Mafin 2.5 melalui mengubah kata kunci pencarian mencapai tingkat akurasi 98,7% di FinanceBench

AIMPACT Pesan, 4 Mei (UTC+8), Vectorless RAG melalui penghapusan basis data vektor malah meningkatkan akurasi pencarian. Sistem gaya PageIndex mengubah logika pencarian tradisional, tidak lagi menanyakan “bagian teks mana yang paling dekat dengan kueri”, tetapi langsung menentukan “di mana posisi jawaban dalam dokumen”. Perubahan ini membuat sistem Mafin 2.5 mencapai tingkat akurasi 98,7% dalam pengujian benchmark FinanceBench, dan pencapaian ini bukan bergantung pada model embedding yang lebih baik, melainkan perubahan dalam primitive pencarian yang membawa peningkatan performa. Sistem RAG vektor tradisional memiliki keterbatasan bawaan dalam menangani kueri bersarang yang kompleks (seperti “pendapatan operasional kuartal ketiga tahun 2024, tidak termasuk biaya restrukturisasi”) dan kueri nilai numerik yang tepat, inilah alasan utama mengapa Vectorless RAG mampu mencapai pencarian yang lebih akurat.