> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-detect-table-modification.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

> Página inicial dos guias de casos de uso de Machine Learning e GenAI

# Machine Learning e GenAI

O ClickHouse é ideal como banco de dados em tempo real para alimentar workloads de Machine Learning.
Com o ClickHouse, ficou mais fácil do que nunca aplicar GenAI aos seus dados analíticos.
Nesta seção, você encontrará alguns guias sobre como o ClickHouse é usado em
Machine Learning e GenAI.

| Seção                                                                                    | Descrição                                                                                                                                                                 |
| ---------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| [AI chat](/pt-BR/products/cloud/features/ai-ml/aichat/using-ai-chat)                     | Este guia explica como habilitar e usar o recurso AI Chat no ClickHouse Cloud Console.                                                                                    |
| [Semantic Layer](/pt-BR/products/cloud/features/ai-ml/aichat/customizing-semantic-layer) | Saiba como personalizar o agente de chat ClickHouse Assistant com AGENTS.md para fornecer regras, cálculos e orientações sobre estrutura de dados específicas do negócio. |
| [MCP](/pt-BR/guides/use-cases/ai-ml/MCP/index)                                           | Uma coleção de guias para ajudar você a configurar e usar o Model Context Protocol (MCP) com o ClickHouse                                                                 |
| [AI-powered SQL generation](/pt-BR/guides/use-cases/ai-ml/ai-powered-sql-generation)     | Este recurso permite que você descreva suas necessidades de dados em texto simples, que o sistema então traduz em instruções SQL correspondentes.                         |