PExA：面向复杂Text-to-SQL的并行探索智能体

基于LLM的text-to-SQL智能体常常受困于延迟-性能权衡：性能提升以延迟为代价，反之亦然。我们以软件测试覆盖的视角重新表述text-to-SQL生成：为原查询准备一套由更简单、原子SQL构成的测试用例，这些SQL并行执行，共同确保对原查询的语义覆盖。在对测试用例覆盖进行迭代之后，只有当收集到足够信息时才生成最终SQL，并利用已探索的测试用例SQL为最终生成提供依据。我们在最先进的text-to-SQL基准Spider 2.0上验证了该框架，以70.2%的执行准确率取得新的最先进结果。