論文の概要: AstuteRAG-FQA: Task-Aware Retrieval-Augmented Generation Framework for Proprietary Data Challenges in Financial Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.27537v1
• Date: Fri, 31 Oct 2025 15:13:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-03 17:52:16.145993
• Title: AstuteRAG-FQA: Task-Aware Retrieval-Augmented Generation Framework for Proprietary Data Challenges in Financial Question Answering
• Title（参考訳）: AstuteRAG-FQA:財務質問応答における予備データチャレンジのためのタスク対応検索支援フレームワーク
• Authors: Mohammad Zahangir Alam, Khandoker Ashik Uz Zaman, Mahdi H. Miraz,
• Abstract要約: 我々は、FQA(Financial Question Answering)に適した適応RAGフレームワークAstuteRAG-FQAを紹介する。 本研究では,暗黙の因果推論を含む4段階の課題分類,暗黙の事実的,暗黙の事実的,解釈可能な理性,隠蔽の理性を提案する。 このフレームワークには、ディファレンシャルプライバシ、データ匿名化、機密情報を保護するロールベースのアクセス制御など、多層セキュリティ機構が組み込まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) shows significant promise in knowledge-intensive tasks by improving domain specificity, enhancing temporal relevance, and reducing hallucinations. However, applying RAG to finance encounters critical challenges: restricted access to proprietary datasets, limited retrieval accuracy, regulatory constraints, and sensitive data interpretation. We introduce AstuteRAG-FQA, an adaptive RAG framework tailored for Financial Question Answering (FQA), leveraging task-aware prompt engineering to address these challenges. The framework uses a hybrid retrieval strategy integrating both open-source and proprietary financial data while maintaining strict security protocols and regulatory compliance. A dynamic prompt framework adapts in real time to query complexity, improving precision and contextual relevance. To systematically address diverse financial queries, we propose a four-tier task classification: explicit factual, implicit factual, interpretable rationale, and hidden rationale involving implicit causal reasoning. For each category, we identify key challenges, datasets, and optimization techniques within the retrieval and generation process. The framework incorporates multi-layered security mechanisms including differential privacy, data anonymization, and role-based access controls to protect sensitive financial information. Additionally, AstuteRAG-FQA implements real-time compliance monitoring through automated regulatory validation systems that verify responses against industry standards and legal obligations. We evaluate three data integration techniques - contextual embedding, small model augmentation, and targeted fine-tuning - analyzing their efficiency and feasibility across varied financial environments.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、ドメインの特異性を改善し、時間的関連性を高め、幻覚を減少させることによって、知識集約的なタスクにおいて大きな可能性を示している。 しかし、RAGをファイナンスに適用することは、プロプライエタリなデータセットへのアクセス制限、検索精度の制限、規制制約、機密データ解釈といった重要な課題に直面している。 本稿では,金融質問回答(FQA)に適した適応RAGフレームワークであるAstuteRAG-FQAを紹介する。 このフレームワークは、厳格なセキュリティプロトコルと規制コンプライアンスを維持しながら、オープンソースとプロプライエタリな財務データを統合したハイブリッド検索戦略を使用している。 動的プロンプトフレームワークは、複雑さをクエリするためにリアルタイムで適応し、精度とコンテキスト関連性を改善します。 多様な財務的問い合わせを体系的に処理するために、暗黙の事実、暗黙の事実、解釈可能な理性、暗黙の因果推論を含む隠された理性という4階層のタスク分類を提案する。 各カテゴリについて、検索および生成プロセスにおける主要な課題、データセット、最適化手法を特定する。 このフレームワークには、ディファレンシャルプライバシ、データ匿名化、機密情報を保護するロールベースのアクセス制御など、多層セキュリティ機構が組み込まれている。 さらに、AstuteRAG-FQAは、業界標準や法的義務に対する応答を検証する自動規制検証システムを通じて、リアルタイムコンプライアンス監視を実装している。 我々は、コンテキスト埋め込み、小さなモデル拡張、ターゲットの微調整という3つのデータ統合技術を評価し、様々な財務環境におけるその効率性と実現可能性を分析した。

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