arXiv cs.CL· Wen-Zhi Li, Yue Gong, Konstantinos Kanellis, Balakrishnan Murali Narayanaswamy·· 1 天前AI 评分22
PlanPool 如何解决 Agentic Text-to-SQL 中的欠规范问题
Beyond Correctness: Resolving Underspecification in Agentic Text-to-SQL
AI 导读
针对 Agentic Text-to-SQL 系统过早终止澄清、静默做出未验证假设的问题，研究者提出 PlanPool，将澄清计划外化为可变问题池，每个计划问题必须显式提问或丢弃后才能提交，交互中新发现的歧义可随时加入。在 BIRD-Interact 和 Spider 衍生的三个基准上，PlanPool 持续提升歧义覆盖率并减少静默失败，同时保持有竞争力的执行准确率。
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org