RAG / 检索增强生成

AILQA: Evaluating AI-Driven Legal Question Answering Systems for the Indian Legal System

AILQA：评估适用于印度法律体系的人工智能驱动的法律问答系统

Shubham Kumar Nigam, Shubham Kumar Mishra, Noel Shallum, Kripabandhu Ghosh, Arnab Bhattacharya

机构 * Indian Institute of Technology（印度理工学院） ； Symbiosis Law School（共生法学院） ； Indian Institute of Science Education and Research（印度科学教育与研究学院） ； University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

专题命中 知识库问答 ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究针对印度法律体系开发AILQA系统，利用多种模型应对挑战，通过严格评估强调RAG范式提升答案质量，评估其在标准化测试中的表现，讨论挑战并给出未来研究方向，为增强法律决策支持系统助力。

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FinSAgent: Corpus-Aligned Multi-Agent RAG Framework for Evidence-Grounded SEC Filing Question Answering

FinSAgent：用于基于证据的美国证券交易委员会文件问答的语料库对齐多智能体框架

Jijun Chi, Zhenghan Tai, Hanwei Wu, Tung Sum Thomas Kwok, Hailin He, Zixing Liao, Bohuai Xiao, Chaolong Jiang, Jianliang Lei, Jerry Huang, Peng Lu, Muzhi Li, Liheng Ma, Yihong Wu, Sicheng Lyu, Jingrui Tian, Yihan Li, Yanzhang Ma, Sizhe Guan, Dingtao Hu, Yufei Cui, Ling Zhou, Lei Ding, Xinyu Wang

机构 * 1SimpleWay.AI 2McGill University 3University of Toronto 4University of California, Los Angeles 5The Chinese University of Hong Kong 6University of Manitoba 7Universit\'e de Montr\'eal 8Boston University 9Mila - Quebec AI Institute 10CG Matrix Technology Limited 11Lakehead University 12McMaster University 纠错

专题命中 知识库问答 ：RAG(title)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 研究针对美国证券交易委员会文件问答中模型与文件不匹配问题，提出FinSAgent框架，通过角色专用智能体、数据库感知查询分解及多路径检索等方法，提升检索覆盖和答案正确性，在离线和在线实验中均优于基线。

Comments 20 pages, 14 figures, 9 tables