Mafin 2.5 logra una precisión del 98.7% en FinanceBench modificando los términos de búsqueda originales

AIMPACT mensaje, 4 de mayo (UTC+8), Vectorless RAG mejora la precisión de recuperación al eliminar la base de datos de vectores.
El sistema estilo PageIndex cambió la lógica de recuperación tradicional, ya no pregunta “¿qué fragmento de texto es más cercano a la consulta?”, sino que localiza directamente “¿en qué parte del documento se encuentra la respuesta?”.
Este cambio hizo que el sistema Mafin 2.5 alcanzara una precisión del 98.7% en la prueba de referencia FinanceBench, y este logro no dependió de un mejor modelo de incrustación, sino que fue resultado de un cambio en los primitivos de recuperación.
Los sistemas tradicionales de RAG vectorial tienen limitaciones inherentes al manejar consultas complejas anidadas (como “Ingresos operativos del tercer trimestre de 2024, excluyendo gastos de reestructuración”) y consultas de valores precisos, y esta es la razón principal por la que Vectorless RAG puede lograr recuperaciones más precisas.