为什么需要文本转 SQL 评估引擎。

每次我要求语言模型将自然语言请求转换为 SQL 时，首先返回的是候选查询。

如果您正在构建支持分析仪表板、计费报告或广告技术查询的产品，那么一次错误的连接可能会造成数百万美元的损失，而缺少过滤器可能会暴露敏感数据。

我花了几个月的时间筛选数百个生成的查询，以找到细微的错误 – 错误的聚合、省略的列，甚至是可怕的笛卡尔积。

一个双层评估框架，将快速确定性检查与人工智能判断相结合，解释为什么出现问题以及如何修复它。

在数百个查询上异步运行它以进行实时质量控制。

来源：Dev.to