PRISMは、金融情報取得のための新たなフレームワークです。大規模言語モデル（LLM）の発展に伴い、長い金融文書から関連情報を抽出する方法が求められています。この研究では、FinAgentBenchデータセットを用いて、文書のランキングとチャンクのランキングという2つのタスクを定式化しました。PRISMは、トレーニング不要のフレームワークで、精練されたシステムプロンプティング、文脈学習（ICL）、軽量なマルチエージェントシステムを統合しています。これらの各要素が相互作用することにより、プロンプトエンジニアリングは具体的なタスク指示を提供し、ICLは関連のある少数の例を示し、マルチエージェントシステムは協調スコアリング動作をモデル化します。最終的に、NDCG@5のスコア0.71818を達成し、実用的な金融情報取得において高い信頼性を示しました。モジュラー設計により、実世界のユースケースに適した候補であることも強調されています。