FinSage是一个针对金融文件问答的RAG系统，解决了现有系统在处理多样化数据和监管标准时的不足。该框架结合多模态预处理和领域专用重排序模块，显著提升合规分析能力，问答准确率超越最佳基准24.06%。该系统已成功应用于在线会议，服务超过1200人。

该论文介绍了一个名为DocMath-Eval的综合基准测试，用于评估金融文件中包含文本和表格的LLMs的数值推理和问题解决能力。研究发现，最好的系统在简单问题上表现良好，但在复杂问题上落后于人类专家。该基准测试将在指定的网址上发布。