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O recurso Text-to-Chart do ClickStack permite criar visualizações descrevendo, em texto simples, o que você quer ver. Em vez de selecionar manualmente métricas, filtros e campos de agrupamento, você pode digitar um prompt como “taxas de erro por serviço nas últimas 24 horas”, e o ClickStack gerará automaticamente o gráfico correspondente. Esse recurso usa um modelo de linguagem de grande porte (LLM) para converter seu prompt de texto em uma consulta e, em seguida, criar a visualização no Chart Explorer. Ele funciona com qualquer fonte de dados configurada.

Pré-requisitos

O Text-to-Chart requer uma chave de API da Anthropic. Defina a variável de ambiente ANTHROPIC_API_KEY ao iniciar o ClickStack. Para implantações open source, passe a chave como variável de ambiente. O método varia de acordo com o tipo de implantação:
docker run -e ANTHROPIC_API_KEY='<YOUR_KEY>' -p 8080:8080 -p 4317:4317 -p 4318:4318 clickhouse/clickstack-all-in-one:latest

Usando o Text-to-Chart

1
Selecione Chart Explorer no menu esquerdo do HyperDX.
2

Selecione uma fonte de dados

Escolha a fonte de dados que você quer visualizar — por exemplo, Logs, Traces ou Metrics.
3

Insira um prompt de texto

Na parte superior do Chart Explorer, localize o campo do Assistente de IA. Digite uma descrição em linguagem natural do gráfico que você quer criar. Por exemplo:
  • Show error rates by service over the last 24 hours
  • Latency breakdown by endpoint
  • Count of events over time grouped by severity
O ClickStack converte o prompt em uma consulta e exibe a visualização automaticamente.

Testando com dados de demonstração

A forma mais rápida de testar o Text-to-Chart é com a imagem Docker do Modo Local e o dataset de demonstração remoto:
docker run -e ANTHROPIC_API_KEY='<YOUR_KEY>' -p 8080:8080 clickhouse/clickstack-local:latest
Acesse localhost:8080. Para se conectar aos dados de demonstração, vá para Team Settings e crie uma nova conexão com os seguintes detalhes:
  • Connection Name: Demo
  • Host: https://sql-clickhouse.clickhouse.com
  • Username: otel_demo
  • Password: Deixe em branco
Em seguida, altere cada um dos sources — Logs, Traces, Metrics e Sessions — para usar o banco de dados otel_v2. Para ver todos os detalhes sobre como configurar sources, consulte o guia do demo dataset remoto. Depois de se conectar, abra o Chart Explorer e teste prompts com os logs, traces e metrics disponíveis.

Prompts de exemplo

Os prompts a seguir demonstram casos de uso comuns ao trabalhar com dados de observabilidade:
PromptFonte de dadosDescrição
Error count by service over timeLogsExibe em gráfico a frequência de erros por serviço ao longo do tempo
Average request duration grouped by endpointTracesMostra padrões de latência por endpoint
P99 latency by serviceTracesIdentifica a latência de cauda por serviço
Count of 5xx status codes over the last 6 hoursLogsAcompanha tendências de erros de servidor nas últimas 6 horas
Os prompts podem fazer referência a qualquer coluna ou atributo disponível nas suas fontes de dados configuradas. Quanto mais específico for o prompt, mais preciso será o gráfico gerado.

Limitações

  • No momento, o Text-to-Chart oferece suporte ao Anthropic como provedor de LLM. O suporte a outros provedores, incluindo o OpenAI, está planejado para versões futuras.
  • Apenas logs e traces são compatíveis como fontes de dados. Métricas do Prometheus ainda não são compatíveis.
  • A precisão do gráfico depende da clareza do prompt e da estrutura dos dados subjacentes. Se um gráfico gerado não corresponder ao esperado, tente reformular o prompt ou especificar explicitamente os nomes das colunas.

Leitura adicional

Última modificação em 10 de junho de 2026