Cube 语义层
本笔记本演示了以适合传递给 LLM 作为嵌入的格式检索 Cube 数据模型元数据的过程，从而增强上下文信息。
关于 Cube
Cube 是构建数据应用的语义层。它帮助数据工程师和应用开发人员从现代数据存储中访问数据，将其组织成一致的定义，并将其交付给每个应用程序。
Cube 的数据模型提供了结构和定义，作为 LLM 理解数据和生成正确查询的上下文。LLM 不需要导航复杂的连接和度量计算，因为 Cube 抽象了这些内容，并提供一个在业务术语层面上操作的简单接口，而不是 SQL 表和列名。这种简化有助于 LLM 减少错误发生的可能性，避免幻觉。
示例
输入参数（必填）
Cube Semantic Loader 需要 2 个参数：
cube_api_url: 您的 Cube 部署 REST API 的 URL。有关配置基本路径的更多信息，请参阅 Cube 文档。cube_api_token: 基于您 Cube 的 API 密钥生成的身份验证令牌。有关生成 JSON Web Tokens (JWT) 的说明，请参阅 Cube 文档。
输入参数（可选）
load_dimension_values: 是否加载每个字符串维度的维度值。dimension_values_limit: 要加载的维度值的最大数量。dimension_values_max_retries: 加载维度值的最大重试次数。dimension_values_retry_delay: 加载维度值时重试之间的延迟。
import jwt
from langchain_community.document_loaders import CubeSemanticLoader
api_url = "https://api-example.gcp-us-central1.cubecloudapp.dev/cubejs-api/v1/meta"
cubejs_api_secret = "api-secret-here"
security_context = {}
# Read more about security context here: https://cube.dev/docs/security
api_token = jwt.encode(security_context, cubejs_api_secret, algorithm="HS256")
loader = CubeSemanticLoader(api_url, api_token)
documents = loader.load()
返回具有以下属性的文档列表：
page_contentmetadatatable_namecolumn_namecolumn_data_typecolumn_titlecolumn_descriptioncolumn_valuescube_data_obj_type
# Given string containing page content
page_content = "Users View City, None"
# Given dictionary containing metadata
metadata = {
"table_name": "users_view",
"column_name": "users_view.city",
"column_data_type": "string",
"column_title": "Users View City",
"column_description": "None",
"column_member_type": "dimension",
"column_values": [
"Austin",
"Chicago",
"Los Angeles",
"Mountain View",
"New York",
"Palo Alto",
"San Francisco",
"Seattle",
],
"cube_data_obj_type": "view",
}