评估用于自然语言驱动 SQL 和 API 调用生成的检索增强生成变体

针对企业系统需将自然语言转化为结构化操作（如 SQL 查询和 REST API 调用）的需求，本文全面评估了三种检索增强生成（RAG）变体在 SAP 交易银行场景下的表现。研究构建了涵盖单一及混合任务的新数据集，测试了 18 种实验配置。结果表明，检索机制至关重要：无检索时准确率为零，而引入检索后执行准确率最高达 79.30%。其中，CoRAG 在混合文档环境中表现最稳健，显著优于标准 RAG，证明迭代式查询分解策略在处理异构文档时更具优势。