text-to-SQL 评估中一个常见的问题是,即使发生上游错误(如速率限制或超时),网关也会返回 HTTP 200 OK。这会误导评估工具将这些基础设施故障计为模型不准确。解决方案是在信任 HTTP 状态码之前检查响应体中是否存在错误对象,以确保实际模型性能得到准确衡量,并妥善处理基础设施问题。 AI
影响 通过正确识别基础设施错误,确保对 LLM text-to-SQL 能力进行更准确的基准测试。
排序理由 文章详细介绍了评估 LLM text-to-SQL 能力的一个特定技术问题及其解决方案。
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