在打造基于大语言模型（LLM）+文档检索的问答系统中，财经研报类文档是最具挑战的场景之一。它包含图文混排、精细定位需求（页码、文件名）、问题措辞高度多样化等一系列复杂性。
下面的内容是大模型辅助整理的：
本项目围绕一个目标：给定一个用户问题，从数百份PDF财经报告中找出相关信息并生成准确答案，并给出其出处（文件名和页码），通过逐步优化 chunk 策略、向量检索和 LLM 提示工程
在train数据集上的得分为0.663，测试集目前为0.29679（排名第三）
更新：加入了文档来源的大模型输出和元数据的比对，切换大模型为Qwen3-32B，目前分数：0.36493（排名第一）
评分标准分三部分，总分 1：
维度 权重 说明
文件名匹配度 0.25 答案中的文件名是否与参考答案一致
页码匹配度 0.25 答案中页码是否准确
答案内容相似度 0.5 使用字符级 Jaccard 相似度度量回答文本差异
🏁 初始方案：页面粒度chunk（Baseline）
做法：
每一页作为一个chunk
用FAISS构建向量索引
每次检索返回最相似的几页
问题：
粒度太大，LLM难以定位具体内容
过度信息干扰答案质量
无法定位到确切页码和文件名
📉 得分：0.002
🔧 改进一：递归Chunk + 直接向量检索
每页文本递归分块
每个chunk保留其来源元数据 {filename, page_number}
用文本嵌入直接构建向量索引
📈 得分显著提升
🧩 页码匹配精度优化
一个核心挑战是：如何让LLM生成答案时，引用准确的页码？
采取的策略：
从文档解析阶段开始，全程保留元数据：
每一段文本、每张图片都保留 {filename, page_number}
在提示中引导 LLM 输出来源信息
请用如下格式回答：
{“answer”: “…”, “filename”: “…”, “page”: …}
🔁 检索优化策略
多路召回：
双路召回：将检索向量划分为两种策略：全文语义 vs. 精准短句（如问句特征）
重排（Re-ranking）策略：
采用 RRF（Reciprocal Rank Fusion）：
多路召回的结果融合排序
提高相关 chunk 的综合得分，提升命中率
🔍 LLM输出页码不准的问题
即使检索相关 chunk 的元数据正确，LLM有时也会：
忽略页码
捏造页码或文件名
输出格式错误（影响JSON解析）
解决：
构建严格提示模板，限制输出格式
增加后处理逻辑，验证输出格式合法性，出错回退使用 chunk 元数据
引入 _safe_parse() 工具，对返回结果进行强健解析
🧱 持续挑战
-
格式输出不稳定
LLM容易输出错 JSON，或 hallucinate 来源信息
强化提示模板
后处理校验修复 -
问题表达方式高度自由
用户问法与文档表达方式差距大
优化嵌入模型选择（支持中文财经语料）
其实分数还可以再高，因为现在的文件名是提取的大模型的回答，只用8B的大模型，会有很多错误，比如本来正确的名字输出为繁体，或者汉字输出为字母等，所以这个地方需要大模型+元数据同时判断，还没有用mineru或者其他的文档结构化转换工具，现在分块方法还是太朴素了，也还没用引入多模态（表格解析和图像解析）
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