蚂蚁数科开源数据智能体关键技术

快速阅读: 据蚂蚁数科消息，12月13日其在CCF中国数据大会上开源Agentar SQL技术，支持非专业人员用自然语言高效查询商业数据，首期Text-to-SQL框架准确率超92%，已登顶BIRD-SQL全球评测榜首。

12月13日，在第二届CCF中国数据大会上，蚂蚁数科宣布开源其数据智能体关键技术Agentar SQL的全套论文、代码、模型及使用指南。该技术旨在帮助非专业人员通过自然语言完成商业数据查询与分析，为企业数智化转型提供高可用的智能数据分析基座。

此次首期开源内容为实时文本转结构化查询语言（Text-to-SQL）框架，提供开箱即用的数据查询方案，显著提升自然语言与数据库的交互效率。基于此，蚂蚁数科计划于2026年陆续开源数据库理解与挖掘、行业知识抽取、实时多轮交互等技术模块，覆盖从意图识别到业务理解再到数据执行的全链路能力。

在某头部城市商业银行试运营期间，Agentar SQL多个工具的平均查询准确率超过92%，较传统方案提升逾3倍。今年9月25日，基于该技术的Agentar-Scale-SQL登顶全球权威NL2SQL评测基准BIRD-SQL，超越谷歌等国内外厂商，并已连续两个多月稳居执行准确率与效率双榜首位。

BIRD-SQL评测要求模型在真实复杂的大规模生产数据库中将自然语言准确转换为可执行SQL。其数据集涵盖金融、电力、医疗等37个行业场景，总量达33GB，包含超1万条高复杂度查询任务，被公认为全球最具挑战性的NL2SQL测试平台。

目前，中国企业对商业智能产品的应用多集中于报表、仪表盘等可视化层面，而在真实生产环境中兼顾准确性与可用性仍是NL2SQL规模化落地的主要瓶颈。对此，蚂蚁数科AI技术负责人章鹏指出，NL2SQL实际应用需应对四大挑战：理解模糊口语、注入行业知识、解析复杂数据库结构、生成高精度复杂SQL。

为此，该公司提出构建包含离线扩展、人机交互与自我进化在内的完整能力栈。相关模块如Agentar Profiling-SQL和Agentar TuningFree-SQL将逐步开源。首期框架已在arXiv、GitHub、ModelScope及Hugging Face等平台发布，引发开发者广泛关注。

(以上内容均由Ai生成)

引用自：AIbase人工智能资讯平台