RAG与确定性税务计算在多智能体财务咨询中的对比
原文标题：Retrieval-augmented generation vs. deterministic tax computation in multi-agent financial advisory: A 2x2 factorial experiment
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研究通过2x2因子实验，比较了RAG检索与确定性税务引擎对多智能体交易推荐系统的影响。结果显示，税务引擎反而降低了税收节省约55个百分点，而RAG效果不显著，表明领域特定计算引擎不一定能提升LLM代理性能。
- 问题
- 领域专用计算引擎与RAG能否提升多智能体税务推荐质量。
- 方法
- 2x2因子实验，对比资本利得计算引擎与RAG向量库对多智能体交易推荐的影响。
- 结果
- 启用税务引擎使节税下降约55个百分点（p=.005），RAG主效应不显著（p=.841）。
- 影响
- 给LLM智能体加领域计算工具未必提升效果，可能引入冲突优化信号，选型需先做消融。
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