本研究提出了一种基于检索增强的大型语言模型（LLMs）框架，用于解决金融情感分析领域的挑战，并提高了准确性和F1得分。

本研究提出了一种基于检索增强的大型语言模型（LLMs）框架，用于解决金融情感分析领域的挑战，并提高了准确性和F1得分。

本研究提出了一种基于检索增强的大型语言模型框架，解决了金融情感分析中的挑战，提高了准确性和F1得分。

本研究提出了一种基于检索增强的大型语言模型（LLMs）框架，用于解决金融情感分析领域的挑战，并提高了准确性和F1得分。

本研究提出了一种基于检索增强的大型语言模型框架，用于金融情感分析。该框架包括指导调整的LLMs模块和检索附加上下文的模块。与传统模型和其他LLMs相比，该方法在准确性和F1得分方面取得了15％到48％的性能提升。

本研究提出了一种基于检索增强的大型语言模型框架，用于金融情感分析。该框架包括指导调整的LLMs模块和检索附加上下文的模块。与传统模型和其他LLMs相比，该方法在准确性和F1得分方面取得了15％到48％的性能提升。