MAG-SQL：基于多智能体生成方法、软架构链接与迭代子SQL细化的文本到SQL转换
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。本研究针对现有文本到SQL模型在复杂数据库架构与难题上表现不佳的缺陷，提出了MAG-SQL，一种结合软架构链接与迭代子SQL细化的多智能体生成方法。通过引入新的目标条件分解方法和外部监督机制，我们的模型在BIRD基准测试上实现了61.08%的执行准确率，超越了GPT-4和MAC-SQL的现有性能，为文本到SQL任务提供了新的解决方案。
研究人员提出了基于大型语言模型的多智能体协作文本到SQL框架MAC-SQL，用于处理庞大的数据库和复杂的用户查询。该框架由三个智能体组成，能够在Text-to-SQL数据集上取得令人鼓舞的结果。他们还开源了指导微调模型SQL-Llama和代理指令数据集。
