**检索增强生成（RAG）模型提升股票市场信息检索效率与准确性**

_Enhancing Stock Market Information Retrieval with Retrieval-Augmented Generation_

> 针对传统自然语言处理系统在动态金融环境中难以保持上下文准确性的问题，本研究提出了一种检索增强生成（RAG）系统。该系统结合检索与生成能力，在 100 条股票相关查询数据集上取得了高 ROUGE 评分，平均响应时间为 1.16 秒，有效实现了准确且及时的股票市场信息检索。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-11-04 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2611.03747)