LangGraph智能体实现芝加哥犯罪库Text-to-SQL
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LangGraph智能体实现芝加哥犯罪库Text-to-SQL
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AI 综述
研究者 Vigneshwar Ravi Rao 等发布 arXiv 论文，构建并评测了一个基于六节点 LangGraph StateGraph 的 Text-to-SQL 智能体，针对芝加哥犯罪数据库实现自然语言查询。该智能体经问题相关性检查、实时 schema 获取、生成 PostgreSQL、dry run 校验、失败重试、执行查询和英文结果叙述的端到端流程。 论文称，该智能体仅使用提示词工程，未微调任何模型。研究同时明确，未与外部基线系统或公开基准进行比较，属于单一模型的工程评估，而非基准性能对比。
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最新进展10月15日 12:00
LangGraph Agent 实现芝加哥犯罪数据库 Text-to-SQL 自然语言查询报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv：cs.CLLangGraph Agent 实现芝加哥犯罪数据库 Text-to-SQL 自然语言查询
研究者构建并评测了一个基于六节点 LangGraph StateGraph 的 Text-to-SQL 智能体，仅靠提示词工程、未微调任何模型，实现问题相关性检查、实时 schema 获取、PostgreSQL 生成、dry run 校验、失败重试、执行查询与英文结果叙述的端到端流程。
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