面向金融文档问答的代理式检索增强生成

针对金融文档问答中跨异构证据的复杂多步数值推理需求，本文提出 FinAgent-RAG 框架。该框架通过自我验证协调迭代检索与推理循环，包含三大创新：区分语义相似但数值不同段落的对比金融检索器、生成可执行 Python 代码以实现精确算术的思维编程模块，以及基于问题复杂度动态分配资源的自适应策略路由器。实验表明，该方法在多个基准数据集上显著优于现有基线，兼具高精度与低成本优势。