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

AIMPACT Pesan, 4 Mei (UTC+8), Vectorless RAG meningkatkan akurasi pencarian dengan menghapus basis data vektor. 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 tidak bergantung pada model embedding yang lebih baik, melainkan pada perubahan dalam primitive pencarian yang meningkatkan hasil. Sistem RAG vektor tradisional memiliki keterbatasan bawaan dalam menangani kueri bersarang yang kompleks (seperti “pendapatan operasional kuartal ketiga 2024, tidak termasuk biaya restrukturisasi”) dan kueri nilai numerik yang tepat, inilah inti mengapa Vectorless RAG mampu mencapai pencarian yang lebih akurat.