ODTQA-FoRe: An Open-Domain Tabular Question Answering Dataset for Future Data Forecasting and Reasoning
ODTQA-FoRe：面向未来数据预测与推理的开放域表格问答数据集与框架
🧭 表格问答 · 时间序列预测 · 多Agent协作 ★ 深度解读
Beijing Normal University · Beijing Normal-Hong Kong Baptist University
提出首个结合时序预测与表格推理的开放域QA数据集及多Agent框架TimeFore，弥补LLM直接预测的缺陷
📌 工作参考价值（4 点）
- Agent 角色拆分模式可直接复用：将复杂开放域预测问答拆为 Retriever（SQL 生成）、Forecaster（调用外部时序模型）、Analyzer（答案标准化）三个 Agent，每个 Agent 通过 in-context learning + 反馈循环实现可靠输出。在电商销量预测、商品价格趋势问答等场景中，可直接套用此架构，用专门模型弥补 LLM 预测弱点。
- 外部预测模型优于 LLM 直接预测：实验证明 TimeXer 等专用时序模型的 MSE 远低于通用 LLM 的 ICL 预测（2.50e7 vs 6.69e7），因此在实际业务数值预测任务中，无论模型多大，均应通过 function calling 调用成熟的时序模型，而非强求 LLM 自行拟合。
- SQL 生成可用执行反馈自修复：Retriever 通过执行 SQL 并利用错误信息迭代修正（最多 25 次），能有效提升复杂多表查询的成功率。在电商数据资产查询或报表自动化场景中，这种自校正循环可大幅减少人工介入。
- 模板生成 + LLM 改写的数据集构建策略：先用模板生成可验证的 QA 对，再用 LLM 改写以增加语言多样性，保证质量的同时降低人工成本。适合快速构建垂直领域（如房产、金融）的预测型问答评估集。