MAC-SQL: Multi-Agent Collaborative Text-to-SQL
MAC-SQLs Drei-Agenten-Design erreicht 59,59% Ausführungsgenauigkeit auf BIRD, der Refiner trägt +4,63 Punkte bei – eine Vorlage für Beancount-Ledger-Abfragen.
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Datenbank
Datenbanksysteme, SQL-Generierung und strukturierte Datenverwaltung für Finanz-KI
DIN-SQL: GPT-4 verbessert sich um 67,4%→85,3% EX auf Spider
DIN-SQL hebt GPT-4 von 67,4% auf 85,3% Spider-Ausführungsgenauigkeit durch Schema-Link- und Selbstkorrektur-Phasen – dieselbe Zerlegung passt zu Beancount BQL.
BIRD: GPT-4 erreicht nur 54,89 % EX auf echten Datenbanken
Auf BIRD erreicht GPT-4 54,89 % Ausführungsgenauigkeit mit Domain-Hinweisen und 34,88 % ohne – eine Lücke von 20 Punkten, die jede Beancount-NL→BQL-Schnittstelle schließen muss.