An Agent Framework for Real-Time Financial Information Searching with Large Language Models
作者: Jinzheng Li, Jingshu Zhang, Hongguang Li, Yiqing Shen
分类: cs.IR, cs.AI
发布日期: 2024-12-14
💡 一句话要点
FinSearch：一个基于LLM的金融信息实时搜索Agent框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 金融信息搜索 大型语言模型 Agent框架 实时数据 时间感知
📋 核心要点
- 现有方法在金融信息搜索中存在局限，无法有效处理专业数据、适应动态市场和感知时间信息。
- FinSearch通过Agent框架整合LLM和金融数据源，实现多步骤查询规划、自适应查询重写和时间加权。
- FinSearchBench-24基准测试表明，FinSearch在股票市场、利率变化等金融任务上表现优异。
📝 摘要（中文）
金融决策需要处理大量的实时信息，并理解它们复杂的时序关系。传统搜索引擎擅长提供实时信息访问，但难以理解复杂的用户意图和上下文细微差别。大型语言模型（LLM）展示了推理和交互能力，但若没有最新的数据，可能产生不可靠的输出。虽然最近有人尝试将LLM与搜索能力结合，但它们存在以下问题：（1）对专业金融数据的访问受限；（2）静态查询结构无法适应动态市场条件；（3）结果生成中缺乏足够的时间感知。为了解决这些挑战，我们提出了FinSearch，一个专为金融应用设计的基于Agent的搜索框架，它与包括市场、股票和新闻数据在内的各种金融数据源交互。FinSearch创新地包含四个组件：（1）一个基于LLM的多步骤搜索预规划器，通过图表示将用户查询分解为映射到特定数据源的结构化子查询；（2）一个搜索执行器，具有基于LLM的自适应查询重写器，它执行每个子查询的搜索，同时基于中间搜索结果动态地细化其后续节点中的子查询；（3）一个时间加权机制，根据从用户查询中推断出的时间上下文来优先考虑信息相关性；（4）一个基于LLM的响应生成器，将结果合成为连贯的、上下文适当的输出。为了评估FinSearch，我们构建了FinSearchBench-24，一个包含1500个四选一问题的基准，涵盖了2024年6月至10月的股票市场、利率变化、货币政策和行业发展。
🔬 方法详解
问题定义：现有金融信息搜索方法难以有效整合实时金融数据、理解用户复杂意图以及适应动态变化的市场环境。传统搜索引擎缺乏对金融领域知识的理解，而直接使用LLM则可能因为缺乏最新数据而产生错误信息。已有的LLM与搜索结合的方法在专业数据访问、查询灵活性和时间感知方面存在不足。
核心思路：FinSearch的核心思路是构建一个基于Agent的搜索框架，利用LLM的推理能力进行查询规划和结果整合，同时通过与多种金融数据源交互获取实时信息。通过多步骤查询分解、自适应查询重写和时间加权机制，使系统能够更准确、更及时地响应用户的金融信息需求。
技术框架：FinSearch框架包含四个主要模块：1) 多步骤搜索预规划器：利用LLM将用户查询分解为结构化的子查询，并映射到不同的金融数据源。2) 搜索执行器：执行子查询，并根据中间搜索结果动态地重写和优化后续查询。3) 时间加权机制：根据用户查询的时间上下文，对搜索结果进行加权，优先考虑时间相关性高的信息。4) 响应生成器：利用LLM将搜索结果整合为连贯、上下文相关的输出。
关键创新：FinSearch的关键创新在于其Agent框架的设计，它将LLM的推理能力与实时金融数据源紧密结合，实现了动态、自适应的金融信息搜索。与传统的静态查询方法相比，FinSearch能够更好地理解用户意图，并根据市场变化调整搜索策略。时间加权机制也是一个重要的创新，它确保了搜索结果的时效性。
关键设计：多步骤搜索预规划器使用图结构表示查询分解和数据源映射关系。自适应查询重写器使用LLM根据中间结果调整查询语句。时间加权机制采用基于时间衰减函数的权重计算方法。响应生成器使用LLM进行文本摘要和信息整合，生成最终的搜索结果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文构建了FinSearchBench-24基准测试，包含1500个四选一问题，涵盖股票市场、利率变化、货币政策和行业发展等多个金融领域。实验结果（具体数值未知）表明，FinSearch在这些任务上取得了显著的性能提升，验证了其在金融信息搜索方面的有效性。
🎯 应用场景
FinSearch可应用于智能投顾、风险管理、量化交易等金融领域。它可以帮助金融从业者和投资者快速获取、分析和理解海量的金融信息，从而做出更明智的决策。该研究的未来影响在于提升金融信息服务的智能化水平，降低信息获取成本，促进金融市场的效率和透明度。
📄 摘要（原文）
Financial decision-making requires processing vast amounts of real-time information while understanding their complex temporal relationships. While traditional search engines excel at providing real-time information access, they often struggle to comprehend sophisticated user intentions and contextual nuances. Conversely, Large Language Models (LLMs) demonstrate reasoning and interaction capabilities but may generate unreliable outputs without access to current data. While recent attempts have been made to combine LLMs with search capabilities, they suffer from (1) restricted access to specialized financial data, (2) static query structures that cannot adapt to dynamic market conditions, and (3) insufficient temporal awareness in result generation. To address these challenges, we present FinSearch, a novel agent-based search framework specifically designed for financial applications that interface with diverse financial data sources including market, stock, and news data. Innovatively, FinSearch comprises four components: (1) an LLM-based multi-step search pre-planner that decomposes user queries into structured sub-queries mapped to specific data sources through a graph representation; (2) a search executor with an LLM-based adaptive query rewriter that executes the searching of each sub-query while dynamically refining the sub-queries in its subsequent node based on intermediate search results; (3) a temporal weighting mechanism that prioritizes information relevance based on the deduced time context from the user's query; (4) an LLM-based response generator that synthesizes results into coherent, contextually appropriate outputs. To evaluate FinSearch, we construct FinSearchBench-24, a benchmark of 1,500 four-choice questions across the stock market, rate changes, monetary policy, and industry developments spanning from June to October 2024.