PromptQL
PromptQL è un agente AI multiplayer con thread condivisi e un "cervello" di contesto condiviso che si connette ai tuoi dati e sistemi aziendali per fornire analisi e automazioni fondate e tracciabili con affidabilità di livello produttivo.
https://promptql.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:Jul 24, 2026
Cos'è PromptQL
PromptQL (costruito dal team dietro Hasura) è una piattaforma AI progettata per aiutare i team a porre domande aziendali complesse e automatizzare flussi di lavoro ad alto rischio utilizzando il linguaggio naturale, rimanendo saldamente ancorata ai dati aziendali reali. Invece di agire come un chatbot autonomo, PromptQL si posiziona come un collega condiviso per i team: le conversazioni avvengono in canali e thread aperti, il contesto è condiviso tra i membri del team e il sistema apprende continuamente la terminologia, le definizioni e le regole operative della tua organizzazione. Si connette a database, data warehouse, strumenti SaaS e API dove i dati già risiedono, con l'obiettivo di fornire risposte affidabili e flussi di lavoro ripetibili senza costringere gli utenti a scrivere SQL o a ricostruire pipeline.
Caratteristiche principali di PromptQL
PromptQL è una piattaforma AI multiplayer creata per team che si connette alle tue fonti di dati esistenti (database, app SaaS, API, agenti di codice) e risponde a domande di business ad alto impatto con ragionamenti fondati e tracciabili. Cattura e mantiene il contesto di business condiviso in un livello semantico/wiki simile a Wikipedia che migliora tramite correzioni in-flow, trasformando conversazioni e correzioni in conoscenze e competenze riutilizzabili dal team. PromptQL enfatizza l'affidabilità separando la pianificazione dall'esecuzione, applicando permessi per utente a livello di dati e fornendo osservabilità sulla spesa AI e sul controllo degli accessi, consentendo analisi e automazione senza spostare o rimodellare i dati.
Thread AI condivisi ("AI multiplayer"): Thread collaborativi, simili a Slack, in cui i team esplorano le domande insieme; il contesto e le conclusioni persistono in modo che il lavoro non vada perso durante i passaggi di consegne.
Grafico contestuale semantico e in stile wiki vivente: Costruisce continuamente pagine interconnesse per competenze, conoscenze e definizioni aziendali; le correzioni diventano contesti citati e riutilizzabili che prevengono il "deterioramento del wiki".
Si connette ai dati dove risiedono (senza ETL): Si integra con data warehouse/database (ad esempio, Postgres, Snowflake, BigQuery, Databricks) e strumenti SaaS (ad esempio, Slack, Salesforce, Google Workspace, GitHub) e ispeziona gli schemi per formare un grafo di dati unificato senza copiare o rimodellare i dati.
Pianificazione ed esecuzione agentica affidabile: Crea piani di query ed elabora i dati al di fuori del contesto LLM per migliorare la precisione e la ripetibilità oltre i tipici approcci RAG/Text-to-SQL/tool-calling.
Governance: ambiti, permessi e auditabilità: Visibilità basata sull'ambito e controlli di modifica su recupero e aggiornamenti, cronologia delle revisioni/tracce di audit e applicazione dei permessi per utente a livello di dati sottostante.
Osservabilità e controlli dei costi per i carichi di lavoro AI: Fornisce visibilità sulla spesa per l'esplorazione del contesto, la pianificazione delle query e l'esecuzione, con raccomandazioni e controlli per ottimizzare ogni livello.
Casi d'uso di PromptQL
Analisi delle entrate GTM e del rischio di affari: Connetti Salesforce/Clari e i dati interni per identificare affari a rischio, definire regole di "rischio", valutare la pipeline e suggerire azioni, mantenute aggiornate al variare degli affari.
Triage del rischio di abbandono per il successo del cliente: Combina l'utilizzo del prodotto, i ticket di supporto e il contesto CRM per valutare il rischio di abbandono; cattura schemi ricorrenti (ad esempio, problemi operativi noti) come regole condivise che migliorano la valutazione futura.
Performance al dettaglio e approfondimenti sulla catena di approvvigionamento: Analizza le prestazioni del prodotto, le promozioni e la salute della catena di approvvigionamento attraverso più sistemi per rispondere rapidamente a domande operative e produrre analisi riutilizzabili.
Conformità ai servizi finanziari e flussi di lavoro AML: Interroga le transazioni, rileva schemi sospetti e semplifica le indagini di conformità con ragionamenti spiegabili e accesso governato ai dati sensibili.
"Unica fonte di verità aziendale" interfunzionale: Mantiene definizioni condivise (ad esempio, cosa conta come entrate, esclusioni come account di test) e suggerisce automaticamente aggiornamenti wiki quando i team scoprono contesti obsoleti o mancanti.
Operazioni di ingegneria + dati con delega di codice sicura: Delega l'indagine del codice, lo sviluppo di funzionalità o i test del browser ad agenti di codifica connessi in un ambiente sicuro, mantenendo le credenziali protette e le azioni verificabili.
Vantaggi
Forte modello di collaborazione in team: thread condivisi più un livello contestuale/wiki condiviso e in evoluzione riduce le rispiegazioni e preserva la conoscenza istituzionale.
Elevata attenzione all'affidabilità: la separazione pianificazione/esecuzione, le fonti fondate e la ripetibilità mirano a superare gli approcci RAG/Text-to-SQL di base per domande aziendali complesse.
Governance pronta per l'impresa: ambiti, tracce di audit e permessi a livello di dati per utente aiutano con casi d'uso sensibili e multi-tenant.
Ampia connettività senza spostamento di dati: si integra tra database e strumenti SaaS e costruisce un grafo di dati unificato tramite introspezione dello schema.
Svantaggi
Richiede una correzione umana continua per raggiungere la massima precisione: il sistema "impara venendo corretto", quindi la configurazione iniziale e il perfezionamento iterativo fanno parte dell'adozione.
Complessità di integrazione e governance: la connessione di molte fonti e la definizione di ambiti/permessi possono aggiungere lavoro operativo iniziale per le organizzazioni più grandi.
La gestione dei costi può essere non banale: i flussi di lavoro degli agenti a più passaggi e la scelta del modello possono aumentare la spesa, rendendo necessari monitoraggio e controlli.
Come usare PromptQL
1. Scegli dove userai PromptQL: Decidi se il tuo team interagirà con PromptQL nell'app PromptQL o come agente AI all'interno di Slack/Teams. L'obiettivo è posizionare PromptQL nel luogo in cui il lavoro e le domande avvengono già.
2. Connetti le tue fonti di dati e strumenti: Connetti i sistemi in cui i tuoi dati risiedono già (ad esempio, Postgres, Snowflake, BigQuery, Databricks) e gli strumenti SaaS (ad esempio, GitHub, Slack, Salesforce, Google Workspace). PromptQL interroga i dati in loco (nessuna copia/ETL) e applica le autorizzazioni per utente a livello di dati, inclusi i controlli di riga/colonna.
3. Avvia un nuovo thread con una vera domanda aziendale: Usa "Nuovo thread" come punto di partenza e poni una domanda specifica in linguaggio naturale (non è necessario scrivere SQL). Inizia con qualcosa di semplice ma reale, come una metrica che già monitori o un'analisi che hai fatto manualmente, in modo che PromptQL possa apprendere le tue aspettative.
4. Rivedi il piano di query prima dell'esecuzione: Prima di eseguire qualsiasi cosa, PromptQL mostra un piano di query strutturato che descrive cosa farà, quali fonti interrogherà e perché. Leggilo per confermare ipotesi, definizioni e fonti di dati: questa è una caratteristica chiave di affidabilità (nessuna scatola nera).
5. Modifica il piano di query quando necessario (insegna a PromptQL): Se al piano manca il contesto o utilizza la definizione/fonte sbagliata, clicca sull'icona della matita accanto al piano di query e modificalo. Qui applichi la tua esperienza di dominio (ad esempio, correggi cosa significa "ricavo" o quale tabella è autorevole). PromptQL ricorda queste correzioni e si autocorregge nei thread futuri.
6. Esegui il piano e ispeziona i risultati: Esegui il piano per interrogare i tuoi sistemi connessi. PromptQL estrae i dati necessari e utilizza l'IA per aiutarne l'interpretazione. Convalida gli output rispetto alle aspettative; gli errori sono limitati a punti verificabili (ad esempio, il motore SQL rifiuta la sintassi non valida).
7. Usa gli artefatti per catturare e riutilizzare gli output: PromptQL produce tipicamente un artefatto (output strutturato come una tabella, testo o visualizzazione). Gli artefatti memorizzano i risultati elaborati e possono essere referenziati in seguito nella conversazione, esportati o utilizzati per avviare nuovi thread per analisi di follow-up.
8. Correggi le ipotesi e aggiungi contesto riutilizzabile alla wiki condivisa: Quando PromptQL fa un'ipotesi (ad esempio, cosa conta come segnale di abbandono) o manca un caso limite noto, correggilo nel flusso. PromptQL può proporre un aggiornamento "vuole imparare": rivedilo/modificalo e aggiungilo alla wiki in modo che la conoscenza diventi citata, definita e riutilizzabile per il team.
9. Collabora nel thread e tagga le persone giuste: Se non sei sicuro del contesto, coinvolgi un collega direttamente nel thread (ad esempio, qualcuno vicino ai ticket dei clienti). PromptQL cattura il botta e risposta e lo trasforma in contesto condiviso, riducendo riunioni e aggiornamenti di stato.
10. Governa l'accesso con gli ambiti: Configura gli ambiti per controllare cosa può essere recuperato, creato e aggiornato end-to-end. Usa gli ambiti per separare i playbook interni dalle pagine rivolte ai clienti, gestire casi d'uso confidenziali/HR/finanziari e applicare controlli granulari di visualizzazione/modifica (incluse le operazioni in blocco).
11. (Opzionale) Usa l'API del programma per incorporare PromptQL nei flussi di lavoro: Per l'automazione, chiama PromptQL tramite la sua API del programma da webhook o funzioni serverless (ad esempio, classifica i problemi per etichetta, genera riepiloghi, analizza le tendenze, invia notifiche). Implementa strumenti al di fuori di PromptQL (ricerca, lettura/scrittura dati, API esterne) e usa primitive AI (classifica, riepiloga, estrai) per rendere operative le capacità LLM.
12. (Opzionale) Integra l'API del linguaggio naturale nella tua app: Dalle impostazioni di PromptQL, copia il tuo endpoint del linguaggio naturale (ad esempio, https://api.promptql.pro.hasura.io/query) e genera una chiave API. Usali nel tuo client/server per inviare richieste in linguaggio naturale e renderizzare blocchi in streaming (messaggi, piani, aggiornamenti di artefatti, output di codice).
13. Iterare: tratta ogni attività come un'opportunità per migliorare l'affidabilità: PromptQL migliora attraverso il botta e risposta. Non aspettarti la perfezione al primo tentativo; invece, riformula i dettagli chiave quando continui una linea di indagine (o parti da un artefatto). Ogni correzione si accumula in un contesto di team duraturo invece di decadere in una wiki separata.
FAQ di PromptQL
PromptQL è un agente AI multiplayer con thread e contesto condivisi ("cervello condiviso") progettato per lavorare a partire dal contesto che il tuo team ha già attraverso strumenti come Slack, documenti, ticket, CRM e tabelle del magazzino.
Video di PromptQL
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