利用Cube语义层增强LLM的上下文理解

最新推荐文章于 2025-12-10 22:03:01 发布

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#数据库 #人工智能 #python

在构建数据应用的过程中，提供给大型语言模型(LLM)的数据上下文信息越丰富，模型生成的查询结果就越准确。本文将通过Cube的语义层来演示如何检索数据模型的元数据，并以适合传递给LLM作为嵌入的格式进行处理，从而增强模型的上下文理解能力。

技术背景介绍

Cube 是为构建数据应用而设计的语义层。它帮助数据工程师和开发者从现代数据存储中获取数据，并将其组织成一致的定义，随后传递给每个应用。Cube 的数据模型提供了结构和定义，作为上下文帮助LLM理解数据并生成正确的查询。LLM无需处理复杂的连接和指标计算，因为Cube抽象了这些内容，并提供基于业务术语的简单接口，而非SQL表和列名。这种简化可以减少LLM出错的概率，并避免出现“幻觉”。

核心原理解析

Cube的语义层通过其数据模型将底层复杂的SQL逻辑转化为更直观的业务术语。它的元数据结构包括表名、列名、数据类型、列标题、描述等信息，这些信息可以作为LLM理解数据结构的上下文，提高模型的查询准确性。

代码实现演示

以下代码展示了如何使用CubeSemanticLoader来加载Cube的数据模型元数据。

import jwt
from langchain_community.document_loaders import CubeSemanticLoader

# 定义Cube API URL和API密钥
api_url = "https://api-example.gcp-us-central1.cubecloudapp.dev/cubejs-api/v1/meta"
cubejs_api_secret = "api-secret-here"
security_context = {}
# 生成API访问令牌
api_token = jwt.encode(security_context, cubejs_api_secret, algorithm="HS256")

# 使用CubeSemanticLoader加载数据
loader = CubeSemanticLoader(api_url, api_token)

# 获取所有文档 metadata
documents = loader.load()

# 输出文档内容
for document in documents:
    print(document.page_content)
    print(document.metadata)