arXiv cs.CL· Ahmed Mohamed Mahmoud Rayyan, Rana Mahmoud Mohammed, Aya Abdallah Abdelmonem, Mohamed Khaled Goda Othman, Rahatara Ferdousi·· 11 小时前AI 评分26
面向消费银行搜索的证据门控双语 RAG 框架
Evidence-Gated Bilingual RAG for Reliable Consumer Banking Search
AI 导读
一个完全运行在本地基础设施上的证据门控双语 RAG 框架被提出，用于消费银行搜索，结合结构化网页内容精炼、稠密-稀疏混合检索、意图感知证据选择、cross-encoder 重排序与 Answer / Related Mismatch / No Answer 三结果决策机制。
正文 · AI 翻译
摘要：消费者通常描述自己的需求，而不是使用银行网站上的术语。例如，一个自然语言请求（“用于旅行的卡”）可能不包含相关产品页面的关键词，而在双语服务中问题更难，因为同一意图可能用阿拉伯语或英语表达。本文提出了一个完全在本地基础设施上运行的、面向消费者银行搜索的证据门控双语检索增强生成（RAG）框架。该框架结合了结构化网页内容精炼、混合稠密-词汇检索、意图感知证据选择、交叉编码器重排序，以及三结果 Answer / Related Mismatch / No Answer 决策机制。在 210 条带 URL 标注的阿拉伯语和英语查询上，与混合基线相比，所提方法将 Top-1 命中率从 50.48% 提升至 79.05%，MRR@5 从 0.571 提升至 0.797。另一项 26 例端到端评估取得了 69.2% 的严格成功率，其中 72.7% 的生成答案被自动忠实度评判器判定为有支持。这些结果是初步的：检索查询是对一个小型参考集的改写，端到端测试规模小且使用自动而非人工评判器，因此它们不能确立经人工验证的答案正确性或可泛化的性能。
| 主题： | 计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2610.22652 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2610.22652v1 [cs.CL] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.22652 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Rana Mahmoud [查看电子邮件]
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2026年10月15日星期四 21:12:10 UTC（3,187 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org