mpugazh54-cyber/nl2sql-agent-evaluator

# 🔎 nl2sql-agent-evaluator - 自信地检查 SQL 答案 [](https://github.com/mpugazh54-cyber/nl2sql-agent-evaluator) ## 🧭 这个应用的作用 nl2sql-agent-evaluator 帮助您测试销售数据代理（Agent）如何用 SQL 回答自然语言问题。它可以构建真实数据、比较答案，并使用 AI 进行评分。 使用它来检查您的代理是否能正确回答销售、收入、客户和管道相关的问题。 ## 💻 您需要什么 - 一台 Windows 电脑 - 互联网访问 - 一个现代网页浏览器 - 下载文件的权限 - 足够的磁盘空间用于应用及其数据文件 如果应用在后台使用 Python，该软件包通常包含在 Windows 上运行所需的一切。 ## 🚀 下载与安装 访问项目页面： https://github.com/mpugazh54-cyber/nl2sql-agent-evaluator 在该页面上，查找： - 最新版本 - 安装文件 - Windows 应用文件 - 包含应用内部的 ZIP 文件 如果您看到 ZIP 文件： 1. 下载 ZIP 文件 2. 右键点击并选择“全部解压” 3. 打开解压后的文件夹 4. 双击应用文件或启动文件 如果您看到安装程序： 1. 下载安装程序 2. 打开文件 3. 按照屏幕提示操作 4. 完成安装 5. 从开始菜单或桌面打开应用 如果 Windows 请求权限，请选择“允许”或“是” ## 🛠️ 首次设置 首次打开应用时，可能需要您进行一些设置： 1. 选择数据源 2. 连接到 SQL 或数据仓库系统 3. 选择测试集或上传一个 4. 选择用于评估的模型 5. 启动运行 对于 Microsoft 数据栈，该应用可以与以下工具配合使用： - Azure 数据 - Microsoft Fabric - 基于 SQL 的数据仓库 - 销售报表表 ## 📊 您可以测试的内容 该应用适用于常见的 NL2SQL 审查任务，例如： - 答案准确性 - SQL 正确性 - 基于真实数据的答案 - 表和列的选择 - 查询结果匹配 - 评估模型评分 它帮助团队将代理的回复与已知的正确答案进行比较。这使得更容易发现错误的 SQL、薄弱的提示设计和错误的数据查找。 ## 🧪 典型工作流程 1. 用 plain English 输入业务问题 2. 从代理生成 SQL 或答案 3. 构建或加载真实答案 4. 比较代理输出与预期结果 5. 查看评分和任何不匹配 6. 修复代理或提示并重新运行测试 示例问题： - 上季度的总销售额是多少？ - 哪个地区的收入最高？ - 本月有多少新客户加入？ - 按细分市场的平均订单价值是多少？ ## 📁 项目结构 您可能会看到以下文件和文件夹： - 应用启动文件 - 评估脚本 - 示例测试数据 - 提示模板 - SQL 或答案检查 - 模型设置 - 结果日志 如果应用包含示例数据集，请先使用它。这能让您快速了解工具的工作原理，然后再测试真实数据。 ## 🔍 评估如何工作 该应用将代理答案与预期答案进行比较。它可能会检查： - 精确文本匹配 - SQL 结构 - 数值结果匹配 - 语义含义 - 评估模型意见 当同一个答案可以使用不同的词语但仍表示相同含义时，这非常有用。它帮助团队避免错误的失败并捕捉真正的错误。 ## 🧰 常见用途 - 在发布前测试 NL2SQL 代理 - 在提示更改后审查答案质量 - 构建可重复的 QA 流程 - 随时间衡量进展 - 比较不同模型或提示版本 ## ⚙️ 故障排除 如果应用无法打开： - 确保文件下载完成 - 尝试再次解压 ZIP - 检查 Windows 是否阻止了该文件 - 从解压文件夹中运行应用 - 重启电脑并重试 如果应用打开但无法连接到数据： - 检查连接设置 - 确认服务器名称、数据库名称和登录详细信息 - 确保数据源在线 - 验证您的账户是否有权读取表 如果结果看起来不正确： - 检查问题文本 - 检查预期答案 - 确保使用了正确的表名 - 确认评估模型已按您期望的方式设置 ## 🧾 最佳实践 - 从小测试集开始 - 使用清晰的业务问题 - 为每次测试运行保留一个真实答案文件 - 在更改提示前保存结果 - 比较不同运行结果 - 同时检查 SQL 和最终答案文本 ## 📌 适用对象 该应用适用于： - 想要可靠销售答案的业务用户 - 使用 SQL 的分析师 - 构建 AI 代理的数据团队 - 测试 AI 输出的 QA 团队 - 在销售环境中检查 NL2SQL 准确性的任何人 ## 📎 下载 打开项目页面并从那里下载或安装： https://github.com/mpugazh54-cyber/nl2sql-agent-evaluator

标签：AI评分, C2, LLM评估, NL2SQL, Ollama, Sales Data Agent, SEO, SQL正确性, SQL评测, 关键词优化, 地面真实数据, 多线程, 大模型评分, 数据测试, 答案准确性, 自动化评测, 自然语言到SQL, 自然语言生成SQL, 逆向工具, 销售数据分析