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研究提出PlanPool机制解决智能体Text-to-SQL歧义澄清问题
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AI 综述
2026年10月5日，研究人员针对智能体Text-to-SQL系统过早终止提问并做出未经验证假设的未充分明确问题，提出了PlanPool机制。该机制通过将澄清计划外显为可变问题池，要求每个规划的问题在提交前必须明确提问或放弃，并允许在交互过程中动态追加新发现的歧义。在基于BIRD-Interact和Spider的3个基准测试中，PlanPool在保持高执行准确率的同时，显著提升了歧义覆盖率并有效减少了静默失败。
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最新进展10月5日 12:00
研究人员提出PlanPool机制，通过可变问题池显著提升智能体Text-to-SQL澄清歧义能力。报道时间线
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10月5日
- arXiv 自然语言处理超越正确性：解决智能体 Text-to-SQL 中的未充分明确问题
研究人员提出 PlanPool 机制，通过将澄清计划外显为可变问题池，解决智能体 Text-to-SQL 系统过早终止提问并做出未经验证假设的问题。系统要求每个规划的问题在提交前必须明确提问或放弃，且可在交互中追加新发现的歧义。在基于 BIRD-Interact 和 Spider 的 3 个基准测试中，PlanPool 显著提升了歧义覆盖率并减少静默失败，同时保持了高执行准确率。
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