再看金融领域FinanceRAG竞赛获奖思路及20250414技术进展早报
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今天是2025年4月15日，星期二，北京，晴。
今天，我们说两件事，一个是做老刘说NLP社区20250414技术进展早报回顾，阶段性看看进展，最近开源的工作越来越多了。
另一个是继续看金融RAG竞赛之FinanceRAG获奖思路，跟前几天的金融年报问答，多模态问答方案相呼应。
抓住根本问题，做根因，专题化，体系化，会有更多深度思考。大家一起加油。
我们先来回顾下昨日大模型进展早报，看看最近的一些进展，围绕RAG中表格序列化思路，Agentmemory解读，Openai新发布，口语语言模型，多模态大模型Minimind-V开源实操项目，Deepseek推理引擎发布预告等话题，这是社区的每日活动，欢迎加入社区，一同跟进前沿进展以及一些落地项目。
1、技术总结
RAG中的表格数据序列化思路及R1类推理大模型训练实证分析
https ://mp.weixin.qq.com/s/OANQwtL1ayYr8REdL-5yvQ
2、产业进展
OpenAI正式在API中推出全新的GPT-4.1系列模型。此次发布包括三款新模型，分别是GPT-4.1、GPT-4.1mini和GPT-4.1nano三个新成员。其中，OpenAI声称GPT-4.1nano是其迄今最快、最便宜的模型。
这些模型在各项指标上全面优于GPT-4o和GPT-4omini，特别是在编程、指令遵循以及上下文理解方面表现突出。还支持更长的上下文窗口，最大可达100万个Token，知识更新日期为2024年6月。
3、关于Agentmemory进展
文章https ://github.com/ALucek/agentic-memory这篇智能体记忆探索写得挺好。
Rules就是程序记忆，然后我们手动组织的Context算是语义记忆，在文中还比较详实的说明了情景记忆，或者说时空记忆，挺有道理的。
4、产业进展
DeepSeek宣布将开源内部推理引擎，由于代码库的分歧、基础设施依赖以及团队维护的能力有限，团队选择与现有的开源项目合作，而不是直接开源整个推理引擎，计划与现有开源项目合作，并提取可复用组件。
5、技术总结
AI用于电影制作的技术总结，GenerativeAIforFilmCreation:ASurveyofRecentAdvances，https ://arxiv.org/pdf/2504.08296
6、多模态开源项目
MiniMind-V，以26M参数的超轻量设计，提供从数据处理到指令微调的全流程代码，开源VLM模型的最小实现，入门视觉语言模型的简明教程。仅26M参数（0.026B），约为GPT-3的1/7000，单卡3090即可训练。
在任务1中，*需要从大型文档语料库中检索与给定查询最相关的文档块（上下文），最大化检索准确率(nDCG@10)。该过程首先将查询转换为嵌入，然后使用该嵌入在包含文档嵌入的预索引向量数据库中进行搜索。需要实现一个有效的检索和重排序系统，该系统可以根据与查询的相似度，对文档语料库中最相关的上下文进行优先排序。
本来呢，有第二个任务，就是生成任务，通过评估生成的答案与查询的相关性以及与真实答案相比的正确性。但考虑到大模型(LLM)固有的随机性以及保持比赛透明度的重要性，最后取消了此任务
数据集在https ://huggingface.co/datasets/Linq-AI-Research/FinanceRAG。
1、多精排方案Multi-Reranker
1）预检索阶段。首先，对查询进行扩展和优化，以提高检索效果。使用了多种查询扩展方法，包括同义替换、关键词提取和假设文档的创建。其中，同义替换通过将查询中的术语替换为它们的同义词，以扩大检索范围；关键词提取从查询中提取出最重要的关键词，并在检索时使用这些关键词来提高相关性；假设文档的创建生成包含查询术语的假设性文档，以增加检索的相关性。
这些方法通过澄清句子含义、解释缩写和分解复杂查询，提高了检索过程的有效性。特别是对于包含金融特定术语和缩写的复杂查询，这些方法能够显著提升检索的准确性和召回率。
2）检索阶段。使用多个重排模型来提取和精化相关语料库。初始重排模型使用一个轻量级的重排模型（如jina-reranker-v2-base-multilingual）提取前200个最相关的语料库；二次重排模型使用更精确的重排模型（如gte-multilingual-reranker-base和bge-reranker-v2-m3）对初始提取的语料库进行二次重排，最终选择前10个最相关的语料库；
3）生成阶段：设计了一种有效的方法来管理长上下文大小，以确保模型在处理非常长的输入时仍能保持高性能。一个是上下文大小限制，如果输入的token数量（查询加上前1-20个语料库）超过32ktokens，则将语料库分成两部分，分别通过LLM处理后再融合结果。一个是提示工程，通过提示工程确保LLM专注于提供查询中请求的关键信息和数值。具体来说，设计提示时要求LLM生成简洁的数值答案，而不是冗长的解释。
2、混合搜索方案
核心实现步骤如下：
1）文档预处理，加载带有元数据的JSON和PDF文档；使用标准方法（如递归字符文本拆分器）为PDF文档创建带有元数据（如页码和来源标题）的文档片段；
2）生成片段上下文并附加：使用LLM模型（例如GPT4o-mini或Llama3.2）为每个片段添加与源文档相关的上下文信息；使用提示让模型为该片段提供一个关于源文档的简洁上下文（最多3-4句话）；将上下文添加到片段文本的开头，以增强检索效果；
3）在向量数据库中索引文档片段嵌入以进行语义搜索，使用嵌入模型（例如OpenAI的text-embedding-3-small模型或任何开源模型）为带有上下文的片段创建向量表示；将嵌入存储在Chroma向量存储中，使用余弦相似度作为搜索度量；
4）BM25索引用于基于关键词的检索，将每个片段的TF-IDF向量存储到BM25索引中。
5）使用倒数排名融合RRF的集成检索器，通过混合搜索（向量语义相似度搜索+BM25关键词搜索）改进相关片段检索；从每种方法中获取排名前5的结果；将两种方法的分数归一化到一个共同的范围（0-1）；使用权重参数对两种结果集中都出现的文档进行加权组合，并聚合分数。
6）重新排序，使用BAAI/bge-reranker-v2-m3模型对集成检索器之前的检索结果进行重新排序，以提高检索质量；
7）文档对由重新排序器打分，最终排名基于重新排序器的分数；在重新排序后返回排名前k（默认为5）的文档；
8）构建RAG流程，{问题}+{上下文}->rag_prompt_template->llm。
本文主要回顾了昨日大模型相关技术进展，并且再次跟进了下大模型做RAG的竞赛思路，比赛常有，思路通常很类似。大家可以多体会。
老刘，NLP开源爱好者与践行者，主页：https ://liuhuanyong.github.io。
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