PromptQL
PromptQL, iş verilerinize ve sistemlerinize bağlanan, paylaşılan iş parçacıklarına ve paylaşılan bir bağlam “beynine” sahip, üretim düzeyinde güvenilirlikle sağlam, izlenebilir analizler ve otomasyonlar sunan çok oyunculu bir yapay zeka aracıdır.
https://promptql.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:Jul 24, 2026
PromptQL Nedir
PromptQL (Hasura ekibi tarafından geliştirilmiştir), ekiplerin karmaşık iş soruları sormasına ve doğal dil kullanarak yüksek riskli iş akışlarını otomatikleştirmesine yardımcı olmak için tasarlanmış bir yapay zeka platformudur. PromptQL, gerçek kurumsal verilere sıkı sıkıya bağlı kalarak çalışır. Bağımsız bir sohbet robotu gibi davranmak yerine, PromptQL ekipler için paylaşılan bir iş arkadaşı olarak konumlandırılmıştır: konuşmalar açık kanallarda ve iş parçacıklarında gerçekleşir, bağlam ekip arkadaşları arasında paylaşılır ve sistem kuruluşunuzun terminolojisini, tanımlarını ve işletim kurallarını sürekli olarak öğrenir. Verilerin zaten bulunduğu veritabanlarına, veri ambarlarına, SaaS araçlarına ve API'lere bağlanarak, kullanıcıları SQL yazmaya veya boru hatlarını yeniden inşa etmeye zorlamadan güvenilir yanıtlar ve tekrarlanabilir iş akışları sağlamayı amaçlamaktadır.
PromptQL Temel Özellikleri
PromptQL, mevcut veri kaynaklarınıza (veritabanları, SaaS uygulamaları, API'ler, kod aracıları) bağlanan ve yüksek etkili iş sorularını sağlam, izlenebilir muhakeme ile yanıtlayan, ekipler için oluşturulmuş çok oyunculu bir yapay zeka platformudur. Paylaşılan iş bağlamını, akış içi düzeltmelerle gelişen, konuşmaları ve düzeltmeleri yeniden kullanılabilir ekip bilgisi ve becerilerine dönüştüren Wikipedia benzeri bir anlamsal/wiki katmanında yakalar ve sürdürür. PromptQL, planlamayı yürütmeden ayırarak, veri katmanında kullanıcı başına izinleri uygulayarak ve yapay zeka harcamalarına ve erişim kontrolüne gözlemlenebilirlik sağlayarak güvenilirliği vurgular; bu da verileri taşımadan veya yeniden şekillendirmeden analiz ve otomasyonu mümkün kılar.
Paylaşılan yapay zeka iş parçacıkları ("çok oyunculu yapay zeka"): Ekiplerin soruları birlikte keşfettiği işbirlikçi, Slack benzeri iş parçacıkları; bağlam ve sonuçlar kalıcı olur, böylece iş devirler arasında kaybolmaz.
Canlı anlamsal + wiki tarzı bağlam grafiği: Beceriler, bilgi ve iş tanımları için sürekli olarak birbirine bağlı sayfalar oluşturur; düzeltmeler, "wiki çürümesini" önleyen, alıntılanmış, yeniden kullanılabilir bağlam haline gelir.
Verilerin bulunduğu yere bağlanır (ETL yok): Depolar/veritabanları (örn. Postgres, Snowflake, BigQuery, Databricks) ve SaaS araçları (örn. Slack, Salesforce, Google Workspace, GitHub) ile entegre olur ve verileri kopyalamadan veya yeniden şekillendirmeden birleşik bir veri grafiği oluşturmak için şemaları inceler.
Güvenilir aracı planlama ve yürütme: Tipik RAG/Metinden-SQL'e/araç çağırma yaklaşımlarının ötesinde doğruluğu ve tekrarlanabilirliği artırmak için sorgu planları oluşturur ve verileri LLM bağlamının dışında işler.
Yönetişim: kapsamlar, izinler ve denetlenebilirlik: Alma ve güncelleme genelinde kapsama dayalı görünürlük ve düzenleme kontrolleri, revizyon geçmişi/denetim izleri ve temel veri katmanında kullanıcı başına izin uygulaması.
Yapay zeka iş yükleri için gözlemlenebilirlik ve maliyet kontrolleri: Bağlam keşfi, sorgu planlaması ve yürütme genelinde harcamalara ilişkin görünürlük sağlar, her katmanı optimize etmek için öneriler ve kontroller sunar.
PromptQL Kullanım Alanları
Pazara Giriş geliri ve anlaşma riski analizi: Salesforce/Clari ve dahili verileri bağlayarak risk altındaki anlaşmaları belirleyin, "risk" kurallarını tanımlayın, satış hattını puanlayın ve anlaşmalar değiştikçe güncel kalan eylemler önerin.
Müşteri başarısı churn-risk triyajı: Müşteri kaybı riskini değerlendirmek için ürün kullanımını, destek biletlerini ve CRM bağlamını birleştirin; tekrar eden kalıpları (örn. bilinen operasyonel sorunlar) gelecekteki puanlamayı iyileştiren paylaşılan kurallar olarak yakalayın.
Perakende performansı ve tedarik zinciri içgörüleri: Operasyonel soruları hızlı bir şekilde yanıtlamak ve yeniden kullanılabilir analizler üretmek için birden fazla sistemde ürün performansını, promosyonları ve tedarik zinciri sağlığını analiz edin.
Finansal hizmetler uyumluluğu ve AML iş akışları: İşlemleri sorgulayın, şüpheli kalıpları tespit edin ve hassas verilere açıklanabilir muhakeme ve yönetilen erişimle uyumluluk soruşturmalarını kolaylaştırın.
Çapraz fonksiyonel "tek iş gerçeği kaynağı": Paylaşılan tanımları (örn. gelirin ne olduğu, test hesapları gibi istisnalar) sürdürün ve ekiplerin eski veya eksik bağlamı keşfettiğinde otomatik olarak wiki güncellemeleri önerin.
Güvenli kod delegasyonu ile mühendislik + veri operasyonları: Kimlik bilgilerini korurken ve eylemleri denetlenebilir tutarken, kod incelemesini, özellik geliştirmeyi veya tarayıcı testini güvenli bir ortamda bağlı kodlama aracılarına devredin.
Artıları
Güçlü ekip işbirliği modeli: paylaşılan iş parçacıkları ve paylaşılan, gelişen bir bağlam/wiki katmanı, yeniden açıklamayı azaltır ve kurumsal bilgiyi korur.
Yüksek güvenilirlik odağı: planlama/yürütme ayrımı, sağlam kaynaklar ve tekrarlanabilirlik, karmaşık kurumsal sorular için temel RAG/Metinden-SQL'e yaklaşımlarından daha iyi performans göstermeyi amaçlar.
Kurumsal kullanıma hazır yönetişim: kapsamlar, denetim izleri ve kullanıcı başına veri katmanı izinleri, hassas ve çok kiracılı kullanım durumlarına yardımcı olur.
Veri hareketi olmadan geniş bağlantı: veritabanları ve SaaS araçları arasında entegre olur ve şema incelemesi yoluyla birleşik bir veri grafiği oluşturur.
Eksileri
En yüksek doğruluğa ulaşmak için sürekli insan düzeltmesi gerektirir: sistem "düzeltilerek öğrenir", bu nedenle ilk kurulum ve yinelemeli iyileştirme benimsemenin bir parçasıdır.
Entegrasyon ve yönetişim karmaşıklığı: birçok kaynağı bağlamak ve kapsamları/izinleri tanımlamak, büyük kuruluşlar için başlangıçta operasyonel iş yükünü artırabilir.
Maliyet yönetimi önemsiz olmayabilir: çok adımlı aracı iş akışları ve model seçimi harcamaları artırabilir, bu da izleme ve kontrolleri gerektirir.
PromptQL Nasıl Kullanılır
1. PromptQL'i nerede kullanacağınızı seçin: Ekibinizin PromptQL ile PromptQL uygulamasında mı yoksa Slack/Teams içinde bir yapay zeka aracısı olarak mı etkileşim kuracağına karar verin. Amaç, PromptQL'i işin ve soruların zaten gerçekleştiği yere yerleştirmektir.
2. Veri kaynaklarınızı ve araçlarınızı bağlayın: Verilerinizin zaten bulunduğu sistemleri (örn. Postgres, Snowflake, BigQuery, Databricks) ve SaaS araçlarını (örn. GitHub, Slack, Salesforce, Google Workspace) bağlayın. PromptQL verileri yerinde sorgular (kopyalama/ETL yok) ve satır/sütun kontrolleri dahil olmak üzere veri katmanında kullanıcı başına izinleri uygular.
3. Gerçek bir iş sorusuyla yeni bir iş parçacığı başlatın: Başlangıç noktanız olarak “Yeni iş parçacığı”nı kullanın ve doğal dilde belirli bir soru sorun (SQL yazmaya gerek yok). PromptQL'in beklentilerinizi öğrenebilmesi için basit ama gerçek bir şeyle başlayın; örneğin zaten takip ettiğiniz bir metrik veya manuel olarak yaptığınız bir analiz.
4. Yürütmeden önce sorgu planını gözden geçirin: Herhangi bir şey çalıştırmadan önce, PromptQL ne yapacağını, hangi kaynakları sorgulayacağını ve nedenini açıklayan yapılandırılmış bir sorgu planı gösterir. Varsayımları, tanımları ve veri kaynaklarını doğrulamak için okuyun; bu önemli bir güvenilirlik özelliğidir (kara kutu yok).
5. Gerektiğinde sorgu planını düzenleyin (PromptQL'e öğretin): Planın bağlamı eksikse veya yanlış bir tanım/kaynak kullanıyorsa, sorgu planının yanındaki kalem simgesine tıklayın ve değiştirin. Burası alan uzmanlığınızı uyguladığınız yerdir (örn. “gelir”in ne anlama geldiğini veya hangi tablonun yetkili olduğunu düzeltin). PromptQL bu düzeltmeleri hatırlar ve gelecekteki iş parçacıklarında kendini düzeltir.
6. Planı yürütün ve sonuçları inceleyin: Bağlı sistemlerinizi sorgulamak için planı çalıştırın. PromptQL gerekli verileri çeker ve yorumlamaya yardımcı olmak için yapay zekayı kullanır. Çıktıları beklentilere göre doğrulayın; hatalar kontrol edilebilir noktalara kısıtlanmıştır (örn. SQL motoru geçersiz sözdizimini reddeder).
7. Çıktıları yakalamak ve yeniden kullanmak için yapıtları kullanın: PromptQL genellikle bir yapıt (tablo, metin veya görselleştirme gibi yapılandırılmış çıktı) üretir. Yapıtlar işlenmiş sonuçları depolar ve daha sonra konuşmada referans alınabilir, dışa aktarılabilir veya takip analizi için yeni iş parçacıkları başlatmak için kullanılabilir.
8. Varsayımları düzeltin ve paylaşılan vikide yeniden kullanılabilir bağlam ekleyin: PromptQL bir varsayımda bulunduğunda (örn. müşteri kaybı sinyali olarak ne sayılır) veya bilinen bir uç durumu kaçırdığında, akış içinde düzeltin. PromptQL bir “öğrenmek istiyor” güncellemesi önerebilir; bunu gözden geçirin/düzenleyin ve vikide ekleyin, böylece bilgi alıntılanmış, kapsamlı ve ekip için yeniden kullanılabilir hale gelir.
9. İş parçacığı içinde işbirliği yapın ve doğru kişileri etiketleyin: Bağlamdan emin değilseniz, bir ekip arkadaşınızı doğrudan iş parçacığına dahil edin (örn. müşteri taleplerine yakın biri). PromptQL karşılıklı konuşmayı yakalar ve bunu paylaşılan bağlama dönüştürerek toplantıları ve durum güncellemelerini azaltır.
10. Erişimi kapsamlarla yönetin: Uçtan uca neyin alınabileceğini, oluşturulabileceğini ve güncellenebileceğini kontrol etmek için kapsamları yapılandırın. Dahili oyun kitaplarını müşteri odaklı sayfalardan ayırmak, gizli/İK/finans kullanım durumlarını ele almak ve ayrıntılı görüntüleme/düzenleme kontrolleri (toplu işlemler dahil) uygulamak için kapsamları kullanın.
11. (İsteğe Bağlı) PromptQL'i iş akışlarına yerleştirmek için Program API'sini kullanın: Otomasyon için, web kancalarından veya sunucusuz işlevlerden PromptQL'i Program API'si aracılığıyla çağırın (örn. sorunları etikete göre sınıflandırma, özetler oluşturma, eğilimleri analiz etme, bildirim gönderme). PromptQL dışında araçlar uygulayın (arama, veri okuma/yazma, harici API'ler) ve LLM yeteneklerini operasyonelleştirmek için yapay zeka ilkellerini (sınıflandırma, özetleme, çıkarma) kullanın.
12. (İsteğe Bağlı) Doğal Dil API'sini uygulamanıza entegre edin: PromptQL Ayarları'ndan Doğal Dil Uç Noktanızı (örn. https://api.promptql.pro.hasura.io/query) kopyalayın ve bir API anahtarı oluşturun. Bunları istemcinizde/sunucunuzda doğal dil istekleri göndermek ve akışlı parçaları (mesajlar, planlar, yapıt güncellemeleri, kod çıktıları) işlemek için kullanın.
13. Yineleyin: her görevi güvenilirliği artırma şansı olarak görün: PromptQL karşılıklı konuşma yoluyla gelişir. Başlangıçta tek seferlik mükemmellik beklemeyin; bunun yerine, bir sorgu hattına devam ederken temel ayrıntıları yeniden belirtin (veya bir yapıttan başlayın). Her düzeltme, ayrı bir vikide çürümek yerine kalıcı ekip bağlamına dönüşür.
PromptQL SSS
PromptQL, Slack, dokümanlar, talepler, CRM ve depo tabloları gibi araçlarda ekibinizin zaten sahip olduğu bağlamdan çalışmak üzere tasarlanmış, paylaşılan iş parçacıkları ve paylaşılan bağlam ("paylaşılan beyin") içeren çok oyunculu bir yapay zeka ajanıdır.
PromptQL Videosu
Popüler Makaleler
Atoms: Fikirleri Lansmana Hazır Ürünlere Dönüştüren Çoklu Ajan Yapay Zeka Platformu
May 22, 2026
Nano Banana SBTI: Nedir, Nasıl Çalışır ve 2026'da Nasıl Kullanılır
Apr 15, 2026
Atoms İncelemesi — 2026'da Dijital Oluşumu Yeniden Tanımlayan Yapay Zeka Ürün Geliştiricisi
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Gerçek Bir "Senin Yerine Yapan" Yapay Zeka Aracısı Nasıl Kurulur ve Kullanılır (2026 Güncellemesi)
Apr 3, 2026
PromptQL Benzer En Yeni Yapay Zeka Araçları
Tomat
Tomat.AI, kullanıcıların kodlama olmadan büyük CSV ve Excel dosyalarını kolayca keşfetmesini, analiz etmesini ve otomatikleştirmesini sağlayan AI destekli bir masaüstü uygulamasıdır; yerel işleme ve gelişmiş veri manipülasyon yetenekleri ile birlikte gelir.
Data Nuts
DataNuts, sağlık çözümleri, bulut göçü ve AI destekli veritabanı sorgulama yetenekleri konusunda uzmanlaşmış kapsamlı bir veri yönetimi ve analitik çözümleri sağlayıcısıdır.
CogniKeep AI
CogniKeep AI, organizasyonların kendi altyapıları içinde güvenli, özelleştirilebilir AI yeteneklerini dağıtmasını sağlayan özel, kurumsal düzeyde bir AI çözümüdür ve tam veri gizliliği ve güvenliği sağlar.
EasyRFP
EasyRFP, RFP (Teklif Talebi) yanıtlarını kolaylaştıran ve derin öğrenme teknolojisi ile gerçek zamanlı alan fenotipleme sağlayan AI destekli bir kenar bilişim araç takımıdır.
PromptQL Gibi Popüler Yapay Zeka Araçları
Researcher & Analyst in M365 Copilot
Contact for PricingAI Data Mining
Araştırmacı ve Analist, Microsoft 365 Copilot'ta, kullanıcıların hem kurumsal hem de web verilerini gelişmiş akıl yürütme yetenekleriyle kullanarak karmaşık araştırma ve veri analizi görevlerinin üstesinden gelmelerine yardımcı olan, türünün ilk örneği olan iki AI akıl yürütme aracıdır.
ContextGem
ContextGem, güçlü yerleşik soyutlamalar ve otomatik özellikler aracılığıyla belgelerden minimum kodla yapılandırılmış veri ve içgörü çıkarma işlemini basitleştiren ücretsiz, açık kaynaklı bir LLM çerçevesidir.
Augmentoolkit 3.0
Augmentoolkit 3.0, sezgisel bir arayüz, çevrimdışı yetenek ve otomatik veri kümesi oluşturma ve eğitim süreçlerine sahip, kendi verilerinizle özel LLM'leri eğitmek için alan uzmanı veri kümeleri oluşturan, geliştirilmiş ve savaşta test edilmiş açık kaynaklı bir araçtır.
OpenGyver
OpenGyver, gündelik dönüşümler, kodlama, hashleme, oluşturma, biçimlendirme ve doğrulama için 47 komut ve 180'den fazla alt komut içeren, tek başına kullanım veya CI/CD hatları, kabuk komut dosyaları ve AI aracılarıyla entegrasyon için tasarlanmış açık kaynaklı bir Çakı-bıçak CLI aracıdır.