Sistema di QA Finanziario Multilingue di DS@GT a FinMMEval 2026

Il team DS@GT del Georgia Tech ha sviluppato una pipeline retrieval-augmented per FinMMEval 2026 Task 1, un benchmark multilingue per rispondere a domande di esami finanziari in inglese, spagnolo, greco, cinese e hindi. Il loro sistema utilizza LangGraph per identificare la lingua delle query e recupera esempi da una knowledge base multilingue di 30.209 voci, impiegando embedding BGE-M3 e indicizzazione FAISS. Le risposte vengono valutate tramite Retrieval-Augmented Direct Scoring (RADS), concentrandosi sulle log-probabilità del token successivo delle lettere candidate invece di generare testo. Per le lingue con risorse limitate, il sistema integra indici di recupero per lingua e cross-linguali attraverso la Weighted Reciprocal Rank Fusion. Esami di certificazione finanziaria come CFA, EFPA e CPA richiedono un ragionamento strutturato che i benchmark NLP standard non affrontano, specialmente in lingue con sistemi di recupero meno sviluppati.