ktx - lớp ngữ cảnh có thể thực thi cho agent dữ liệu/phân tích

• Lớp ngữ cảnh tự cải thiện tập hợp định nghĩa chỉ số/mối quan hệ bảng/tri thức nghiệp vụ đã được phê duyệt và cung cấp cho agent, ताकि các AI agent như Claude Code, Codex có thể truy vấn data warehouse của công ty với ngữ cảnh chính xác
• Giải quyết vấn đề agent phải khám phá lại warehouse ở mỗi câu hỏi và tự bịa ra công thức tính chỉ số như doanh thu hay tỷ lệ hoàn tiền, rồi trả về các con số lệch khỏi định nghĩa đã được phê duyệt
• Thu thập và sắp xếp nội dung wiki trong tổ chức, loại bỏ trùng lặp, đồng thời đánh dấu mâu thuẫn giữa các nguồn để con người rà soát
• Hỗ trợ agent viết truy vấn tốt hơn thông qua lấy mẫu bảng, thu thập metadata và mẫu sử dụng, phát hiện các cột có thể join, thêm chú thích vào nguồn, v.v.
• Sắp xếp trước các mối liên kết giữa bảng dưới dạng đồ thị join, tự động tránh các lỗi tổng hợp như bẫy chasm và fan, để agent có thể nhận kết quả chính xác chỉ bằng cách chỉ định tên chỉ số mà không cần tự viết SQL join phức tạp
  • Bẫy chasm và fan: lỗi tổng hợp trong quá trình join khi các hàng bị nhân bản, làm tổng số bị phóng đại so với thực tế
• Cung cấp công cụ CLI·MCP kết hợp tìm kiếm toàn văn (full-text) quét toàn bộ từ khóa và tìm kiếm ngữ nghĩa trên wiki cùng semantic layer (lớp định nghĩa ý nghĩa của bảng/chỉ số)
• Hoạt động với PostgreSQL, Snowflake, BigQuery, ClickHouse, MySQL, SQL Server, SQLite và tích hợp với dbt, Looker, Metabase, Notion, v.v.
• Mọi kết nối đều được thiết kế chỉ đọc (read-only) nên không ghi vào cơ sở dữ liệu; khi chạy cục bộ, dữ liệu bên ngoài chỉ được gửi tới nhà cung cấp LLM mà người dùng cấu hình
• Có thể chạy bằng khóa API LLM riêng, gói đăng ký Claude Pro/Max dựa trên Claude Code, hoặc xác thực Codex cục bộ
• Giấy phép Apache-2.0