REPOGEO 报告 · LITE
defog-ai/sql-eval
默认分支 main · commit b8333241 · 扫描时间 2026/6/3 14:32:58
星标 744 · Fork 72
行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试:当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 defog-ai/sql-eval 浮出水面的问题时,AI 是真的推荐了你,还是推荐了你的竞品?客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。
行动计划 — 可复制粘贴的修复
3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。
- hightopics#1Add relevant topics for Text-to-SQL evaluation
原因:
复制粘贴的修复llm, text-to-sql, sql-evaluation, nlp, generative-ai, benchmarking, data-science, machine-learning, ai-models
- highreadme#2Reposition README H1/intro to clearly state its purpose as a Text-to-SQL evaluation framework
原因:
当前# SQL Generation Evaluation This repository contains the code that Defog uses for the evaluation of generated SQL. It's based off the schema from the Spider, but with a new set of hand-selected questions and queries grouped by query category. For an in-depth look into our process of creating this evaluation approach, see this.
复制粘贴的修复# SQL Generation Evaluation: A Semantic Benchmarking Framework for LLM-Generated SQL This repository provides Defog's robust framework for semantically evaluating the accuracy of SQL queries generated by Large Language Models (LLMs). Unlike tools that only parse or generate SQL, `sql-eval` focuses on comparing the *results* of generated SQL against gold-standard queries, ensuring true correctness. It's based on the Spider schema, enhanced with hand-selected questions and queries grouped by category.
- mediumhomepage#3Add a homepage URL to the Defog AI website
原因:
复制粘贴的修复https://defog.ai
本次扫描解析到的品类 GEO 通道:google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash
品类可见性 — 真正的 GEO 测试
向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你,还是推荐了别人?
各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。
- sqlflow-dev/sqlflow · 被推荐 1 次
- tobymao/sqlglot · 被推荐 1 次
- psycopg/psycopg2 · 被推荐 1 次
- mysql/mysql-connector-python · 被推荐 1 次
- sqlite3 · 被推荐 1 次
- 品类问题How can I measure the correctness of SQL queries produced by large language models?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- SQLFlow (sqlflow-dev/sqlflow)
- SQLGlot (tobymao/sqlglot)
- psycopg2 (psycopg/psycopg2)
- mysql-connector-python (mysql/mysql-connector-python)
- sqlite3
- pandas (pandas-dev/pandas)
- sqlfluff (sqlfluff/sqlfluff)
- pgFormatter (darold/pgFormatter)
- PyTest (pytest-dev/pytest)
AI 推荐了 9 个替代方案,却始终没点名 defog-ai/sql-eval。这就是要补上的差距。
查看 AI 完整回答
- 品类问题What tools are available for benchmarking the accuracy of text-to-SQL models?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- Spider Dataset (https://github.com/taoyds/spider)
- WikiSQL Dataset (https://github.com/salesforce/WikiSQL)
- Hugging Face `evaluate` library (https://github.com/huggingface/evaluate)
- SQLFlow (https://github.com/sql-flow/sqlflow)
- `cx_Oracle` (https://github.com/oracle/python-cx_Oracle)
- `pyodbc` (https://github.com/mkleehammer/pyodbc)
AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 defog-ai/sql-eval。这就是要补上的差距。
查看 AI 完整回答
客观检查
针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。
- Metadata completenesswarn
建议:
- README presencepass
自指检查
当被直接问到你时,AI 是否还知道你的仓库存在?
- Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of defog-ai/sql-eval?passAI 明确点名了 defog-ai/sql-eval
AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?
- If a team adopts defog-ai/sql-eval in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?passAI 明确点名了 defog-ai/sql-eval
AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?
- In one sentence, what problem does the repo defog-ai/sql-eval solve, and who is the primary audience?passAI 明确点名了 defog-ai/sql-eval
AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?
嵌入你的 GEO 徽章
把这个徽章贴进 defog-ai/sql-eval 的 README。每次重新扫描都会自动更新,并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。
[](https://repogeo.com/zh/r/defog-ai/sql-eval)<a href="https://repogeo.com/zh/r/defog-ai/sql-eval"><img src="https://repogeo.com/badge/defog-ai/sql-eval.svg" alt="RepoGEO" /></a>订阅 Pro,解锁深度诊断
defog-ai/sql-eval — 轻量扫描仍免费;本卡列出 Pro 相对轻量的深度额度。
- 深度报告每月 10 次
- 无品牌品类查询5,轻量 2
- 优先行动项8,轻量 3