PromptQL
PromptQL — это многопользовательский ИИ-агент с общими потоками и общим контекстным «мозгом», который подключается к вашим бизнес-данным и системам для предоставления обоснованного, отслеживаемого анализа и автоматизации с надежностью производственного уровня.
https://promptql.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Информация о продукте
Обновлено:24/07/2026
Что такое PromptQL
PromptQL (созданный командой Hasura) — это платформа искусственного интеллекта, разработанная для того, чтобы помочь командам задавать сложные бизнес-вопросы и автоматизировать критически важные рабочие процессы с использованием естественного языка, оставаясь при этом тесно связанными с реальными корпоративными данными. Вместо того чтобы действовать как автономный чат-бот, PromptQL позиционируется как общий коллега для команд: беседы происходят в открытых каналах и потоках, контекст разделяется между товарищами по команде, и система постоянно изучает терминологию, определения и операционные правила вашей организации. Она подключается к базам данных, хранилищам, инструментам SaaS и API, где данные уже находятся, стремясь предоставить надежные ответы и повторяемые рабочие процессы, не заставляя пользователей писать SQL или перестраивать конвейеры.
Ключевые особенности PromptQL
PromptQL — это многопользовательская AI-платформа, созданная для команд, которая подключается к вашим существующим источникам данных (базам данных, SaaS-приложениям, API, программным агентам) и отвечает на важные бизнес-вопросы с обоснованными, отслеживаемыми рассуждениями. Она фиксирует и поддерживает общий бизнес-контекст в семантическом/вики-слое, подобном Википедии, который улучшается за счет исправлений в процессе работы, превращая беседы и исправления в многократно используемые командные знания и навыки. PromptQL подчеркивает надежность, разделяя планирование и выполнение, обеспечивая разрешения для каждого пользователя на уровне данных и предоставляя наблюдаемость за расходами на ИИ и контролем доступа, что позволяет проводить анализ и автоматизацию без перемещения или изменения данных.
Общие потоки ИИ («многопользовательский ИИ»): Совместные, похожие на Slack потоки, где команды вместе исследуют вопросы; контекст и выводы сохраняются, чтобы работа не терялась при передаче.
Живой семантический + вики-подобный граф контекста: Постоянно создает взаимосвязанные страницы для навыков, знаний и бизнес-определений; исправления становятся цитируемым, многократно используемым контекстом, который предотвращает «гниение вики».
Подключается к данным там, где они находятся (без ETL): Интегрируется со складами/базами данных (например, Postgres, Snowflake, BigQuery, Databricks) и SaaS-инструментами (например, Slack, Salesforce, Google Workspace, GitHub) и интроспектирует схемы для формирования унифицированного графа данных без копирования или изменения данных.
Надежное агентное планирование и выполнение: Создает планы запросов и обрабатывает данные вне контекста LLM для повышения точности и повторяемости по сравнению с типичными подходами RAG/Text-to-SQL/вызова инструментов.
Управление: области, разрешения и возможность аудита: Видимость на основе области и элементы управления редактированием при извлечении и обновлении, история версий/журналы аудита и применение разрешений для каждого пользователя на базовом уровне данных.
Наблюдаемость и контроль затрат для рабочих нагрузок ИИ: Обеспечивает видимость расходов на исследование контекста, планирование запросов и выполнение, с рекомендациями и элементами управления для оптимизации каждого уровня.
Варианты использования PromptQL
Анализ выручки GTM и рисков сделок: Подключите Salesforce/Clari и внутренние данные для выявления рискованных сделок, определения правил «риска», оценки конвейера и предложения действий, которые обновляются по мере изменения сделок.
Триггерный анализ рисков оттока клиентов: Объедините данные об использовании продукта, заявки в службу поддержки и контекст CRM для оценки риска оттока; фиксируйте повторяющиеся шаблоны (например, известные операционные проблемы) как общие правила, которые улучшают будущую оценку.
Производительность розничной торговли и аналитика цепочки поставок: Анализируйте производительность продукта, акции и состояние цепочки поставок в нескольких системах, чтобы быстро отвечать на операционные вопросы и создавать многократно используемые анализы.
Соответствие финансовым услугам и рабочие процессы AML: Запрашивайте транзакции, выявляйте подозрительные закономерности и оптимизируйте расследования соответствия с объяснимыми рассуждениями и управляемым доступом к конфиденциальным данным.
Межфункциональный «единый источник бизнес-истины»: Поддерживайте общие определения (например, что считается выручкой, исключения, такие как тестовые учетные записи) и автоматически предлагайте обновления вики, когда команды обнаруживают устаревший или отсутствующий контекст.
Инженерия + операции с данными с безопасным делегированием кода: Делегируйте исследование кода, разработку функций или тестирование браузера подключенным агентам кодирования в безопасной среде, сохраняя учетные данные защищенными и действия поддающимися аудиту.
Преимущества
Сильная модель командного сотрудничества: общие потоки плюс общий, развивающийся контекст/вики-слой уменьшают повторные объяснения и сохраняют институциональные знания.
Высокая надежность: разделение планирования/выполнения, обоснованные источники и повторяемость направлены на превосходство над базовыми подходами RAG/Text-to-SQL для сложных корпоративных вопросов.
Готовое к использованию на предприятии управление: области, журналы аудита и разрешения на уровне данных для каждого пользователя помогают в работе с конфиденциальными и многопользовательскими сценариями.
Широкие возможности подключения без перемещения данных: интегрируется с базами данных и SaaS-инструментами и создает унифицированный граф данных посредством интроспекции схемы.
Недостатки
Требует постоянной человеческой коррекции для достижения максимальной точности: система «учится, когда ее исправляют», поэтому первоначальная настройка и итеративная доработка являются частью внедрения.
Сложность интеграции и управления: подключение множества источников и определение областей/разрешений может добавить начальную оперативную работу для крупных организаций.
Управление затратами может быть нетривиальным: многошаговые рабочие процессы агентов и выбор модели могут увеличить расходы, что требует мониторинга и контроля.
Как использовать PromptQL
1. Выберите, где вы будете использовать PromptQL: Решите, будет ли ваша команда взаимодействовать с PromptQL в приложении PromptQL или в качестве ИИ-агента в Slack/Teams. Цель состоит в том, чтобы поместить PromptQL туда, где уже происходит работа и возникают вопросы.
2. Подключите источники данных и инструменты: Подключите системы, где уже находятся ваши данные (например, Postgres, Snowflake, BigQuery, Databricks) и инструменты SaaS (например, GitHub, Slack, Salesforce, Google Workspace). PromptQL запрашивает данные на месте (без копирования/ETL) и применяет разрешения для каждого пользователя на уровне данных, включая контроль строк/столбцов.
3. Начните новый поток с реального бизнес-вопроса: Используйте «Новый поток» в качестве отправной точки и задайте конкретный вопрос на естественном языке (нет необходимости писать SQL). Начните с чего-то простого, но реального — например, с метрики, которую вы уже отслеживаете, или анализа, который вы выполняли вручную, — чтобы PromptQL мог изучить ваши ожидания.
4. Просмотрите план запроса перед выполнением: Перед выполнением чего-либо PromptQL показывает структурированный план запроса, описывающий, что он будет делать, какие источники он будет запрашивать и почему. Прочитайте его, чтобы подтвердить предположения, определения и источники данных — это ключевая функция надежности (без черного ящика).
5. При необходимости отредактируйте план запроса (обучите PromptQL): Если в плане отсутствует контекст или используется неправильное определение/источник, нажмите значок карандаша рядом с планом запроса и измените его. Здесь вы применяете свои экспертные знания (например, исправляете значение «дохода» или указываете, какая таблица является авторитетной). PromptQL запоминает эти исправления и самокорректируется в будущих потоках.
6. Выполните план и проверьте результаты: Запустите план для запроса подключенных систем. PromptQL извлекает необходимые данные и использует ИИ для их интерпретации. Проверьте результаты на соответствие ожиданиям; ошибки ограничены проверяемыми точками (например, SQL-движок отклоняет недопустимый синтаксис).
7. Используйте артефакты для захвата и повторного использования результатов: PromptQL обычно создает артефакт (структурированный вывод, такой как таблица, текст или визуализация). Артефакты хранят обработанные результаты и могут быть использованы позже в разговоре, экспортированы или использованы для начала новых потоков для последующего анализа.
8. Исправьте предположения и добавьте многоразовый контекст в общую вики: Когда PromptQL делает предположение (например, что считается сигналом оттока) или пропускает известный крайний случай, исправьте это в процессе. PromptQL может предложить обновление «хочет учиться» — просмотрите/отредактируйте его и добавьте в вики, чтобы знание стало цитируемым, ограниченным и многоразовым для команды.
9. Сотрудничайте в потоке и отмечайте нужных людей: Если вы не уверены в контексте, подключите товарища по команде непосредственно в потоке (например, кого-то, кто близок к клиентским заявкам). PromptQL фиксирует переписку и превращает ее в общий контекст, сокращая количество встреч и обновлений статуса.
10. Управляйте доступом с помощью областей действия: Настройте области действия для контроля того, что может быть получено, создано и обновлено от начала до конца. Используйте области действия для разделения внутренних руководств от страниц, ориентированных на клиентов, обработки конфиденциальных/кадровых/финансовых случаев использования и применения детального контроля просмотра/редактирования (включая массовые операции).
11. (Необязательно) Используйте Program API для встраивания PromptQL в рабочие процессы: Для автоматизации вызывайте PromptQL через его Program API из веб-хуков или бессерверных функций (например, классифицируйте проблемы по меткам, генерируйте сводки, анализируйте тенденции, отправляйте уведомления). Реализуйте инструменты вне PromptQL (поиск, чтение/запись данных, внешние API) и используйте примитивы ИИ (классифицировать, суммировать, извлекать) для операционализации возможностей LLM.
12. (Необязательно) Интегрируйте Natural Language API в ваше приложение: В настройках PromptQL скопируйте конечную точку Natural Language (например, https://api.promptql.pro.hasura.io/query) и сгенерируйте ключ API. Используйте их в своем клиенте/сервере для отправки запросов на естественном языке и рендеринга потоковых фрагментов (сообщений, планов, обновлений артефактов, результатов кода).
13. Итерируйте: рассматривайте каждую задачу как шанс улучшить надежность: PromptQL улучшается благодаря обратной связи. Не ожидайте мгновенного совершенства на ранних этапах; вместо этого повторяйте ключевые детали при продолжении линии запроса (или начинайте с артефакта). Каждое исправление накапливается в устойчивый командный контекст, а не исчезает в отдельной вики.
Часто задаваемые вопросы о PromptQL
PromptQL — это многопользовательский агент ИИ с общими потоками и общим контекстом («общим мозгом»), разработанный для работы с контекстом, который уже есть у вашей команды в таких инструментах, как Slack, документы, тикеты, CRM и таблицы хранилища данных.
Видео PromptQL
Популярные статьи
Atoms: Мультиагентная ИИ-платформа, которая превращает идеи в готовые к запуску продукты
May 22, 2026
Nano Banana SBTI: Что это такое, как это работает и как это использовать в 2026 году
Apr 15, 2026
Обзор Atoms — AI Product Builder, переопределяющий цифровое творчество в 2026 году
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Как развернуть и использовать настоящего AI-агента "Сделай-Это-За-Вас" (Обновление 2026)
Apr 3, 2026
Последние ИИ-инструменты, похожие на PromptQL
Tomat
Tomat.AI - это настольное приложение на основе ИИ, которое позволяет пользователям легко исследовать, анализировать и автоматизировать большие файлы CSV и Excel без программирования, предлагая локальную обработку и расширенные возможности манипуляции данными.
Data Nuts
DataNuts — это комплексный поставщик решений для управления и аналитики данных, специализирующийся на решениях для здравоохранения, миграции в облако и возможностях запросов к базам данных с использованием AI.
CogniKeep AI
CogniKeep AI - это частное, корпоративное решение на основе ИИ, которое позволяет организациям развертывать безопасные, настраиваемые возможности ИИ в своей собственной инфраструктуре, при этом сохраняя полную конфиденциальность и безопасность данных.
EasyRFP
EasyRFP — это ИИ-технология для вычислений на краю, которая упрощает ответы на RFP (запросы предложений) и позволяет проводить реальное время полевой фенотипизации с использованием технологий глубокого обучения.
Популярные ИИ-инструменты, похожие на PromptQL
Researcher & Analyst in M365 Copilot
Contact for PricingAI Data Mining
Researcher и Analyst - это два первых в своем роде AI-агента рассуждений в Microsoft 365 Copilot, которые помогают пользователям решать сложные задачи исследования и анализа данных, используя как корпоративные, так и веб-данные с расширенными возможностями рассуждений.
ContextGem
ContextGem - это бесплатный фреймворк LLM с открытым исходным кодом, который упрощает извлечение структурированных данных и аналитической информации из документов с минимальным кодом благодаря мощным встроенным абстракциям и автоматизированным функциям.
Augmentoolkit 3.0
Augmentoolkit 3.0 — это усовершенствованный и проверенный в боях инструмент с открытым исходным кодом, который создает наборы данных, экспертные в предметной области, для обучения пользовательских LLM с использованием ваших собственных данных, с интуитивно понятным интерфейсом, автономной возможностью, а также автоматической генерацией наборов данных и процессами обучения.
OpenGyver
OpenGyver — это швейцарский нож с открытым исходным кодом, инструмент CLI с 47 командами и более чем 180 подкомандами для повседневных преобразований, кодирования, хеширования, генерации, форматирования и проверки, предназначенный для автономного использования или интеграции с конвейерами CI/CD, сценариями оболочки и агентами ИИ.