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Cube Semantic Layer

此笔记本演示了检索 Cube 的数据模型元数据的过程，该元数据格式适合传递给 LLM 作为嵌入，从而增强上下文信息。

关于 Cube​

Cube 是用于构建数据应用的语义层。它帮助数据工程师和应用程序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，这些结构和定义用作 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指标计算，因为 Cube 抽象了这些，并提供了一个简单的界面，该界面在业务级术语而不是 SQL 表和列名称上运行。这种简化有助于 LLM 减少错误并避免幻觉。

示例​

输入参数（必需）

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：根据您的 Cube 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：是否为每个字符串维度加载维度值。

  • 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：加载维度值的重试之间的延迟。

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()
API 参考：CubeSemanticLoader

返回具有以下属性的文档列表

  • page_content
  • metadata
    • table_name
    • column_name
    • column_data_type
    • column_title
    • column_description
    • column_values
    • cube_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",
}

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