跳到主要内容

🔍 维度成员检索

在元数分析平台中，Dimension Members Retriever 是 Copilot Command Agents 中的一个关键功能。它通过动态同步和量化的维度成员信息，为数据分析提供了更为精准和高效的支持。

同步维度成员并向量化信息​

在语义模型的成员检索页面同步维度成员，并将其向量化处理。具体来说，它可以：

  • 动态同步维度成员： 从数据库或其他数据源中同步维度成员信息。这意味着每当数据源发生变化，维度成员信息也会自动更新，确保分析数据的时效性和准确性。

  • 量化维度成员信息： 在同步中，后端会对维度成员信息进行向量化处理，并将向量一并保存至维度成员表中。

Dimension Member Retriever
维度成员检索器

实际使用场景​

1. 执行 Copilot Command 时的动态检索​

当用户通过 Copilot Command 发出数据分析指令时，Dimension Members Retriever 会根据具体的 prompt 信息，动态检索相关的维度成员信息。具体步骤如下：

  • 解析用户命令： Copilot Command 会首先解析用户输入的命令和prompt信息，确定所需的分析任务和相关维度。

  • 调用 Dimension Members Retriever： 根据解析结果，Agent 会调用 Dimension Members Retriever，检索与当前分析任务相关的维度成员信息。比如，如果用户需要分析某一产品类别的销售数据，Retriever 会自动检索并返回该类别下所有产品的详细信息。

  • 综合信息处理： Dimension Members Retriever 返回的信息将包括所有相关维度成员的量化数据和关键信息，为后续的数据处理和分析奠定基础。

2. 综合信息与 LLM 协同操作​

在获得维度成员的量化信息后，Agent 会将这些信息发送给大型语言模型（LLM），并结合用户的prompt信息进行进一步处理。具体过程如下：

  • 信息发送与综合处理： Agent 将维度成员的量化信息和用户的prompt一并发送给LLM。LLM会综合这些信息，理解用户的具体需求和分析目标。

  • 调用工具进行操作： 基于维度成员信息和prompt，LLM会调用相应的分析工具执行操作。这些工具可能包括数据筛选、统计分析、可视化展示等，确保最终的分析结果符合用户预期。