RESEARCHarXiv CS.AI·5/9/2026
Agentic Retrieval-Augmented Generation for Financial Document Question Answering
Dieser Artikel stellt FinAgent-RAG vor, ein agentisches RAG-Framework für die Beantwortung von Fragen zu Finanzdokumenten, das sich auf komplexe numerische Schlussfolgerungen konzentriert. Es orchestriert iterative Abruf- und Schlussfolgerungsschleifen mit Selbstverifikation und integriert einen Contrastive Financial Retriever sowie ein Program-of-Thought-Modul für präzise Arithmetik.
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