A Role-Aware Multi-Agent Framework for Financial Education Question Answering with LLMs

📄 arXiv: 2509.09727v1 📥 PDF

作者: Andy Zhu, Yingjun Du

分类: cs.CL, cs.CE

发布日期: 2025-09-10

备注: 8 pages, 6 figures, Underreview

💡 一句话要点

提出基于角色感知的多智能体框架，提升LLM在金融教育问答中的准确性。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 金融教育 问答系统 多智能体 大型语言模型 检索增强生成

📋 核心要点

  1. 现有LLM在金融问答中缺乏领域知识和多步推理能力，难以满足专业需求。
  2. 提出多智能体框架，通过角色扮演和迭代优化，提升LLM在金融领域的问答性能。
  3. 实验表明，该框架显著提高了金融问答的准确率，并降低了对大型金融专用模型的需求。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种多智能体框架，旨在提升大型语言模型（LLM）在金融教育问答中的表现。现有LLM方法难以捕捉金融问题求解所需的细致和专业的推理。该框架利用基于角色的提示，包含一个基础生成器、一个证据检索器和一个专家评审器，它们通过单次迭代生成精炼的答案。在Study.com提供的3532个金融教育问题上进行了评估，并使用检索增强生成（RAG）从6本金融教科书中获取上下文证据。实验结果表明，基于评论的改进使答案准确率比零样本思维链基线提高了6.6-8.3%，Gemini-2.0-Flash表现最佳。此外，该方法使GPT-4o-mini的性能与金融领域微调的FinGPT-mt_Llama3-8B_LoRA相当。结果表明，这是一种经济高效的金融问答增强方法，并为多智能体金融LLM系统的进一步研究提供了见解。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）在金融教育问答领域表现不佳，主要痛点在于缺乏领域专业知识、无法进行复杂的多步量化推理，以及难以理解真实世界的金融场景。因此，需要一种方法来提升LLM在金融领域的问答能力。

核心思路：论文的核心思路是利用多智能体框架，每个智能体扮演不同的角色（基础生成器、证据检索器、专家评审器），通过协同工作和迭代优化，逐步生成更准确、更专业的金融问答答案。这种方法模拟了人类专家解决问题的过程，能够更好地利用领域知识和推理能力。

技术框架：该框架包含三个主要模块：1) 基础生成器：负责生成初始答案；2) 证据检索器：利用检索增强生成（RAG）技术，从金融教科书中检索相关证据；3) 专家评审器：基于领域知识对初始答案进行评估和改进。这三个模块通过单次迭代协同工作，最终生成精炼的答案。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于引入了基于角色的多智能体框架，将复杂的金融问答任务分解为多个子任务，并分配给不同的智能体完成。这种方法能够更好地利用LLM的优势，并提高其在特定领域的表现。此外，专家评审器的引入也能够有效地纠正LLM的错误，并提高答案的准确性。

关键设计：论文使用了Study.com提供的3532个金融教育问题作为评估数据集。证据检索器使用了6本金融教科书作为知识来源。专家评审器使用了特定的提示策略，引导其进行领域知识的评估和改进。论文对比了零样本思维链基线方法，并使用了Gemini-2.0-Flash和GPT-4o-mini等LLM进行实验。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该框架使答案准确率比零样本思维链基线提高了6.6-8.3%，Gemini-2.0-Flash表现最佳。更重要的是，该方法使GPT-4o-mini的性能与金融领域微调的FinGPT-mt_Llama3-8B_LoRA相当，表明该方法在成本效益方面具有优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于在线金融教育平台，为学生提供更准确、更专业的金融知识问答服务。此外，该框架也可扩展到其他专业领域，例如医疗、法律等，提升LLM在特定领域的应用价值。未来，该研究有望推动智能投顾、风险评估等金融科技领域的发展。

📄 摘要（原文）

Question answering (QA) plays a central role in financial education, yet existing large language model (LLM) approaches often fail to capture the nuanced and specialized reasoning required for financial problem-solving. The financial domain demands multistep quantitative reasoning, familiarity with domain-specific terminology, and comprehension of real-world scenarios. We present a multi-agent framework that leverages role-based prompting to enhance performance on domain-specific QA. Our framework comprises a Base Generator, an Evidence Retriever, and an Expert Reviewer agent that work in a single-pass iteration to produce a refined answer. We evaluated our framework on a set of 3,532 expert-designed finance education questions from Study.com, an online learning platform. We leverage retrieval-augmented generation (RAG) for contextual evidence from 6 finance textbooks and prompting strategies for a domain-expert reviewer. Our experiments indicate that critique-based refinement improves answer accuracy by 6.6-8.3% over zero-shot Chain-of-Thought baselines, with the highest performance from Gemini-2.0-Flash. Furthermore, our method enables GPT-4o-mini to achieve performance comparable to the finance-tuned FinGPT-mt_Llama3-8B_LoRA. Our results show a cost-effective approach to enhancing financial QA and offer insights for further research in multi-agent financial LLM systems.