研究者提出AptMQL-Bench文本到MQL基准
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研究者提出AptMQL-Bench文本到MQL基准
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AI 综述
研究者 Hy Nguyen、Nabi Rezvani、Robin Vujanic 提出并构建了 AptMQL-Bench，一个面向文档数据库的文本到 MQL 基准。他们用编码智能体驱动、带人工验证的转换流程，将 BIRD 的 Text-to-SQL 基准迁移为这一新基准，数据从 SQLite 迁移且无丢失。 AptMQL-Bench 包含 21 个数据库、3,186 条自然语言请求及对应的 MQL 查询。研究者称，该基准基于访问模式设计，用于评估从自然语言到 MQL 的转换。
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报道时间线
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10月5日
- arXiv cs.CLAptMQL-Bench：从 Text-to-SQL 到 Text-to-MQL 的访问模式 Schema 设计与数据无损迁移基准
研究者提出由编码智能体驱动、带人工验证的转换流程，将 BIRD 的 Text-to-SQL 基准转为面向文档数据库的 AptMQL-Bench，包含 21 个数据库、3,186 条自然语言请求及对应 MQL 查询，迁移自 SQLite 且无数据丢失。
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