資料湖問答基準

深度分析

LakeQuest 基準：評估資料湖中的多模態檢索與 AI 代理人推理效能

研究指出現實資料湖缺乏有效評測環境，提出LakeQuest基準以表格、文字與元資料混合測試檢索與推理。測試顯示即使檢索正確，跨來源合成仍常失敗，凸顯未來需要更健全的多模態組合與證據追蹤機制。基準涵蓋AI/ML元資料、零售銀行與生醫藥物三大領域，測試11種模型發現檢索高但推理正確率僅約30%。