設計更加細緻的評估標準以捕捉 SQL 查詢在複雜場景下的語義正確性，可以考慮以下幾個方面：
語義一致性檢查：建立一套語義一致性檢查標準，評估生成的 SQL 查詢是否能夠正確反映自然語言問題的意圖。這可以通過分析查詢的結構和邏輯來實現。
上下文理解：設計評估標準時，考慮查詢的上下文，包括數據庫的結構和內容。這樣可以確保查詢不僅在語法上正確，還能在語義上與問題相符。
多樣性評估：針對同一問題，允許多種正確的 SQL 查詢形式，並設計評估標準來識別這些多樣性，從而減少對於查詢結構的過度限制。
錯誤類型分類：建立一個詳細的錯誤類型分類系統，將查詢的錯誤分為不同類別（如邏輯錯誤、結構錯誤、語義錯誤等），以便更精確地分析和改進模型。
人類專家評估：結合人類專家的評估，對於複雜場景下的查詢，進行人工審核，以確保評估標準的有效性和準確性。