論文の概要: Evidence-Gated Bilingual RAG for Reliable Consumer Banking Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.22652v1
• Date: Thu, 15 Oct 2026 21:12:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-20 00:56:07.671005
• Title: Evidence-Gated Bilingual RAG for Reliable Consumer Banking Search
• Title（参考訳）: Evidence-Gated Bilingual RAG for Reliable Consumer Banking Search
• Abstract要約: 本稿では,消費者銀行検索のためのエビデンス付きバイリンガル検索拡張生成フレームワークを提案する。 このフレームワークは、構造化されたWebコンテンツの改良、ハイブリッドな密語彙検索、意図認識されたエビデンスの選択、クロスエンコーダのランク付け、および3つのアウトカムのAnswer / Related Mismatch / No Answer決定メカニズムを組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2609784101826761
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Consumers often describe what they need rather than use the terminology found on a banking website. For example, a natural-language request ("a card for travel") may not share the keywords of the relevant product page, and the problem is harder in bilingual services, where the same intent may be expressed in Arabic or English. This paper presents an evidence-gated bilingual retrieval-augmented generation (RAG) framework for consumer banking search that operates entirely on local infrastructure. The framework combines structured web-content refinement, hybrid dense-lexical retrieval, intent-aware evidence selection, cross-encoder reranking, and a three-outcome Answer / Related Mismatch / No Answer decision mechanism. On 210 URL-labeled Arabic and English queries, the proposed approach improves Top-1 hit rate from 50.48% to 79.05% and MRR@5 from 0.571 to 0.797 over a hybrid baseline. A separate 26-case end-to-end evaluation achieved 69.2% strict success, with 72.7% of generated answers classified as supported by an automated faithfulness judge. These results are preliminary: the retrieval queries are paraphrases of a small reference set, and the end-to-end test is small and uses an automated rather than human judge, so they do not establish human-verified answer correctness or generalizable performance.
• Abstract（参考訳）: 消費者はしばしば、銀行のウェブサイトにある用語を使うよりも、必要なものを説明する。 例えば、自然言語の要求(旅行用カード)は関連製品ページのキーワードを共有しておらず、同じ意図がアラビア語や英語で表現されるバイリンガルサービスでは難しい。 本稿では,地域インフラで完全に機能するコンシューマバンキング検索のための,エビデンス付きバイリンガル検索拡張世代(RAG)フレームワークを提案する。 このフレームワークは、構造化されたWebコンテンツの改良、ハイブリッドな密語彙検索、意図認識されたエビデンスの選択、クロスエンコーダのランク付け、および3つのアウトカムのAnswer / Related Mismatch / No Answer決定メカニズムを組み合わせる。 210のURLラベル付きアラビア語と英語のクエリでは、提案手法はTop-1のヒット率を50.48%から79.05%に改善し、MRR@5は0.571から0.797に改善した。 26ケースのエンド・ツー・エンドの評価は69.2%の厳密な成功を達成し、72.7%が自動化された忠実判断によって支持された。 検索クエリは、小さな参照セットのパラフレーズであり、エンドツーエンドのテストは小さく、人間の判断ではなく自動化されているため、人間の検証された回答の正当性や一般化可能なパフォーマンスを確立しない。

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