PromptQL
PromptQL est un agent IA multijoueur avec des fils de discussion partagés et un « cerveau » de contexte partagé qui se connecte à vos données et systèmes métier pour fournir des analyses et des automatisations fondées et traçables avec une fiabilité de niveau production.
https://promptql.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Jul 24, 2026
Qu'est-ce que PromptQL
PromptQL (développé par l'équipe derrière Hasura) est une plateforme d'IA conçue pour aider les équipes à poser des questions commerciales complexes et à automatiser des flux de travail à enjeux élevés en utilisant le langage naturel, tout en restant étroitement ancrée dans les données d'entreprise réelles. Au lieu d'agir comme un chatbot autonome, PromptQL est positionné comme un collègue partagé pour les équipes : les conversations se déroulent dans des canaux et des fils de discussion ouverts, le contexte est partagé entre les coéquipiers, et le système apprend en permanence la terminologie, les définitions et les règles de fonctionnement de votre organisation. Il se connecte aux bases de données, aux entrepôts, aux outils SaaS et aux API où les données existent déjà, dans le but de fournir des réponses fiables et des flux de travail reproductibles sans obliger les utilisateurs à écrire du SQL ou à reconstruire des pipelines.
Caractéristiques principales de PromptQL
PromptQL est une plateforme d'IA multi-joueurs conçue pour les équipes qui se connecte à vos sources de données existantes (bases de données, applications SaaS, API, agents de code) et répond à des questions commerciales à fort impact avec un raisonnement fondé et traçable. Elle capture et maintient un contexte commercial partagé dans une couche sémantique/wiki de type Wikipédia qui s'améliore grâce à des corrections en flux, transformant les conversations et les corrections en connaissances et compétences d'équipe réutilisables. PromptQL met l'accent sur la fiabilité en séparant la planification de l'exécution, en appliquant des autorisations par utilisateur au niveau de la couche de données, et en offrant une observabilité des dépenses d'IA et du contrôle d'accès, permettant l'analyse et l'automatisation sans déplacer ni remodeler les données.
Fils d'IA partagés ('IA multijoueur'): Des fils collaboratifs, de type Slack, où les équipes explorent les questions ensemble ; le contexte et les conclusions persistent afin que le travail ne soit pas perdu lors des transferts.
Graphe de contexte sémantique et de style wiki vivant: Construit continuellement des pages interconnectées pour les compétences, les connaissances et les définitions commerciales ; les corrections deviennent un contexte cité et réutilisable qui empêche la 'pourriture du wiki'.
Se connecte aux données là où elles se trouvent (pas d'ETL): S'intègre aux entrepôts/bases de données (par exemple, Postgres, Snowflake, BigQuery, Databricks) et aux outils SaaS (par exemple, Slack, Salesforce, Google Workspace, GitHub) et introspecte les schémas pour former un graphe de données unifié sans copier ni remodeler les données.
Planification et exécution agentiques fiables: Crée des plans de requête et traite les données en dehors du contexte LLM pour améliorer la précision et la répétabilité au-delà des approches typiques RAG/Text-to-SQL/appel d'outils.
Gouvernance : portées, autorisations et auditabilité: Visibilité basée sur la portée et contrôles d'édition pour la récupération et les mises à jour, historique des révisions/pistes d'audit, et application des autorisations par utilisateur au niveau de la couche de données sous-jacente.
Observabilité et contrôles des coûts pour les charges de travail d'IA: Offre une visibilité sur les dépenses liées à l'exploration du contexte, à la planification des requêtes et à l'exécution, avec des recommandations et des contrôles pour optimiser chaque couche.
Cas d'utilisation de PromptQL
Analyse des revenus GTM et des risques d'affaires: Connectez Salesforce/Clari et les données internes pour identifier les affaires à risque, définir les règles de 'risque', évaluer le pipeline et suggérer des actions, maintenues à jour à mesure que les affaires évoluent.
Triage du risque de désabonnement du succès client: Combinez l'utilisation du produit, les tickets de support et le contexte CRM pour évaluer le risque de désabonnement ; capturez les modèles récurrents (par exemple, les problèmes opérationnels connus) comme règles partagées qui améliorent la notation future.
Performance du commerce de détail et informations sur la chaîne d'approvisionnement: Analysez la performance des produits, les promotions et la santé de la chaîne d'approvisionnement à travers plusieurs systèmes pour répondre rapidement aux questions opérationnelles et produire des analyses réutilisables.
Conformité des services financiers et flux de travail AML: Interrogez les transactions, détectez les modèles suspects et rationalisez les enquêtes de conformité avec un raisonnement explicable et un accès gouverné aux données sensibles.
Source unique de vérité commerciale' interfonctionnelle: Maintenez des définitions partagées (par exemple, ce qui compte comme revenu, les exclusions comme les comptes de test) et suggérez automatiquement des mises à jour wiki lorsque les équipes découvrent un contexte obsolète ou manquant.
Ingénierie + opérations de données avec délégation de code sécurisée: Déléguez l'investigation de code, le développement de fonctionnalités ou les tests de navigateur à des agents de codage connectés dans un environnement sécurisé, tout en protégeant les identifiants et en rendant les actions auditables.
Avantages
Modèle de collaboration d'équipe solide : les fils partagés et une couche de contexte/wiki partagée et évolutive réduisent les réexplications et préservent les connaissances institutionnelles.
Accent sur la haute fiabilité : la séparation planification/exécution, les sources fondées et la répétabilité visent à surpasser les approches RAG/Text-to-SQL de base pour les questions d'entreprise complexes.
Gouvernance prête pour l'entreprise : les portées, les pistes d'audit et les autorisations par utilisateur au niveau de la couche de données aident pour les cas d'utilisation sensibles et multi-locataires.
Connectivité étendue sans déplacement de données : s'intègre à travers les bases de données et les outils SaaS et construit un graphe de données unifié via l'introspection de schéma.
Inconvénients
Nécessite une correction humaine continue pour atteindre une précision maximale : le système 'apprend en étant corrigé', de sorte que la configuration initiale et l'affinage itératif font partie de l'adoption.
Complexité de l'intégration et de la gouvernance : la connexion de nombreuses sources et la définition des portées/autorisations peuvent ajouter un travail opérationnel initial pour les grandes organisations.
La gestion des coûts peut être non triviale : les flux de travail d'agents en plusieurs étapes et le choix du modèle peuvent entraîner des dépenses, nécessitant une surveillance et des contrôles.
Comment utiliser PromptQL
1. Choisissez où vous utiliserez PromptQL: Décidez si votre équipe interagira avec PromptQL dans l'application PromptQL ou en tant qu'agent IA dans Slack/Teams. L'objectif est de placer PromptQL là où le travail et les questions se produisent déjà.
2. Connectez vos sources de données et vos outils: Connectez les systèmes où vos données existent déjà (par exemple, Postgres, Snowflake, BigQuery, Databricks) et les outils SaaS (par exemple, GitHub, Slack, Salesforce, Google Workspace). PromptQL interroge les données sur place (pas de copie/ETL) et applique des autorisations par utilisateur au niveau de la couche de données, y compris les contrôles de ligne/colonne.
3. Démarrez un nouveau fil de discussion avec une vraie question commerciale: Utilisez « Nouveau fil de discussion » comme point de départ et posez une question spécifique en langage naturel (pas besoin d'écrire du SQL). Commencez par quelque chose de simple mais réel – comme une métrique que vous suivez déjà ou une analyse que vous avez effectuée manuellement – afin que PromptQL puisse apprendre vos attentes.
4. Examinez le plan de requête avant l'exécution: Avant d'exécuter quoi que ce soit, PromptQL affiche un plan de requête structuré décrivant ce qu'il fera, les sources qu'il interrogera et pourquoi. Lisez-le pour confirmer les hypothèses, les définitions et les sources de données – c'est une caractéristique clé de fiabilité (pas de boîte noire).
5. Modifiez le plan de requête si nécessaire (enseignez PromptQL): Si le plan manque de contexte ou utilise la mauvaise définition/source, cliquez sur l'icône en forme de crayon à côté du plan de requête et modifiez-le. C'est là que vous appliquez votre expertise métier (par exemple, corrigez ce que signifie « revenu » ou quelle table est l'autorité). PromptQL se souvient de ces corrections et s'auto-corrige dans les futurs fils de discussion.
6. Exécutez le plan et inspectez les résultats: Exécutez le plan pour interroger vos systèmes connectés. PromptQL extrait les données nécessaires et utilise l'IA pour les interpréter. Validez les résultats par rapport aux attentes ; les erreurs sont limitées aux points vérifiables (par exemple, le moteur SQL rejette la syntaxe invalide).
7. Utilisez les artefacts pour capturer et réutiliser les résultats: PromptQL produit généralement un artefact (une sortie structurée comme un tableau, du texte ou une visualisation). Les artefacts stockent les résultats traités et peuvent être référencés ultérieurement dans la conversation, exportés ou utilisés pour démarrer de nouveaux fils de discussion pour une analyse de suivi.
8. Corrigez les hypothèses et ajoutez un contexte réutilisable au wiki partagé: Lorsque PromptQL fait une hypothèse (par exemple, ce qui compte comme un signal de désabonnement) ou manque un cas limite connu, corrigez-le dans le flux. PromptQL peut proposer une mise à jour « veut apprendre » – examinez-la/modifiez-la et ajoutez-la au wiki afin que la connaissance devienne citée, délimitée et réutilisable pour l'équipe.
9. Collaborez en fil de discussion et identifiez les bonnes personnes: Si vous n'êtes pas sûr du contexte, intégrez un coéquipier directement dans le fil de discussion (par exemple, quelqu'un proche des tickets clients). PromptQL capture les allers-retours et les transforme en contexte partagé, réduisant les réunions et les mises à jour de statut.
10. Gérez l'accès avec des portées: Configurez les portées pour contrôler ce qui peut être récupéré, créé et mis à jour de bout en bout. Utilisez les portées pour séparer les playbooks internes des pages destinées aux clients, gérer les cas d'utilisation confidentiels/RH/financiers, et appliquer des contrôles granulaires de visualisation/édition (y compris les opérations en masse).
11. (Facultatif) Utilisez l'API de programme pour intégrer PromptQL dans les flux de travail: Pour l'automatisation, appelez PromptQL via son API de programme à partir de webhooks ou de fonctions sans serveur (par exemple, classer les problèmes par étiquette, générer des résumés, analyser les tendances, envoyer des notifications). Implémentez des outils en dehors de PromptQL (recherche, lecture/écriture de données, API externes) et utilisez des primitives d'IA (classer, résumer, extraire) pour opérationnaliser les capacités LLM.
12. (Facultatif) Intégrez l'API de langage naturel dans votre application: Depuis les paramètres de PromptQL, copiez votre point de terminaison de langage naturel (par exemple, https://api.promptql.pro.hasura.io/query) et générez une clé API. Utilisez-les dans votre client/serveur pour envoyer des requêtes en langage naturel et rendre des morceaux diffusés (messages, plans, mises à jour d'artefacts, sorties de code).
13. Itérez : traitez chaque tâche comme une occasion d'améliorer la fiabilité: PromptQL s'améliore par des allers-retours. Ne vous attendez pas à une perfection en un seul coup au début ; au lieu de cela, reformulez les détails clés lorsque vous poursuivez une ligne de recherche (ou partez d'un artefact). Chaque correction se transforme en un contexte d'équipe durable plutôt que de se dégrader dans un wiki séparé.
FAQ de PromptQL
PromptQL est un agent IA multi-utilisateur avec des fils de discussion et un contexte partagés ("cerveau partagé") conçu pour fonctionner à partir du contexte que votre équipe possède déjà à travers des outils comme Slack, les documents, les tickets, le CRM et les tables d'entrepôt.
Vidéo de PromptQL
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