提出了一种名为知识驱动分析框架（KDAF）的新框架，用于增强企业金融领域大型语言模型（LLM）的可信度。该框架侧重于信息的可审计性和可追溯性，这对于受监管的金融工作流程至关重要。评估表明，虽然KDAF在答案准确性方面并未显著优于BM25等传统方法，但它在引用可追溯性和为检索到的事实提供完整出处链方面表现出色。 AI
影响 增强了受监管金融领域LLM的信任度和可审计性，可能加速企业采用。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍LLM分析新框架的学术论文。
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- BM25
- Context-Aware Relevance Propagation
- FinanceBench
- KDAF
- Knowledge-Driven Analytics Framework
- LLM
- Auditable by Construction: An Ontology-Driven Framework for Trustworthy LLM Analytics in Enterprise Finance
- Financial Planning and Analysis
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