04 ClickHouse Agents
Crea un ClickHouse Agent sobre tus datos de taxis y explóralos de forma conversacional en ai.clickhouse.cloud.
Punto de partida
Estás en build-workshop-v1; no hace falta hacer checkout. Reserva unos 10 minutos. Este
módulo se desarrolla por completo en la consola de ClickHouse Cloud; no hay nada que ejecutar localmente.
Requisitos previos: módulos 01 y 03 completos (historial cargado y flujo de CDC en directo en tu servicio en la nube).
Por qué
Ahora tienes un conjunto de datos completo. ClickHouse Agents te permite hacer preguntas en lenguaje natural y recibir respuestas fundamentadas junto con el SQL: BI conversacional sin tener que escribir todas las consultas. Es la forma más rápida de explorar los datos que acabas de reunir.
Objetivo
Un ClickHouse Agent creado sobre tus tablas de taxis que responda al menos una pregunta analítica no trivial y muestre el SQL que ha generado.
Paso 1: abre ClickHouse Agents
Hay dos puntos de entrada, ambos con tu identidad actual de ClickHouse Cloud:
- Consola - tu servicio -> ClickHouse agents -> Launch
- O accede directamente a ai.clickhouse.cloud.
Busca ClickHouse Agents en la barra lateral izquierda de la consola de Cloud (o accede directamente a ai.clickhouse.cloud).
Paso 2: crea un agente sobre tus datos de taxis
Haz clic en Create New Agent, introduce un Name y unas Instructions (por ejemplo: responder
preguntas sobre los datos de taxis de Nueva York en nyc_tlc_data) y elige un Model.
Añade una herramienta llamada ClickHouse y confirma que aparece como Connected: esto es lo que permite al agente inspeccionar tu esquema y ejecutar SQL contra tu servicio. Sin una herramienta ClickHouse conectada, el agente no tiene nada que consultar.
Después, empieza a conversar. El agente inspecciona tu esquema para fundamentar su SQL.
Paso 3: explora mediante conversación
Haz preguntas cada vez más complejas y lee el SQL que genera. Por ejemplo:
Which pickup zones had the highest average fare from July 18–24, 2022, and how did that
change versus July 11–17, 2022?Después, plantea tu propia pregunta sobre el negocio de transporte: este paso es abierto.
El agente debería devolver una respuesta escrita con el SQL generado a su lado, y las cifras deberían coincidir con lo que muestra el panel Historical para el mismo periodo.
Paso 4: contrasta el resultado mediante ClickHouse MCP
Usa la conexión del módulo 00 para verificar un valor de forma independiente:
Use the clickhouse-cloud MCP to run the generated SELECT as read-only SQL. Compare its
result with the ClickHouse Agent answer and report any difference.Los valores deben coincidir. Si no lo hacen, compara los filtros y los intervalos temporales antes de aceptar la respuesta en lenguaje natural.
Cómo comprobar que has terminado
- Tu agente responde a una pregunta sobre los datos de taxis y muestra el SQL generado.
- La comprobación independiente mediante ClickHouse MCP devuelve el mismo resultado.
Resumen
Ahora tienes acceso conversacional a los mismos datos que sirve tu aplicación, respaldados por el historial y el flujo en directo que construiste. A continuación, pasarás de los datos al estado de la propia aplicación.
Estado final
Puedes explorar tus datos en lenguaje natural. Continúa en 05 ClickStack para comenzar a observar la propia aplicación.
03 CDC con Postgres administrado
Crea un Postgres administrado por ClickHouse y un ClickPipe con clickhousectl y, a continuación, envía filas en directo a la tabla de taxis.
05 ClickStack
Reenvía la telemetría mediante un recolector local sin estado, activa Managed ClickStack e inspecciónala en HyperDX alojado en la nube.