ODTQA-FoRe：用于未来数据预测和推理的开放域表格问答数据集

LLM的快速发展极大地推进了表格问答，但大多数系统无法进行面向未来的数值预测。为了解决这一差距，我们引入了一项新任务，即用于未来数据预测和推理的开放域表格问答，并提出了第一个数据集来涵盖使用房地产数据的时间序列预测和基于预测的推理场景。此任务在检索精确的历史数据、克服 LLM 的预测限制以及标准化不同查询的响应方面提出了挑战。为了解决上述挑战，我们提出了 TimeFore，一个基于 LLM 代理的框架，它将问题分解为三个协作角色：检索器 自主生成 SQL 来获取数据，预测器调用外部时间序列模型以获得更高的准确性，分析器综合结果以构建精确且一致的最终答案。大量的实验证明了我们的 TimeFore 的有效性。