Neues Verfahren erkennt Fehler in LLM-generiertem SQL präzise auf Knotenebene
Ein innovatives Framework ermöglicht es, Fehler in SQL-Abfragen, die von großen Sprachmodellen (LLM) generiert wurden, auf der Ebene einzelner Knoten im abstrakten Syntaxbaum (AST) zu erkennen. Durch die Kombination eines semantisch bewussten Labeling-Algorithmus und eines leistungsstarken Klassifikators liefert das System hochpräzise Unsicherheitswerte für jede AST-Node.
