Text2SQL不足够：通过TAG统一人工智能与数据库
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了现有AI系统在处理数据库自然语言查询时存在的不足，特别是Text2SQL方法的局限性。我们提出了表增强生成（TAG）方法，旨在统一和广泛地处理与数据库的自然语言查询交互，从而扩展了语言模型的应用潜力。研究结果表明，标准方法的正确回答率不足20%，突显了该领域进一步研究的必要性。
本研究介绍了一个新的长格式数据库问答数据集，用于评估大型语言模型与SQL解释器的互动。研究发现，即使对于最先进的GPT-4模型，这个任务也存在巨大挑战。研究还确定了规划能力和生成多个SQL查询能力是两个主要瓶颈。为了解决评估答案质量的挑战，引入了一个多代理评估框架，增强了评估的精确性和可靠性。该框架使我们能够更加细致地了解当前语言模型在复杂任务中的优点和局限性。
