MAC-SQL: Мультиагентное совместное преобразование текста в SQL
Трёхагентная архитектура MAC-SQL достигает 59,59% точности выполнения на BIRD, а Refiner добавляет +4,63 пункта — шаблон для генерации запросов к регистру Beancount.
#database
База данных
Системы баз данных, генерация SQL и управление данными для финансового ИИ
DIN-SQL: GPT-4 улучшает точность на Spider с 67,4% до 85,3%
DIN-SQL повышает точность выполнения GPT-4 на Spider с 67,4% до 85,3% за счет этапов связывания схемы и самокоррекции — та же декомпозиция применима к BQL в Beancount.
BIRD: GPT-4 достигает лишь 54,89% точности выполнения на реальных базах данных
На BIRD GPT-4 достигает 54,89% точности выполнения с подсказками по домену и 34,88% без них — разрыв в 20 пунктов, который должен закрыть любой интерфейс Beancount NL→BQL.