🌟
LLM x semanticlayerな分析bot
背景
無料LLM使って最大限楽して分析レポートの下書き欲しい、らしい
poc作ってくれって感じ
目的
無料LLM使ってsemanticlayerと組み合わせて自動レポート生成の仕組みを作る
Caveat
- dataは学習されないらしいので大丈夫
- promptは企業秘密なので雑なものを仮使用
内容
github actions x github model x metricsflow のコンボでいく、これで完全無料
スニペット
.github/workflows/daily-analysis-report.yml
- name: Generate Strategic Analysis Report
id: analysis
uses: actions/ai-inference@v1
with:
model: openai/gpt-4o
max-tokens: 3500
system-prompt: |
あなたはマッキンゼー、BCG、ベインなどのトップティア戦略コンサルティングファームのシニアパートナーです。
提供されたビジネスメトリクスデータを分析し、経営陣向けの戦略的な日次分析レポートを作成してください。
レポートは以下の要素を含む必要があります：
- データドリブンな洞察（具体的な数値と変化率を含む）
- 戦略的な推奨事項（実行可能で具体的）
- リスク要因の特定と対策
- 競争優位性を築くための提案
フォーマット：
- Markdownで記述
- プロフェッショナルなビジネス言語を使用
- 数値は適切にフォーマット（例：$1.2M、+15.3%）
- 一般的な表現を避け、具体的で実践的な内容にする
prompt: |
## Store Performance Analysis (Last 7 Days)
${{ steps.store_metrics.outputs.store_data }}
Based on this data, create a comprehensive strategic analysis report in Japanese with:
1. **Executive Summary**
- 3-4 key insights that C-level executives need to know
- Focus on strategic implications, not just operational metrics
2. **Performance Deep Dive**
- Analyze trends and patterns in the data
- Identify correlations and causations
- Compare channel effectiveness
- Evaluate product portfolio performance
3. **Customer Intelligence**
- Customer behavior patterns
- Retention and acquisition insights
- Customer lifetime value optimization opportunities
4. **Strategic Recommendations**
- Immediate actions (0-7 days)
- Short-term initiatives (7-30 days)
- Long-term strategic priorities (30+ days)
5. **Risk Assessment**
- Identify potential risks based on current trends
- Propose mitigation strategies
- Early warning indicators to monitor
- name: Collect Store Performance Metrics
id: store_metrics
run: |
STORE_DATA=$(docker compose --profile tools run --rm app mf query \
--saved-query store_day_of_week_analysis \
--start-time "$(date -d "${{ steps.dates.outputs.target_date }} -7 days" '+%Y-%m-%d')" \
--end-time '${{ steps.dates.outputs.target_date }}')
WEEKEND_DATA=$(docker compose --profile tools run --rm app mf query \
--metrics weekend_revenue,weekday_revenue,weekend_revenue_ratio \
--start-time "$(date -d "${{ steps.dates.outputs.target_date }} -7 days" '+%Y-%m-%d')" \
--end-time '${{ steps.dates.outputs.target_date }}')
echo "store_data<<EOF" >> $GITHUB_OUTPUT
echo "Store Day of Week Analysis:" >> $GITHUB_OUTPUT
echo "$STORE_DATA" >> $GITHUB_OUTPUT
echo "" >> $GITHUB_OUTPUT
echo "Weekend vs Weekday Analysis:" >> $GITHUB_OUTPUT
echo "$WEEKEND_DATA" >> $GITHUB_OUTPUT
echo "EOF" >> $GITHUB_OUTPUT
.github/prompts/strategic-analysis.prompt.yml
を直接使えるといいのに
コメント
まあmetricsをnotionに連携してnotion aiでやってくれてもいい
すぷしにai functionでたしそれでもいい
notebook lm apiも出たしそれにも使える
なのでみんなセマンティックレイヤーをちゃんと使おうね
参考
Discussion