論文の概要: Resolving the Robustness-Precision Trade-off in Financial RAG through Hybrid Document-Routed Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.26815v1
• Date: Thu, 26 Mar 2026 18:05:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:44.639018
• Title: Resolving the Robustness-Precision Trade-off in Financial RAG through Hybrid Document-Routed Retrieval
• Title（参考訳）: ハイブリッド文書取引検索によるRAGのロバスト性-精密トレードオフの解消
• Abstract要約: Hybrid Document-Routed Retrieval (HDRR)は、SFRを文書フィルタとして使用する2段階アーキテクチャである。 実験の結果,HDRRは各測定値において最高の性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.563079821809866
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems for financial document question answering typically follow a chunk-based paradigm: documents are split into fragments, embedded into vector space, and retrieved via similarity search. While effective in general settings, this approach suffers from cross-document chunk confusion in structurally homogeneous corpora such as regulatory filings. Semantic File Routing (SFR), which uses LLM structured output to route queries to whole documents, reduces catastrophic failures but sacrifices the precision of targeted chunk retrieval. We identify this robustness-precision trade-off through controlled evaluation on the FinDER benchmark (1,500 queries across five groups): SFR achieves higher average scores (6.45 vs. 6.02) and fewer failures (10.3% vs. 22.5%), while chunk-based retrieval (CBR) yields more perfect answers (13.8% vs. 8.5%). To resolve this trade-off, we propose Hybrid Document-Routed Retrieval (HDRR), a two-stage architecture that uses SFR as a document filter followed by chunk-based retrieval scoped to the identified document(s). HDRR eliminates cross-document confusion while preserving targeted chunk precision. Experimental results demonstrate that HDRR achieves the best performance on every metric: an average score of 7.54 (25.2% above CBR, 16.9% above SFR), a failure rate of only 6.4%, a correctness rate of 67.7% (+18.7 pp over CBR), and a perfect-answer rate of 20.1% (+6.3 pp over CBR, +11.6 pp over SFR). HDRR resolves the trade-off by simultaneously achieving the lowest failure rate and the highest precision across all five experimental groups.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) system for financial document questioning are usually follow a chunk-based paradigm: document are split into fragments, embedded into vector space, and retrieved through similarity search。 一般的な環境では有効であるが、この手法は規制出願のような構造的に均質なコーパスにおいて、クロスドキュメント・チャンクの混乱に悩まされる。 セマンティックファイルルーティング(SFR)は、LLM構造化出力を使用して、クエリを全ドキュメントにルーティングするが、壊滅的な障害を低減できるが、ターゲットとするチャンク検索の精度を犠牲にする。 SFRはより高い平均スコア(6.45対6.02)と少ない失敗(10.3%対22.5%)を達成し、チャンクベースの検索(CBR)はより完全な回答(13.8%対8.5%)を得る。 このトレードオフを解決するために,SFRを文書フィルタとして使用する2段階アーキテクチャであるHybrid Document-Routed Retrieval (HDRR)を提案する。 HDRRは、ターゲットのチャンク精度を維持しながら、文書間の混同を取り除く。 実験の結果、HDRRは平均スコア7.54(CBRより25.2%、SFRより16.9%)、失敗率は6.4%、正解率は67.7%(CBRより+18.7pp)、完全解答率は20.1%(CBRより+6.3pp、SFRより+11.6pp)であることがわかった。 HDRRは、5つの実験グループで最低失敗率と最高精度を同時に達成することでトレードオフを解消する。

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