinnung relevanter Informationen und der Beantwortung von Fragen liefert als die einfachen Tokenbasierten Ansätze. Durch die Berücksichtigung der Dokumentenstruktur können die Chunks präziser auf den Informationsgehalt abgestimmt werden, was die Leistung des RAG-Systems signifikant verbessert.
Darüber hinaus ist die strukturbasierte Methode effizienter, da sie ohne aufwendiges Finetuning von Hyperparametern auskommt und trotzdem die besten Ergebnisse erzielt. Dies unterstreicht die Generalisierbarkeit und Praxistauglichkeit des Ansatzes.
Die Studie liefert wichtige Erkenntnisse für die Optimierung von Dokumentenverarbeitungssystemen, insbesondere im Finanzbereich, und zeigt, wie die Berücksichtigung von Strukturinformationen die Leistung von KI-gestützten Textanalyse-Anwendungen deutlich verbessern kann.
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by Antonio Jime... klokken arxiv.org 03-19-2024
https://arxiv.org/pdf/2402.05131.pdfDypere Spørsmål