待验证50% 置信事实精确时间
schemagate 在 text-to-SQL 场景中先用 BM25、embedding、表名匹配等数学方法粗筛候选表，再通过 RRF 融合排序，如果用户提供 API key 则调用 LLM 对前 20 个候选表重新排序。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/16
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证排序检索通常依赖BM25、双塔模型或交叉编码器等机制将最相关文档排在前列70% 相似待验证sqlglot 的 lineage() API 需要 schema 信息才能工作，作者通过连接 Snowflake 并执行 DESCRIBE TABLE 提前获取了表结构。69% 相似已验证提示注入与SQL注入漏洞存在结构类比：后者利用数据库无法区分SQL代码与数据字符串，前者利用LLM无法区分元指令与被处理内容68% 相似待验证raggy采用混合数据库设计，同时使用向量检索与BM25关键词检索两种检索机制68% 相似待验证该方案在SQL生成环节同时调用通义千问、DeepSeek、GLM三个大模型各自生成一条SQL，再由裁判机制从中选优67% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/1049510API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1049510MCP
get_claim(id=1049510)