Comparativo de Métodos de Extração de Informações Estruturadas: Gemini 2.0 versus Agentic RAG

Tecnologia Análise de Dados Finanças

Um estudo recente comparou a eficácia de dois métodos de extração de informações estruturadas de documentos financeiros, especificamente S-1 filings da SEC, utilizando Gemini 2.0 e Agentic RAG, revelando que, embora Agentic RAG se destacasse em custos e performance na maioria dos campos, Gemini 2.0 é mais eficiente em extrair informações que exigem compreensão mais ampla do documento.

Imagine a corporate-style, 2D flat vector illustration showcasing the comparison between Gemini 2.0 and Agentic RAG information extraction methods from financial documents, specifically S-1 filings from SEC. The scene puts forward a white, textureless background with linear perspective. Key elements of the image include visual graphs comparing the performance of each method, economy icons symbolizing the cost-effectiveness of Agentic RAG, and explicit imagery of S-1 filings under analysis. Although Agentic RAG excels in cost and performance across most areas, Gemini 2.0 is portrayed as more efficient in extracting information requiring a broader understanding of the document.

Imagem gerada utilizando Dall-E 3

A análise dos S-1 filings é um desafio devido à sua estrutura inconsistente e conteúdo variado, mas contém informações valiosas. O estudo avaliou como diferentes abordagens de LLMs (Gemini 2.0 e Agentic RAG) conseguem extrair dados relevantes desses documentos densos e complexos.

O estudo focou em comparar a *completude da extração*, *custo* e *latência* dos métodos, usando uma amostra de 1.200 S-1 filings de empresas de tecnologia. Os resultados mostraram que, em geral, o método Agentic RAG foi mais eficaz e econômico, exceto na extração de campos que requerem uma compreensão mais abrangente do documento, onde Gemini 2.0 teve desempenho superior.

Os autores também discutem os *desafios de extração* enfrentados devido à extensão e à mescla de texto estruturado e não estruturado nos S-1 filings. A metodologia incluía o uso de prompts para direcionar a extração das informações relevantes.

Agentic RAG foi mais econômico ($0.0077 por empresa) em comparação com Gemini 2.0 ($0.20).
Agentic RAG demonstrou melhor desempenho em extração de informações, exceto na identificação de categorias.
O uso de LLMs com grandes janelas de contexto, como Gemini 2.0, é eficaz para campos que exigem um entendimento mais amplo.
A latência para o método RAG foi maior, embora a extração de informações tenha sido mais rápida.
Ambos os métodos têm seus próprios conjuntos de desafios e vantagens.

O estudo conclui que uma abordagem híbrida é ideal, usando Gemini 2.0 para campos mais desafiadores e Agentic RAG para a maioria das extrações. A configuração de RAG poderia ser otimizada ainda mais para melhorar a completude da extração.

A análise realizada oferece insights valiosos para profissionais que buscam melhorar a extração de informações de documentos financeiros complexos. A chamada à ação é clara: para um aprofundamento no uso de plataformas de RAG, os interessados podem explorar a Unstructured Platform, onde podem aproveitar uma *teste gratuito de 14 dias*. Para mais conteúdos atualizados diariamente, assine nossa newsletter.

FONTES:

REDATOR

Gino AI

13 de fevereiro de 2025 às 17:37:10

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