國產(chǎn)Agent進入“NL2SQL全球最難榜單”前三。

 7月4日，據(jù)國際權威評測基準BIRD-Bench官網(wǎng)消息，騰訊云自研的數(shù)據(jù)分析智能體TCDataAgent斬獲全球第三的成績，超越IBM、Meta等眾多國際廠商，同時也是目前國內(nèi)在該榜單上排名最高的排名。

 

來源：BIRD-Bench官網(wǎng)

 BIRD-Bench以其嚴苛性被譽為“NL2SQL全球最難榜單”。它不僅要求系統(tǒng)將自然語言問題（如“找出未通過質(zhì)檢的訂單”）準確翻譯成SQL語句，更要求生成的SQL在真實、龐大且含“臟數(shù)據(jù)”的企業(yè)級數(shù)據(jù)庫上執(zhí)行結果精準且運行高效，對模型的深層語義理解和數(shù)據(jù)庫真實內(nèi)容感知能力提出了極高挑戰(zhàn)。

 在這個以真實業(yè)務數(shù)據(jù)庫為基礎的測試中，覆蓋金融、醫(yī)療、體育等37個行業(yè)場景，數(shù)據(jù)庫總容量達33GB，查詢問題超過1萬條。TCDataAgent在官方不公開數(shù)據(jù)集的封閉測試環(huán)境下，最終獲得了75.74分，位居全球第三， 國內(nèi)第一。

 相比于傳統(tǒng)NL2SQL方案往往只能依賴有限信息“猜測”用戶意圖，易因數(shù)據(jù)結構復雜或語義模糊出錯。TCDataAgent登榜的技術創(chuàng)新來源于引入了數(shù)據(jù)庫約束驗證機制，能夠自動識別并修正SQL中潛在的結構性或語義性錯誤（如錯誤連接、冗余條件）。

 更重要的是，它緊密結合數(shù)據(jù)庫的真實內(nèi)容對生成的SQL進行優(yōu)化，顯著提升了用戶意圖識別的準確率和翻譯結果的可靠性。值得一提的是，TCDataAgent還引入了后訓練（post-training）技術，通過優(yōu)先篩選并復用效果最優(yōu)的SQL樣本進行模型迭代訓練，有效提升了訓練樣本的質(zhì)量和模型學習的穩(wěn)定性。

 騰訊云TCDataAgent在NL2SQL領域的技術研究成果也獲得了國際學術界的認可，相關論文已被今年的數(shù)據(jù)庫領域頂級國際會議VLDB接收。論文中的實驗表明，TCDataAgent的“數(shù)據(jù)庫內(nèi)容感知”核心技術模塊，可以無縫集成到其他NL2SQL系統(tǒng)中，最高能將查詢執(zhí)行準確率提升18.3%，并在多個主流方法上實現(xiàn)了超過5%的性能提升。

 作為騰訊云新一代企業(yè)級智能分析Agent，TCDataAgent致力于讓用戶直接使用自然語言對結構化和非結構化數(shù)據(jù)進行復雜的數(shù)據(jù)查詢、報表生成和趨勢分析等任務，目前已開啟內(nèi)測。

 

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