Knowledge-Augmented LLM: взвешенное слияние внутренних знаний и внешних данных

Knowledge-Augmented LLM — метод, который комбинирует внутренние знания модели с внешними источниками через взвешенное слияние (weighted fusion). Модель сначала кодирует финансовый текст в семантическое представление, затем находит релевантные фрагменты во внешней базе знаний через косинусное сходство, после чего объединяет оба источника с балансировочным коэффициентом. Финальный этап — построение reasoning chain через механизм attention, который показывает логическую цепочку от данных к выводу.