DAB 榜单主要考察什么能力?
与主要考察自然语言转 SQL 的传统 Text-to-SQL 不同,DAB 关注 AI 进入真实数据环境后,能否从复杂、分散、形态各异的数据中找到正确答案,覆盖数据理解、数据选择、分析路径规划、查询计算和结果验证的完整链路。

近日, OceanBase团队提交的Data Agent方案登顶国际数据智能体基准Data Agent Benchmark(简称DAB),以90.62%的准确率位列第一,成为该榜单首个准确率突破90%的参评方案。值得关注的是,这一成绩由国产数据库OceanBase基于国产大模型GLM-5.2构建,超过多项基于GPT、Claude Opus、Claude Fable等海外模型构建的Data Agent方案。本次参评方案内部代号为 Scout,相关能力将融入 OceanBase DataPilot。
近日,OceanBase团队提交的Data Agent方案以90.62%的准确率登顶国际数据智能体基准DAB,成为该榜单首个准确率突破90%的参评方案。该方案基于国产大模型GLM-5.2构建,超过多项基于GPT、Claude Opus等海外模型的方案,内部代号Scout,相关能力后续将融入OceanBase DataPilot。
与主要考察自然语言转 SQL 的传统 Text-to-SQL 不同,DAB 关注 AI 进入真实数据环境后,能否从复杂、分散、形态各异的数据中找到正确答案,覆盖数据理解、数据选择、分析路径规划、查询计算和结果验证的完整链路。
该方案以 90.62% 的准确率位列第一,成为榜单首个突破 90% 的参评方案,内部代号为 Scout。
相关技术能力后续将沉淀到面向 AI 数据分析场景的 OceanBase DataPilot 产品中。
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