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大型语言模型是新的数据库用户。现在我们需要一种衡量它们的方法：介绍text-to-sql-eval
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原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。
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内容提要
我们开源了用于评估和提升PostgreSQL文本到SQL系统的评估套件text-to-sql-eval。该工具支持多种模型，专为PostgreSQL设计，帮助识别失败原因并提供改进建议，包含多种操作模式，便于调试和结果跟踪，旨在提高文本到SQL系统的准确性和可靠性。
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关键要点
- 我们开源了用于评估和提升PostgreSQL文本到SQL系统的评估套件text-to-sql-eval。
- 该工具支持多种模型，专为PostgreSQL设计，帮助识别失败原因并提供改进建议。
- 现有的评估工具无法有效帮助改进文本到SQL系统，主要是因为缺乏细粒度的评估。
- 我们构建了自己的评估系统，能够测量文本到SQL管道的准确性，并帮助识别失败来源。
- text-to-sql-eval具有灵活性和可扩展性，支持多种工具和模型的评估。
- 该工具专注于PostgreSQL，能够快速创建测试数据集，并提供多种操作模式以帮助调试。
- 提供了LLM作为评判者的功能，以更像人类的方式重新评估失败的查询。
- 可以通过TimescaleDB或内置UI存储和可视化评估结果。
- 评估系统已经在内部用于基准测试、评估特定模式的性能和跟踪准确性回归。
- 我们鼓励社区使用该工具进行评估和改进，提升AI的准确性和可靠性。
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延伸问答
text-to-sql-eval的主要功能是什么？
text-to-sql-eval主要用于评估和提升PostgreSQL文本到SQL系统的准确性，帮助识别失败原因并提供改进建议。
为什么现有的评估工具无法有效改进文本到SQL系统？
现有评估工具主要用于评分系统性能，而不是帮助改进文本到SQL系统，缺乏细粒度的评估。
text-to-sql-eval如何帮助识别失败来源？
text-to-sql-eval通过测量文本到SQL管道的准确性，提供多种操作模式来帮助识别失败的具体原因。
如何使用text-to-sql-eval进行评估？
用户可以通过克隆代码库、设置环境变量并加载数据集来使用text-to-sql-eval进行评估。
text-to-sql-eval支持哪些模型？
text-to-sql-eval支持多种模型，包括用户自定义的和开源的文本到SQL系统。
text-to-sql-eval如何提高AI的准确性和可靠性？
通过提供细粒度的评估和改进建议，text-to-sql-eval帮助开发者识别问题并优化文本到SQL系统，从而提高AI的准确性和可靠性。
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