Краткое содержание

arXiv:2511.14130v1 Тип объявления: новое Аннотация: С быстрым развитием больших языковых моделей (LLM) поиск финансовой информации стал критически важным промышленным приложением. Извлечение релевантной задаче информации из объемных финансовых документов необходимо как для операционных, так и аналитических решений. Набор данных FinAgentBench формализует эту проблему через две задачи: ранжирование документов и ранжирование фрагментов текста. Мы представляем PRISM — фреймворк без обучения, который интегрирует усовершенствованное проектирование подсказок системы, обучение в контексте (ICL) и легковесную многоагентную систему. Каждый компонент подробно исследуется с целью выявления их синергии: инженерия подсказок предоставляет точные инструкции по выполнению задач, ICL обеспечивает семантически релевантные примеры с небольшим количеством примеров, а многоагентная система моделирует согласованное поведение при выставлении оценок. Наша лучшая конфигурация достигает показателя NDCG@5 равного 0.71818 на ограниченной проверочной выборке. Кроме того, мы показываем, что PRISM является реализуемым и надежным решением для масштабируемого поиска финансовой информации в производственных условиях.