кандидат технических наук;
candidate of technical sciences;
Рассматривается применение архитектуры RAG (Retrieval-Augmented Generation, генерация, дополненная поиском) для задач корпоративного финансового анализа. Предлагается прототип системы, объединяющей механизм поиска по документам и генеративную модель обработки естественного языка. В качестве источников используется демонстрационный корпус финансовых документов, включающий годовые отчёты компаний, регуляторные материалы и отраслевые ориентиры. Реализован гибридный механизм поиска, сочетающий поиск по ключевым словам и векторное представление текста с доменной приоритизацией документов по компании и отчётному периоду. Описана архитектура прототипа, включающая этапы индексации документов, извлечения релевантных фрагментов и генерации аналитического ответа на основе найденного контекста. Показано, что использование поискового компонента повышает интерпретируемость результатов и обеспечивает согласованность аналитических выводов с источниками данных. Ограничения прототипа связаны с демонстрационным объёмом корпуса документов и применением эвристической процедуры проверки фактологической опоры ответа.
The paper examines the application of the RAG (Retrieval-Augmented Generation) architecture to corporate financial analysis tasks. A prototype system combining document retrieval mechanisms with a generative natural language processing model is described. The system operates on a demonstration corpus of financial documents including corporate annual reports, regulatory materials, and sector benchmarks. A hybrid retrieval mechanism is implemented that combines keyword-based search and vector representations of text with domain-specific prioritization of documents by company and reporting period. The architecture of the prototype includes document indexing, retrieval of relevant fragments, and generation of analytical responses based on the retrieved context. The results indicate that integrating a retrieval component improves interpretability and ensures that generated analytical conclusions are grounded in source documents. The limitations of the prototype are related to the small size of the document corpus and the use of heuristic procedures for verifying factual grounding of generated responses.