PromptQL
PromptQL 是一个多人 AI 代理，具有共享线程和共享上下文“大脑”，可连接到您的业务数据和系统，以提供有根据、可追溯的分析和自动化，并具有生产级可靠性。
https://promptql.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2026年07月24日
什么是 PromptQL
PromptQL（由 Hasura 团队构建）是一个 AI 平台，旨在帮助团队使用自然语言提出复杂的业务问题并自动化高风险工作流，同时严格基于真实的企业数据。PromptQL 不像一个独立的聊天机器人，而是被定位为团队的共享同事：对话发生在开放的频道和线程中，上下文在队友之间共享，系统不断学习组织的术语、定义和操作规则。它连接到数据所在地的数据库、数据仓库、SaaS 工具和 API，旨在提供值得信赖的答案和可重复的工作流，而无需强制用户编写 SQL 或重建管道。
PromptQL 的主要功能
PromptQL是一个为团队打造的多人AI平台，可连接您现有的数据源（数据库、SaaS应用、API、代码代理），并通过有根据、可追溯的推理回答高影响力的业务问题。它以类似维基百科的语义/维基层捕获并维护共享业务上下文，通过流程中的更正进行改进，将对话和修复转化为可重用的团队知识和技能。PromptQL通过将规划与执行分离、在数据层强制执行每个用户的权限以及提供AI支出和访问控制的可观察性来强调可靠性，从而在不移动或重塑数据的情况下实现分析和自动化。
共享AI线程（“多人AI”）: 协作的、类似Slack的线程，团队可以在其中共同探索问题；上下文和结论得以保留，因此工作不会因交接而丢失。
活的语义+维基风格上下文图: 持续构建技能、知识和业务定义的相互关联页面；更正成为引用的、可重用的上下文，防止“维基腐烂”。
连接到数据所在位置（无需ETL）: 与仓库/数据库（例如Postgres、Snowflake、BigQuery、Databricks）和SaaS工具（例如Slack、Salesforce、Google Workspace、GitHub）集成，并内省模式以形成统一的数据图，而无需复制或重塑数据。
可靠的代理规划和执行: 在LLM上下文之外创建查询计划和处理数据，以提高准确性和可重复性，超越典型的RAG/Text-to-SQL/工具调用方法。
治理：范围、权限和可审计性: 跨检索和更新的基于范围的可见性和编辑控制、修订历史/审计跟踪以及底层数据层中每个用户的权限强制执行。
AI工作负载的可观察性和成本控制: 提供对上下文探索、查询规划和执行的支出可见性，并提供优化每个层的建议和控制。
PromptQL 的使用场景
GTM收入和交易风险分析: 连接Salesforce/Clari和内部数据，以识别高风险交易，定义“风险”规则，评估销售渠道，并提出行动建议——随着交易变化保持更新。
客户成功流失风险分类: 结合产品使用情况、支持工单和CRM上下文来评估流失风险；将重复模式（例如，已知的操作问题）捕获为共享规则，以改进未来的评分。
零售业绩和供应链洞察: 分析多个系统中的产品性能、促销和供应链健康状况，以快速回答操作问题并生成可重用的分析。
金融服务合规性和反洗钱工作流程: 查询交易，检测可疑模式，并通过可解释的推理和对敏感数据的受控访问来简化合规性调查。
跨职能的“业务单一真相来源”: 维护共享定义（例如，什么算作收入，测试账户等排除项），并在团队发现过时或缺失的上下文时自动建议维基更新。
通过安全代码委托进行工程+数据操作: 在安全环境中将代码调查、功能开发或浏览器测试委托给连接的代码代理，同时保护凭据并使操作可审计。
优点
强大的团队协作模型：共享线程加上共享的、不断发展的上下文/维基层减少了重复解释并保留了机构知识。
高度可靠性：规划/执行分离、有根据的来源和可重复性旨在超越基本的RAG/Text-to-SQL方法，解决复杂的企业问题。
企业级治理：范围、审计跟踪和每个用户的数据层权限有助于处理敏感和多租户用例。
无需数据移动的广泛连接：跨数据库和SaaS工具集成，并通过模式内省构建统一的数据图。
缺点
需要持续的人工更正才能达到最佳准确性：系统“通过被更正而学习”，因此初始设置和迭代改进是采用的一部分。
集成和治理复杂性：连接许多来源和定义范围/权限可能会为大型组织增加前期操作工作。
成本管理可能不简单：多步骤代理工作流程和模型选择可能会增加支出，需要监控和控制。
如何使用 PromptQL
1. 选择您将使用 PromptQL 的位置: 决定您的团队是在 PromptQL 应用程序中还是作为 Slack/Teams 中的 AI 代理与 PromptQL 交互。目标是将 PromptQL 放在工作和问题已经发生的地方。
2. 连接您的数据源和工具: 连接您的数据所在系统（例如，Postgres、Snowflake、BigQuery、Databricks）和 SaaS 工具（例如，GitHub、Slack、Salesforce、Google Workspace）。PromptQL 在原地查询数据（无需复制/ETL），并在数据层强制执行每用户权限，包括行/列控制。
3. 提出一个真实的业务问题，开始一个新线程: 使用“新线程”作为起点，用自然语言提出一个具体问题（无需编写 SQL）。从一些简单但真实的事情开始——比如您已经跟踪的指标或您手动完成的分析——这样 PromptQL 就可以了解您的期望。
4. 执行前查看查询计划: 在运行任何操作之前，PromptQL 会显示一个结构化的查询计划，描述它将做什么、它将查询哪些来源以及原因。阅读它以确认假设、定义和数据来源——这是一个关键的可靠性功能（不是黑匣子）。
5. 必要时编辑查询计划（教 PromptQL）: 如果计划缺少上下文或使用了错误的定义/来源，请单击查询计划旁边的铅笔图标并修改它。这是您应用领域专业知识的地方（例如，纠正“收入”的含义或哪个表是权威的）。PromptQL 会记住这些更正并在未来的线程中自我纠正。
6. 执行计划并检查结果: 运行计划以查询您连接的系统。PromptQL 拉取必要的数据并使用 AI 帮助解释它。根据预期验证输出；错误被限制在可检查点（例如，SQL 引擎拒绝无效语法）。
7. 使用工件捕获和重用输出: PromptQL 通常会生成一个工件（表格、文本或可视化等结构化输出）。工件存储处理后的结果，可以在对话中稍后引用、导出或用于启动新线程进行后续分析。
8. 更正假设并将可重用上下文添加到共享 Wiki: 当 PromptQL 做出假设（例如，什么算作流失信号）或遗漏了已知的边缘情况时，请在流程中纠正它。PromptQL 可以提出一个“想要学习”的更新——审查/编辑它并将其添加到 Wiki，这样知识就成为团队可引用、有范围和可重用的知识。
9. 在线程中协作并标记正确的人: 如果您不确定上下文，请直接在线程中联系队友（例如，与客户工单密切相关的人）。PromptQL 捕获来回信息并将其转化为共享上下文，从而减少会议和状态更新。
10. 使用范围管理访问: 配置范围以控制可以检索、创建和更新的内容。使用范围将内部操作手册与面向客户的页面分开，处理机密/人力资源/财务用例，并应用细粒度的查看/编辑控制（包括批量操作）。
11. （可选）使用程序 API 将 PromptQL 嵌入到工作流中: 为了实现自动化，通过 Webhook 或无服务器函数调用 PromptQL 的程序 API（例如，按标签分类问题、生成摘要、分析趋势、发送通知）。在 PromptQL 之外实现工具（搜索、读写数据、外部 API）并使用 AI 原语（分类、摘要、提取）来操作 LLM 功能。
12. （可选）在您的应用程序中集成自然语言 API: 从 PromptQL 设置中，复制您的自然语言端点（例如，https://api.promptql.pro.hasura.io/query）并生成一个 API 密钥。在您的客户端/服务器中使用这些来发送自然语言请求并渲染流式块（消息、计划、工件更新、代码输出）。
13. 迭代：将每个任务视为提高可靠性的机会: PromptQL 通过反复交流而改进。不要期望早期就能一次性完美；相反，在继续探究时重述关键细节（或从工件开始）。每次更正都会复合为持久的团队上下文，而不是在单独的 Wiki 中衰减。
PromptQL 常见问题
PromptQL是一个多玩家AI代理，具有共享线程和共享上下文（“共享大脑”），旨在利用您的团队在Slack、文档、票据、CRM和数据仓库表等工具中已有的上下文进行工作。
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