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English(EN) Agentic-SQL Revisited: Autonomy-Based Taxonomy and Empirical Benchmark Analysis for LLM Text-to-SQL

LLM文本到SQL基准按自主性轴分析 · 跟踪到1个来源

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新论文重新审视了LLM文本到SQL领域，提出了一种基于自主性的分类法和经验基准分析。作者收集了报告的指标，并沿着推理自主性轴进行组织，涵盖了受限、上下文内、迭代、Agentic和推理内化生成。他们对Spider基准进行的案例研究比较了各种开源模型（有无思维链监督）与既有基线，结果表明自主性增加是有代价的，并且思维链监督主要使更复杂的查询受益。 AI

影响 这项研究为评估文本到SQL模型提供了一个新框架，可能指导未来LLM在结构化数据查询能力的发展和比较。

排序理由 该条目是一篇发表在arXiv上的学术论文，详细介绍了LLM文本到SQL的新分类法和基准分析。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Changruo Zhao, Zujun Peng, Yu Tian, Yuting Liu, Yiyun Su, Huiying Zhu, Luyan Zhang, Heming Zeng ·

    Agentic-SQL Revisited: 基于自主性的分类法和LLM文本到SQL的经验基准分析

    arXiv:2608.15389v1 Announce Type: new Abstract: LLM-based Text-to-SQL progress is reported across heterogeneous benchmarks, backbones, and inference protocols, making cross-system comparison fragile. We reframe the field as a leaderboard aggregation: we collect the metrics author…

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