Mafin 2.5 alcança 98,7% de precisão ao alterar a consulta de pesquisa no FinanceBench

AIMPACT mensagem, 4 de maio (UTC+8), o Vectorless RAG aumentou a precisão da pesquisa ao remover o banco de dados de vetores. O sistema estilo PageIndex mudou a lógica de pesquisa tradicional, deixando de perguntar “qual bloco de texto é mais próximo da consulta” e, em vez disso, localizando diretamente “em que parte do documento está a resposta”. Essa mudança fez com que o sistema Mafin 2.5 atingisse uma precisão de 98,7% na avaliação de benchmark FinanceBench, e esse resultado não depende de modelos de incorporação melhores, mas sim da alteração na primitiva de pesquisa que trouxe melhorias de desempenho. Os sistemas tradicionais de RAG vetorial apresentam limitações inerentes ao lidar com consultas complexas aninhadas (como “Receita operacional do terceiro trimestre de 2024, excluindo custos de reestruturação”) e consultas de valores precisos, e essa é a principal razão pela qual o Vectorless RAG consegue realizar buscas mais precisas.