bsl-model-builder

BSL Model Builder 是一個專業的代理技能，旨在透過 Boring Semantic Layer 將原始資料庫表轉換為具備商業意義的語意模型。此工具建立在 Ibis 框架之上，提供高效且原生的 Python 抽象層，讓開發人員與資料分析師能以程式化或 YAML 設定的方式定義可重複使用的資料模型。它非常適合需要標準化指標、簡化 BI 報表或為大型語言模型 (LLM) 與自動化代理提供結構化資料介面的組織。透過將複雜的 SQL 操作轉換為流暢的物件導向 API，此技能可幫助使用者輕鬆定義類別維度、量化指標與複雜的資料表關聯。

• 使用 Ibis 驅動的表達式（包含 Lambda 函數與 unbound 語法）定義粒度明確的語意表。

• 配置基於時間的維度，支援自動化截斷功能，包含年、季、月、週與日等時間區間。

• 實作進階的聚合邏輯，包括複雜的比率計算、使用 all() 參照的總計百分比分析，以及自訂指標說明。

• 透過靈活的聯結類型（join_many、join_one 與 cross join）支援複雜的關係模型，並支援基於檢視 (view) 的別名處理。

• 透過宣告式的 YAML 架構定義，促進生產環境等級的部署，確保版本控制與設定的一致性。

• 無縫整合 Ibis 支援的多種資料庫後端，例如 DuckDB、Snowflake、BigQuery 與 PostgreSQL。

• 預期的輸入為原始 Ibis 資料表物件或 YAML 設定檔路徑，輸出則為已實例化的 SemanticTable 物件或可供執行的複雜查詢表達式。

• 最佳實踐：務必在維度與指標定義中加入人類可讀的說明，以提升模型的可搜尋性與 AI 的理解力。

• 實際限制：當對同一張表進行多次聯結時，請務必使用 .view() 方法以避免欄位名稱衝突。

• 若為生產環境負載，建議優先使用 YAML 檔案將模型定義與操作程式碼分離，以利維護與團隊協作。

• 工具運作需要安裝 boring-semantic-layer 套件的 Python 環境，針對進階 LLM 整合建議安裝 agent 或 mcp 額外依賴套件。