PromptQL
PromptQL은 공유 스레드와 공유 컨텍스트 '두뇌'를 가진 멀티플레이어 AI 에이전트로, 비즈니스 데이터 및 시스템에 연결하여 생산 등급의 안정성으로 기반이 있고 추적 가능한 분석 및 자동화를 제공합니다.
https://promptql.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Jul 24, 2026
PromptQL이란?
PromptQL(Hasura 팀이 구축)은 팀이 자연어를 사용하여 복잡한 비즈니스 질문을 하고 중요한 워크플로를 자동화하는 데 도움이 되도록 설계된 AI 플랫폼으로, 실제 엔터프라이즈 데이터에 기반을 둡니다. PromptQL은 독립형 챗봇처럼 작동하는 대신 팀을 위한 공유 동료로 자리매김합니다. 대화는 공개 채널 및 스레드에서 이루어지며, 컨텍스트는 팀원 간에 공유되고, 시스템은 조직의 용어, 정의 및 운영 규칙을 지속적으로 학습합니다. 데이터가 이미 있는 데이터베이스, 웨어하우스, SaaS 도구 및 API에 연결하여 사용자가 SQL을 작성하거나 파이프라인을 다시 구축하도록 강요하지 않고 신뢰할 수 있는 답변과 반복 가능한 워크플로를 제공하는 것을 목표로 합니다.
PromptQL의 주요 기능
PromptQL은 기존 데이터 소스(데이터베이스, SaaS 앱, API, 코드 에이전트)에 연결하여 영향력 있는 비즈니스 질문에 근거 있고 추적 가능한 추론으로 답변하는 팀을 위한 멀티플레이어 AI 플랫폼입니다. 이는 인플로우 수정을 통해 개선되는 위키피디아와 같은 의미/위키 계층에서 공유된 비즈니스 컨텍스트를 캡처하고 유지하며, 대화와 수정을 재사용 가능한 팀 지식과 기술로 전환합니다. PromptQL은 계획과 실행을 분리하고, 데이터 계층에서 사용자별 권한을 적용하며, AI 지출 및 접근 제어에 대한 가시성을 제공함으로써 안정성을 강조합니다. 이를 통해 데이터를 이동하거나 재구성하지 않고도 분석 및 자동화를 가능하게 합니다.
공유 AI 스레드("멀티플레이어 AI"): 팀이 함께 질문을 탐색하는 협업적인 Slack과 유사한 스레드입니다. 컨텍스트와 결론이 지속되어 핸드오프 간에 작업이 손실되지 않습니다.
살아있는 의미론적 + 위키 스타일 컨텍스트 그래프: 기술, 지식 및 비즈니스 정의를 위한 상호 연결된 페이지를 지속적으로 구축합니다. 수정 사항은 "위키 부패"를 방지하는 인용되고 재사용 가능한 컨텍스트가 됩니다.
데이터가 있는 곳에 연결 (ETL 없음): 웨어하우스/데이터베이스(예: Postgres, Snowflake, BigQuery, Databricks) 및 SaaS 도구(예: Slack, Salesforce, Google Workspace, GitHub)와 통합하고 스키마를 분석하여 데이터를 복사하거나 재구성하지 않고 통합 데이터 그래프를 형성합니다.
신뢰할 수 있는 에이전트 계획 및 실행: LLM 컨텍스트 외부에서 쿼리 계획을 생성하고 데이터를 처리하여 일반적인 RAG/Text-to-SQL/도구 호출 접근 방식 이상의 정확성과 반복성을 향상시킵니다.
거버넌스: 범위, 권한 및 감사 가능성: 검색 및 업데이트 전반에 걸친 범위 기반 가시성 및 편집 제어, 개정 기록/감사 추적, 기본 데이터 계층에서의 사용자별 권한 적용.
AI 워크로드에 대한 관찰 가능성 및 비용 제어: 컨텍스트 탐색, 쿼리 계획 및 실행 전반에 걸친 지출에 대한 가시성을 제공하며, 각 계층을 최적화하기 위한 권장 사항 및 제어를 제공합니다.
PromptQL의 사용 사례
GTM 수익 및 거래 위험 분석: Salesforce/Clari 및 내부 데이터를 연결하여 위험에 처한 거래를 식별하고, "위험" 규칙을 정의하며, 파이프라인을 평가하고, 거래 변경에 따라 최신 상태를 유지하면서 조치를 제안합니다.
고객 성공 이탈 위험 분류: 제품 사용량, 지원 티켓 및 CRM 컨텍스트를 결합하여 이탈 위험을 평가합니다. 반복되는 패턴(예: 알려진 운영 문제)을 공유 규칙으로 캡처하여 향후 평가를 개선합니다.
소매 성과 및 공급망 통찰력: 여러 시스템에서 제품 성과, 프로모션 및 공급망 상태를 분석하여 운영 질문에 신속하게 답변하고 재사용 가능한 분석을 생성합니다.
금융 서비스 규정 준수 및 AML 워크플로우: 설명 가능한 추론과 민감한 데이터에 대한 통제된 접근을 통해 거래를 쿼리하고, 의심스러운 패턴을 감지하며, 규정 준수 조사를 간소화합니다.
교차 기능 "비즈니스 진실의 단일 소스": 공유된 정의(예: 수익으로 간주되는 것, 테스트 계정과 같은 제외 사항)를 유지하고, 팀이 오래되거나 누락된 컨텍스트를 발견할 때 위키 업데이트를 자동으로 제안합니다.
보안 코드 위임을 통한 엔지니어링 + 데이터 운영: 자격 증명을 보호하고 작업을 감사할 수 있도록 하면서, 보안 환경에서 코드 조사, 기능 개발 또는 브라우저 테스트를 연결된 코딩 에이전트에 위임합니다.
장점
강력한 팀 협업 모델: 공유 스레드와 공유되고 진화하는 컨텍스트/위키 계층은 재설명을 줄이고 조직 지식을 보존합니다.
높은 신뢰성 중점: 계획/실행 분리, 근거 있는 소스 및 반복성은 복잡한 엔터프라이즈 질문에 대한 기본 RAG/Text-to-SQL 접근 방식을 능가하는 것을 목표로 합니다.
엔터프라이즈 준비 거버넌스: 범위, 감사 추적 및 사용자별 데이터 계층 권한은 민감하고 다중 테넌트 사용 사례에 도움이 됩니다.
데이터 이동 없는 광범위한 연결성: 데이터베이스 및 SaaS 도구 전반에 걸쳐 통합하고 스키마 분석을 통해 통합 데이터 그래프를 구축합니다.
단점
최고의 정확도에 도달하려면 지속적인 사람의 수정이 필요합니다. 시스템은 "수정을 통해 학습"하므로 초기 설정 및 반복적인 개선이 도입의 일부입니다.
통합 및 거버넌스 복잡성: 많은 소스를 연결하고 범위/권한을 정의하는 것은 대규모 조직의 경우 초기 운영 작업을 추가할 수 있습니다.
비용 관리가 간단하지 않을 수 있습니다. 다단계 에이전트 워크플로우 및 모델 선택은 지출을 유발할 수 있으므로 모니터링 및 제어가 필요합니다.
PromptQL 사용 방법
1. PromptQL을 사용할 위치 선택: 팀이 PromptQL 앱에서 PromptQL과 상호 작용할지 또는 Slack/Teams 내에서 AI 에이전트로 상호 작용할지 결정합니다. 목표는 작업과 질문이 이미 발생하는 곳에 PromptQL을 배치하는 것입니다.
2. 데이터 소스 및 도구 연결: 데이터가 이미 있는 시스템(예: Postgres, Snowflake, BigQuery, Databricks) 및 SaaS 도구(예: GitHub, Slack, Salesforce, Google Workspace)를 연결합니다. PromptQL은 데이터를 제자리에서 쿼리하고(복사/ETL 없음) 행/열 제어를 포함하여 데이터 계층에서 사용자별 권한을 적용합니다.
3. 실제 비즈니스 질문으로 새 스레드 시작: 시작점으로 '새 스레드'를 사용하고 자연어로 특정 질문을 합니다(SQL을 작성할 필요 없음). 이미 추적하는 측정항목이나 수동으로 수행한 분석과 같이 간단하지만 실제적인 것으로 시작하여 PromptQL이 기대치를 학습할 수 있도록 합니다.
4. 실행 전에 쿼리 계획 검토: 무엇이든 실행하기 전에 PromptQL은 수행할 작업, 쿼리할 소스 및 이유를 설명하는 구조화된 쿼리 계획을 보여줍니다. 가설, 정의 및 데이터 소스를 확인하기 위해 읽어보십시오. 이는 핵심 안정성 기능입니다(블랙박스 없음).
5. 필요할 때 쿼리 계획 편집 (PromptQL 가르치기): 계획에 컨텍스트가 없거나 잘못된 정의/소스를 사용하는 경우 쿼리 계획 옆의 연필 아이콘을 클릭하고 수정합니다. 여기에서 도메인 전문 지식을 적용합니다(예: '수익'이 의미하는 바를 수정하거나 어떤 테이블이 권한이 있는지 수정). PromptQL은 이러한 수정을 기억하고 향후 스레드에서 자체 수정합니다.
6. 계획 실행 및 결과 검사: 연결된 시스템을 쿼리하도록 계획을 실행합니다. PromptQL은 필요한 데이터를 가져오고 AI를 사용하여 데이터를 해석합니다. 기대치에 대해 출력을 검증합니다. 오류는 확인 가능한 지점(예: SQL 엔진이 잘못된 구문을 거부함)으로 제한됩니다.
7. 아티팩트를 사용하여 출력 캡처 및 재사용: PromptQL은 일반적으로 아티팩트(테이블, 텍스트 또는 시각화와 같은 구조화된 출력)를 생성합니다. 아티팩트는 처리된 결과를 저장하며 나중에 대화에서 참조하거나 내보내거나 후속 분석을 위한 새 스레드를 시작하는 데 사용할 수 있습니다.
8. 가설 수정 및 재사용 가능한 컨텍스트를 공유 위키에 추가: PromptQL이 가설(예: 이탈 신호로 간주되는 것)을 만들거나 알려진 예외 사례를 놓치는 경우 흐름에서 수정합니다. PromptQL은 '학습하고 싶다' 업데이트를 제안할 수 있습니다. 이를 검토/편집하고 위키에 추가하여 지식이 팀을 위해 인용되고 범위가 지정되며 재사용 가능하도록 합니다.
9. 스레드 내에서 협업하고 적절한 사람 태그 지정: 컨텍스트에 대해 확실하지 않은 경우 스레드에서 직접 팀원을 연결합니다(예: 고객 티켓에 가까운 사람). PromptQL은 주고받는 대화를 캡처하여 공유 컨텍스트로 전환하여 회의 및 상태 업데이트를 줄입니다.
10. 범위로 액세스 제어: 무엇을 검색, 생성 및 업데이트할 수 있는지 엔드투엔드로 제어하도록 범위를 구성합니다. 범위를 사용하여 내부 플레이북을 고객 대면 페이지와 분리하고, 기밀/HR/재무 사용 사례를 처리하고, 세분화된 보기/편집 제어(대량 작업 포함)를 적용합니다.
11. (선택 사항) Program API를 사용하여 PromptQL을 워크플로에 포함: 자동화를 위해 웹훅 또는 서버리스 함수에서 Program API를 통해 PromptQL을 호출합니다(예: 레이블별로 문제 분류, 요약 생성, 추세 분석, 알림 전송). PromptQL 외부에서 도구(검색, 데이터 읽기/쓰기, 외부 API)를 구현하고 AI 기본 요소(분류, 요약, 추출)를 사용하여 LLM 기능을 운영합니다.
12. (선택 사항) 앱에 자연어 API 통합: PromptQL 설정에서 자연어 엔드포인트(예: https://api.promptql.pro.hasura.io/query)를 복사하고 API 키를 생성합니다. 클라이언트/서버에서 이를 사용하여 자연어 요청을 보내고 스트리밍된 청크(메시지, 계획, 아티팩트 업데이트, 코드 출력)를 렌더링합니다.
13. 반복: 모든 작업을 안정성 향상의 기회로 삼기: PromptQL은 주고받는 대화를 통해 개선됩니다. 초기에는 한 번에 완벽함을 기대하지 마십시오. 대신, 문의를 계속할 때 주요 세부 사항을 다시 진술하십시오(또는 아티팩트에서 시작). 각 수정 사항은 별도의 위키에서 사라지는 대신 영구적인 팀 컨텍스트로 통합됩니다.
PromptQL 자주 묻는 질문
PromptQL은 Slack, 문서, 티켓, CRM, 웨어하우스 테이블과 같은 도구에서 팀이 이미 가지고 있는 컨텍스트를 기반으로 작동하도록 설계된 공유 스레드 및 공유 컨텍스트("공유 두뇌")를 가진 멀티플레이어 AI 에이전트입니다.
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