在感觉最长的时间里，我几乎忽略了生成式 AI/LLM（大型语言模型）领域发生的发展。
我知道有很多很酷的事情正在发生，我只是没有抽出时间去尝试太多。
然后我有机会查看一位朋友在日常使用 ChatGPT 的情况，并决定是时候构建一个小项目了。
在过去的几周里，我一直在构建一个名为HouseWatch的用于监控和管理ClickHouse集群的开源工具，并且想知道我如何将 GPT 纳入其中以构建一个新功能。
我登陆的是自然语言查询。
HouseWatch 有很多功能旨在让您大致了解 ClickHouse 节点/集群的运行情况，但它还有一个内置的查询编辑器，因此您可以在已提供的信息之外进行更深入的挖掘。与许多其他数据库不同，ClickHouse 在其系统表中为您提供了大量关于系统的元数据，因此在调试问题时，我经常编写 ClickHouse SQL 以从这些表中提取我需要的数据。
通过多年管理大型 ClickHouse 集群，我对存储的信息有很多深入的了解，更重要的是，它存储在哪里以及如何使用它。然而，并非参与管理给定集群的每个人都具备这方面的知识，尤其是在早期。
所以我认为构建一些可以帮助用户获取信息而无需长时间检查模式和阅读文档的东西可能会很酷。
这是结果：
该功能仍处于 Alpha 阶段，我将在接下来的几周内对其进行进一步改进，但它已经做得相当不错了&