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Le moyen le plus simple de faire de l’analytique agentique sur ClickHouse est d’utiliser ClickHouse Agents dans ClickHouse Cloud : entièrement géré, sans aucune infrastructure à gérer. Les utilisateurs posent des questions en langage naturel, et un agent IA y répond en interrogeant directement la base de données. Pour l’auto-hébergement, l’Agentic Data Stack est une stack open-source modulaire. Vous l’exécutez vous-même, connectez vos propres modèles et conservez vos conversations et vos données dans votre propre environnement. Elle repose sur ClickHouse, le ClickHouse MCP server, LibreChat et Langfuse.

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Qu’est-ce que l’analytique agentique ?

Avec l’analytique agentique, le modèle appuie ses réponses sur des requêtes exécutées sur vos données. À partir d’une question, l’agent examine les bases de données et les tables disponibles, détermine les requêtes à exécuter, les lance dans ClickHouse, puis construit une réponse à partir des résultats. Il peut affiner une requête, en exécuter une autre dans la continuité, ou enchaîner plusieurs étapes. Lorsqu’une requête échoue ou renvoie un résultat inattendu, il s’adapte et réessaie au lieu de s’arrêter.

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Ce que vous pouvez faire

  • Poser des questions en langage naturel et obtenir des réponses à partir de vos propres données.
  • Créer des agents sans code en leur fournissant des instructions d’agent et des outils, puis en les réutilisant.
  • Partager des agents et des conversations sous forme de liens en lecture seule, afin que d’autres puissent retracer les requêtes à l’origine d’une réponse.
  • Générer des graphiques et des visualisations interactifs à partir des résultats de requête dans une conversation.
  • Évaluer et améliorer les réponses en notant les réponses dans Langfuse avec une validation humaine ou un juge LLM, puis en affinant vos prompts et vos agents.

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Comment les composants s’articulent

Un utilisateur pose une question dans LibreChat. Le modèle prépare une réponse et, via le serveur MCP, appelle des outils pour explorer et interroger ClickHouse. Les résultats sont renvoyés, puis l’agent rédige une réponse. Langfuse, basé sur OpenTelemetry, enregistre chaque exécution, du prompt à l’appel d’outil jusqu’à la réponse, permet d’évaluer automatiquement les résultats ou via une revue humaine, et suit la qualité, le coût et la latence. Le ClickHouse MCP server repose sur le Model Context Protocol, un standard ouvert. Il fonctionne donc avec n’importe quel client compatible MCP ou framework d’agents, et pas seulement avec LibreChat. Consultez les guides MCP pour les clients et les bibliothèques d’agents.

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Composants

ComposantRôleEn savoir plus
ClickHouseLe moteur analytique interrogé par l’agentPrise en main de ClickHouse
ClickHouse MCP serverLa norme ouverte qui expose ClickHouse à l’agent sous forme d’outilsServeur MCP
LibreChatL’interface de chat et d’agent utilisée par les utilisateursLibreChat
LangfuseObservabilité pour chaque prompt, appel d’outil et réponseLangfuse

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Premiers pas

Il existe deux façons d’utiliser l’analytique agentique sur ClickHouse :
  • Managed (ClickHouse Cloud) : la voie la plus rapide, sans configuration. ClickHouse Agents propose un chat hébergé et des agents pour interagir avec vos données. Les différents composants sont également disponibles en mode managé : le Remote MCP server et Langfuse Cloud.
  • Auto-hébergé (open source) : exécutez vous-même toute la stack avec Docker Compose, en connectant vos propres modèles et en gardant vos données dans votre environnement.
Pour essayer la stack sur des jeux de données publics sans rien installer, utilisez AgentHouse, la démo hébergée. Autres fonctionnalités d’IA open-source sur ClickHouse :
Dernière modification le 25 juin 2026