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Como fazer buscas de similaridade vetorial com sua IA

Conecte sua IA ao ClickHouse uma única vez. A partir daí, seu agente pode consultar embeddings de alta dimensão para encontrar os pontos de dados mais relevantes.

Pergunte à IA sobre esta página

Resposta rápida

Como posso realizar buscas de similaridade vetorial usando minha IA?

Você envia embeddings de alta dimensão para o ClickHouse, onde o motor calcula métricas de distância para encontrar as correspondências mais próximas. Seu agente cuida da lógica da consulta e interpreta os resultados. Você recebe uma lista dos registros mais relevantes com base na similaridade semântica.

Resultados da busca

Onde seus resultados aparecem

O que acontece quando você executa uma consulta de similaridade.

CORRESPONDÊNCIAS

Conjuntos de registros relevantes

A IA identifica os vetores mais próximos nas tabelas do seu ClickHouse. Você recebe as linhas específicas que atendem ao seu limite de similaridade.

ESQUEMA

Visão da estrutura da tabela

O agente inspeciona suas colunas de vetores para entender as dimensões e tipos. Isso garante que os parâmetros de busca correspondam aos seus dados reais.

HUMANO

Validação manual

Você revisa as correspondências retornadas para garantir que a distância semântica realmente representa a relação que você procura.

CONTEXTO

Recuperação semântica

A IA usa os vetores recuperados para responder perguntas ou fornecer contexto para tarefas maiores. Isso transforma números brutos em informações úteis.

O fluxo

O que sua IA faz quando a consulta chega.

A IA atua como a ponte entre sua intenção em linguagem natural e as operações matemáticas no ClickHouse.

  1. Inspecionar estrutura de dados

    O agente analisa suas tabelas do ClickHouse para encontrar as colunas específicas que contêm seus embeddings.

    describe_table

  2. Executar busca de similaridade

    Sua IA envia o vetor de embedding para o ClickHouse para realizar o cálculo de distância contra seus dados armazenados.

    vector_search

  3. Filtrar resultados

    O agente utiliza as pontuações de distância retornadas para refinar as correspondências mais precisas para sua solicitação.

    vector_search

  4. Apresentar descobertas

    A IA traduz as linhas brutas do banco de dados em um formato legível que responde à sua pergunta específica.

    describe_table

Teste

Copie estes exemplos para começar.

Use estes comandos para iniciar buscas imediatamente.

Pontos de partida

Substitua os nomes de tabelas e colunas pelos seus identificadores reais do ClickHouse.

ClickHouse Connector

Tudo pronto. Escolha seu cliente MCP e siga as instruções de configuração.

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_567ij3B5hJvT6KRM8Z5LcFbGNttrwDvwD2OPp6c2/mcp

Claude Desktop

Siga os passos abaixo para conectar em segundos.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — ClickHouse capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "clickhouse-vector-search-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_567ij3B5hJvT6KRM8Z5LcFbGNttrwDvwD2OPp6c2/mcp"
    }
  }
}
Copie no chat04

  • Encontre os 5 registros mais similares na tabela 'products' usando a coluna de embedding.

  • Descreva a tabela 'user_embeddings' para que eu saiba quais colunas usar em uma busca.

  • Busque registros na tabela 'documents' que sejam semanticamente próximos a este vetor: [0.1, 0.2, 0.3].

  • Mostre o esquema da tabela 'embeddings_store' para eu me preparar para uma consulta de similaridade.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Comece aqui

Conecte o ClickHouse uma vez e depois apenas pergunte.

Insira suas credenciais uma única vez para estabelecer a conexão. Seu cliente de IA terá acesso direto aos seus dados vetoriais do ClickHouse.

Conectar ClickHouse à sua IA

FAQ

Como esta tarefa funciona

  • 01

    A IA pode alterar o esquema da minha tabela no ClickHouse?

    Não. A IA só pode ler a estrutura da tabela para entender como realizar as buscas.

  • 02

    A IA vai deletar algum dos meus dados vetoriais?

    Não. Este MCP fornece apenas ferramentas para descrever tabelas e realizar buscas.

  • 03

    Eu preciso fornecer o vetor de embedding?

    Sim. Para uma busca de similaridade, você deve fornecer o vetor que deseja usar como ponto de consulta.

  • 04

    A IA pode executar consultas SQL padrão?

    Não. A IA está limitada às ferramentas específicas de busca vetorial e descrição de tabela fornecidas.

  • 05

    Como a IA sabe qual tabela deve pesquisar?

    Você especifica o nome da tabela no seu comando, ou a IA usa a ferramenta de descrição para encontrar a correta.

  • Mais dúvidas sobre o ClickHouse? A página do Connector responde. Veja tudo o que o Connector do ClickHouse pode fazer

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