利用检索增强生成改进股市信息检索
这项研究提出了一种用于回答股市信息问题的检索增强生成（RAG）系统，将文档检索与文本生成结合起来，以提供相关性更高、符合上下文的回答。在包含100个查询的测试中，该系统相较参考文本取得了较高的ROUGE分数，平均响应时间为1.16秒。结果显示该方法有望用于金融信息检索，但并未证明其投资表现或在真实市场环境中的准确性。
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