Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Empirical Evaluation of PDF Parsing and Chunking for Financial Question Answering with RAG

Diese Arbeit thematisiert die Herausforderungen der automatisierten PDF-Verarbeitung für KI, insbesondere bei RAG-Systemen, indem sie eine empirische Studie vorschlägt. Sie evaluiert verschiedene PDF-Parser und Chunking-Strategien für die Fragenbeantwortung im Finanzbereich und führt einen neuen Benchmark namens TableQuest ein.