PromptQL
PromptQL ist ein Multiplayer-KI-Agent mit gemeinsamen Threads und einem gemeinsamen Kontext-„Gehirn“, der sich mit Ihren Geschäftsdaten und -systemen verbindet, um fundierte, nachvollziehbare Analysen und Automatisierungen mit produktionsreifer Zuverlässigkeit zu liefern.
https://promptql.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Jul 24, 2026
Was ist PromptQL
PromptQL (entwickelt vom Team hinter Hasura) ist eine KI-Plattform, die Teams dabei unterstützt, komplexe Geschäftsfragen zu stellen und kritische Arbeitsabläufe mithilfe natürlicher Sprache zu automatisieren, während sie gleichzeitig eng mit realen Unternehmensdaten verbunden bleibt. Anstatt als eigenständiger Chatbot zu fungieren, ist PromptQL als gemeinsamer Mitarbeiter für Teams positioniert: Konversationen finden in offenen Kanälen und Threads statt, Kontext wird teamübergreifend geteilt, und das System lernt kontinuierlich die Terminologie, Definitionen und Betriebsregeln Ihrer Organisation. Es verbindet sich mit Datenbanken, Data Warehouses, SaaS-Tools und APIs, wo Daten bereits vorhanden sind, um vertrauenswürdige Antworten und wiederholbare Arbeitsabläufe zu liefern, ohne Benutzer zum Schreiben von SQL oder zum Neuaufbau von Pipelines zu zwingen.
Hauptfunktionen von PromptQL
PromptQL ist eine Multiplayer-KI-Plattform für Teams, die sich mit Ihren bestehenden Datenquellen (Datenbanken, SaaS-Anwendungen, APIs, Code-Agenten) verbindet und wichtige Geschäftsfragen mit fundierten, nachvollziehbaren Argumenten beantwortet. Sie erfasst und pflegt gemeinsame Geschäftskontexte in einer Wikipedia-ähnlichen semantischen/Wiki-Schicht, die sich durch In-Flow-Korrekturen verbessert und Gespräche und Korrekturen in wiederverwendbares Teamwissen und Fähigkeiten umwandelt. PromptQL legt Wert auf Zuverlässigkeit, indem es die Planung von der Ausführung trennt, Berechtigungen pro Benutzer auf der Datenebene durchsetzt und Transparenz bei KI-Ausgaben und Zugriffskontrollen bietet – was Analysen und Automatisierung ermöglicht, ohne Daten zu verschieben oder neu zu gestalten.
Geteilte KI-Threads („Multiplayer-KI“): Kollaborative, Slack-ähnliche Threads, in denen Teams gemeinsam Fragen erkunden; Kontext und Schlussfolgerungen bleiben erhalten, sodass die Arbeit bei Übergaben nicht verloren geht.
Lebendiger semantischer + Wiki-ähnlicher Kontextgraph: Erstellt kontinuierlich miteinander verbundene Seiten für Fähigkeiten, Wissen und Geschäftsdefinitionen; Korrekturen werden zu zitierten, wiederverwendbaren Kontexten, die „Wiki-Verfall“ verhindern.
Verbindet sich mit Daten, wo sie sich befinden (kein ETL): Integriert sich in Warehouses/Datenbanken (z. B. Postgres, Snowflake, BigQuery, Databricks) und SaaS-Tools (z. B. Slack, Salesforce, Google Workspace, GitHub) und introspektiert Schemata, um einen einheitlichen Datengraphen zu bilden, ohne Daten zu kopieren oder neu zu gestalten.
Zuverlässige agentische Planung und Ausführung: Erstellt Abfragepläne und verarbeitet Daten außerhalb des LLM-Kontextes, um die Genauigkeit und Wiederholbarkeit über typische RAG/Text-to-SQL/Tool-Calling-Ansätze hinaus zu verbessern.
Governance: Bereiche, Berechtigungen und Auditierbarkeit: Bereichsbasierte Sichtbarkeits- und Bearbeitungskontrollen für Abrufe und Aktualisierungen, Revisionshistorie/Audit-Trails und Durchsetzung von Berechtigungen pro Benutzer auf der zugrunde liegenden Datenebene.
Beobachtbarkeit und Kostenkontrollen für KI-Workloads: Bietet Transparenz über Ausgaben bei der Kontextexploration, Abfrageplanung und -ausführung, mit Empfehlungen und Kontrollen zur Optimierung jeder Ebene.
Anwendungsfälle von PromptQL
GTM-Umsatz- und Deal-Risikoanalyse: Verbinden Sie Salesforce/Clari und interne Daten, um gefährdete Deals zu identifizieren, „Risiko“-Regeln zu definieren, die Pipeline zu bewerten und Maßnahmen vorzuschlagen – die bei Deal-Änderungen aktuell gehalten werden.
Kundenbindung: Triage des Abwanderungsrisikos: Kombinieren Sie Produktnutzung, Support-Tickets und CRM-Kontext, um das Abwanderungsrisiko zu bewerten; erfassen Sie wiederkehrende Muster (z. B. bekannte operative Probleme) als gemeinsame Regeln, die die zukünftige Bewertung verbessern.
Einblicke in die Einzelhandelsleistung und Lieferkette: Analysieren Sie Produktleistung, Werbeaktionen und den Zustand der Lieferkette über mehrere Systeme hinweg, um operative Fragen schnell zu beantworten und wiederverwendbare Analysen zu erstellen.
Finanzdienstleistungen: Compliance- und AML-Workflows: Abfragen von Transaktionen, Erkennen verdächtiger Muster und Optimieren von Compliance-Untersuchungen mit erklärbarer Begründung und kontrolliertem Zugriff auf sensible Daten.
Funktionsübergreifende „einzige Quelle der Geschäftsdaten“: Pflegen Sie gemeinsame Definitionen (z. B. was als Umsatz zählt, Ausschlüsse wie Testkonten) und schlagen Sie automatisch Wiki-Updates vor, wenn Teams veraltete oder fehlende Kontexte entdecken.
Engineering + Datenoperationen mit sicherer Code-Delegation: Delegieren Sie Code-Untersuchungen, Feature-Entwicklung oder Browser-Tests an verbundene Code-Agenten in einer sicheren Umgebung, während Anmeldeinformationen geschützt und Aktionen auditierbar bleiben.
Vorteile
Starkes Teamkollaborationsmodell: Geteilte Threads plus eine gemeinsame, sich entwickelnde Kontext-/Wiki-Schicht reduzieren wiederholte Erklärungen und bewahren institutionelles Wissen.
Hoher Fokus auf Zuverlässigkeit: Trennung von Planung/Ausführung, fundierte Quellen und Wiederholbarkeit zielen darauf ab, grundlegende RAG/Text-to-SQL-Ansätze für komplexe Unternehmensfragen zu übertreffen.
Unternehmensgerechte Governance: Bereiche, Audit-Trails und Berechtigungen pro Benutzer auf Datenebene helfen bei sensiblen und Multi-Tenant-Anwendungsfällen.
Breite Konnektivität ohne Datenverschiebung: Integriert sich über Datenbanken und SaaS-Tools hinweg und erstellt einen einheitlichen Datengraphen über Schema-Introspektion.
Nachteile
Erfordert fortlaufende menschliche Korrektur, um Spitzenleistung zu erreichen: Das System „lernt durch Korrektur“, daher sind die anfängliche Einrichtung und iterative Verfeinerung Teil der Einführung.
Integrations- und Governance-Komplexität: Das Verbinden vieler Quellen und das Definieren von Bereichen/Berechtigungen kann für größere Organisationen zusätzlichen operativen Aufwand bedeuten.
Kostenmanagement kann nicht trivial sein: Mehrstufige Agenten-Workflows und die Modellwahl können die Ausgaben in die Höhe treiben, was Überwachung und Kontrollen erforderlich macht.
Wie verwendet man PromptQL
1. Wählen Sie, wo Sie PromptQL verwenden möchten: Entscheiden Sie, ob Ihr Team mit PromptQL in der PromptQL-App oder als KI-Agent in Slack/Teams interagieren wird. Ziel ist es, PromptQL dort zu platzieren, wo Arbeit und Fragen bereits stattfinden.
2. Verbinden Sie Ihre Datenquellen und Tools: Verbinden Sie die Systeme, in denen Ihre Daten bereits vorhanden sind (z. B. Postgres, Snowflake, BigQuery, Databricks) und SaaS-Tools (z. B. GitHub, Slack, Salesforce, Google Workspace). PromptQL fragt Daten direkt ab (kein Kopieren/ETL) und erzwingt benutzerbezogene Berechtigungen auf der Datenebene, einschließlich Zeilen-/Spaltenkontrollen.
3. Starten Sie einen neuen Thread mit einer echten Geschäftsfrage: Verwenden Sie „Neuer Thread“ als Ausgangspunkt und stellen Sie eine spezifische Frage in natürlicher Sprache (keine Notwendigkeit, SQL zu schreiben). Beginnen Sie mit etwas Einfachem, aber Realem – wie einer Metrik, die Sie bereits verfolgen, oder einer Analyse, die Sie manuell durchgeführt haben –, damit PromptQL Ihre Erwartungen lernen kann.
4. Überprüfen Sie den Abfrageplan vor der Ausführung: Bevor PromptQL etwas ausführt, zeigt es einen strukturierten Abfrageplan an, der beschreibt, was es tun wird, welche Quellen es abfragen wird und warum. Lesen Sie ihn, um Annahmen, Definitionen und Datenquellen zu bestätigen – dies ist ein wichtiges Zuverlässigkeitsmerkmal (keine Black Box).
5. Bearbeiten Sie den Abfrageplan bei Bedarf (lehren Sie PromptQL): Wenn dem Plan Kontext fehlt oder eine falsche Definition/Quelle verwendet wird, klicken Sie auf das Bleistiftsymbol neben dem Abfrageplan und ändern Sie ihn. Hier wenden Sie Domänenwissen an (z. B. korrigieren, was „Umsatz“ bedeutet oder welche Tabelle maßgeblich ist). PromptQL merkt sich diese Korrekturen und korrigiert sich in zukünftigen Threads selbst.
6. Führen Sie den Plan aus und überprüfen Sie die Ergebnisse: Führen Sie den Plan aus, um Ihre verbundenen Systeme abzufragen. PromptQL ruft die notwendigen Daten ab und verwendet KI, um sie zu interpretieren. Validieren Sie die Ausgaben anhand der Erwartungen; Fehler sind auf überprüfbare Punkte beschränkt (z. B. lehnt die SQL-Engine ungültige Syntax ab).
7. Verwenden Sie Artefakte, um Ausgaben zu erfassen und wiederzuverwenden: PromptQL erstellt typischerweise ein Artefakt (strukturierte Ausgabe wie eine Tabelle, Text oder Visualisierung). Artefakte speichern verarbeitete Ergebnisse und können später in der Konversation referenziert, exportiert oder verwendet werden, um neue Threads für Folgeanalysen zu starten.
8. Korrigieren Sie Annahmen und fügen Sie wiederverwendbaren Kontext zum gemeinsamen Wiki hinzu: Wenn PromptQL eine Annahme trifft (z. B. was als Abwanderungssignal zählt) oder einen bekannten Grenzfall übersieht, korrigieren Sie dies im Arbeitsablauf. PromptQL kann ein „möchte lernen“-Update vorschlagen – überprüfen/bearbeiten Sie es und fügen Sie es dem Wiki hinzu, damit das Wissen zitiert, abgegrenzt und für das Team wiederverwendbar wird.
9. Kollaborieren Sie im Thread und markieren Sie die richtigen Personen: Wenn Sie sich über den Kontext unsicher sind, binden Sie einen Teamkollegen direkt in den Thread ein (z. B. jemanden, der sich mit Kundentickets auskennt). PromptQL erfasst das Hin und Her und wandelt es in gemeinsamen Kontext um, wodurch Besprechungen und Statusaktualisierungen reduziert werden.
10. Steuern Sie den Zugriff mit Scopes: Konfigurieren Sie Scopes, um zu steuern, was End-to-End abgerufen, erstellt und aktualisiert werden kann. Verwenden Sie Scopes, um interne Playbooks von kundenorientierten Seiten zu trennen, vertrauliche/HR-/Finanz-Anwendungsfälle zu handhaben und granulare Anzeige-/Bearbeitungssteuerungen (einschließlich Massenvorgänge) anzuwenden.
11. (Optional) Verwenden Sie die Program API, um PromptQL in Workflows einzubetten: Rufen Sie PromptQL zur Automatisierung über seine Program API von Webhooks oder serverlosen Funktionen auf (z. B. Klassifizieren von Problemen nach Label, Generieren von Zusammenfassungen, Analysieren von Trends, Senden von Benachrichtigungen). Implementieren Sie Tools außerhalb von PromptQL (Suchen, Lesen/Schreiben von Daten, externe APIs) und verwenden Sie KI-Primitive (Klassifizieren, Zusammenfassen, Extrahieren), um LLM-Funktionen zu operationalisieren.
12. (Optional) Integrieren Sie die Natural Language API in Ihre App: Kopieren Sie in den PromptQL-Einstellungen Ihren Natural Language Endpoint (z. B. https://api.promptql.pro.hasura.io/query) und generieren Sie einen API-Schlüssel. Verwenden Sie diese in Ihrem Client/Server, um Anfragen in natürlicher Sprache zu senden und gestreamte Chunks (Nachrichten, Pläne, Artefakt-Updates, Code-Ausgaben) zu rendern.
13. Iterieren: Betrachten Sie jede Aufgabe als Chance zur Verbesserung der Zuverlässigkeit: PromptQL verbessert sich durch das Hin und Her. Erwarten Sie anfangs keine einmalige Perfektion; stattdessen wiederholen Sie wichtige Details, wenn Sie eine Untersuchung fortsetzen (oder beginnen Sie mit einem Artefakt). Jede Korrektur summiert sich zu einem dauerhaften Teamkontext, anstatt in einem separaten Wiki zu verfallen.
PromptQL FAQs
PromptQL ist ein Multi-Player-KI-Agent mit geteilten Threads und geteiltem Kontext ("geteiltes Gehirn"), der darauf ausgelegt ist, mit dem Kontext zu arbeiten, den Ihr Team bereits über Tools wie Slack, Dokumente, Tickets, CRM und Warehouse-Tabellen hinweg hat.
PromptQL Video
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