PromptQL
PromptQL 是一個多玩家 AI 代理，具有共享線程和共享上下文「大腦」，可連接到您的業務資料和系統，以提供紮實、可追溯的分析和自動化，並具有生產級可靠性。
https://promptql.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
產品資訊
更新時間：2026年07月24日
什麼是 PromptQL
PromptQL（由 Hasura 背後的團隊構建）是一個 AI 平台，旨在幫助團隊使用自然語言提出複雜的業務問題並自動化高風險工作流程，同時嚴格紮根於真實的企業資料。PromptQL 並非作為獨立的聊天機器人，而是定位為團隊的共享同事：對話發生在開放頻道和線程中，上下文在隊友之間共享，系統不斷學習組織的術語、定義和操作規則。它連接到資料庫、資料倉儲、SaaS 工具和資料已經存在的 API，旨在提供值得信賴的答案和可重複的工作流程，而無需強制用戶編寫 SQL 或重建管道。
PromptQL 的主要功能
PromptQL 是一個多玩家 AI 平台，專為團隊打造，可連接到您現有的資料來源（資料庫、SaaS 應用程式、API、程式碼代理），並透過有根據、可追溯的推理回答高影響力的業務問題。它以類似維基百科的語義/維基層捕捉並維護共享的業務上下文，透過流程中的修正不斷改進，將對話和修正轉化為可重複使用的團隊知識和技能。PromptQL 透過將規劃與執行分離、在資料層強制執行每個使用者的權限，以及提供 AI 支出和存取控制的可觀察性來強調可靠性，從而實現分析和自動化，而無需移動或重塑資料。
共享 AI 執行緒（「多玩家 AI」）: 協作的、類似 Slack 的執行緒，團隊可以在其中共同探索問題；上下文和結論會持續存在，因此工作不會在交接過程中丟失。
活生生的語義 + 維基風格上下文圖: 持續為技能、知識和業務定義建立相互連接的頁面；修正成為引用的、可重複使用的上下文，防止「維基腐爛」。
連接到資料所在位置（無需 ETL）: 與倉庫/資料庫（例如，Postgres、Snowflake、BigQuery、Databricks）和 SaaS 工具（例如，Slack、Salesforce、Google Workspace、GitHub）整合，並內省架構以形成統一的資料圖，而無需複製或重塑資料。
可靠的代理規劃和執行: 在 LLM 上下文之外建立查詢計畫和處理資料，以提高準確性和可重複性，超越典型的 RAG/Text-to-SQL/工具呼叫方法。
治理：範圍、權限和可稽核性: 跨檢索和更新的基於範圍的可見性和編輯控制、修訂歷史/稽核追蹤，以及底層資料層的每個使用者權限強制執行。
AI 工作負載的可觀察性和成本控制: 提供對上下文探索、查詢規劃和執行中支出的可見性，並提供優化每個層的建議和控制。
PromptQL 的使用案例
GTM 收入和交易風險分析: 連接 Salesforce/Clari 和內部資料，以識別高風險交易、定義「風險」規則、評估管道並建議行動，並隨著交易的變化保持更新。
客戶成功流失風險分類: 結合產品使用情況、支援票證和 CRM 上下文來評估流失風險；將重複模式（例如，已知的操作問題）捕捉為共享規則，以改進未來的評分。
零售績效和供應鏈洞察: 分析多個系統中的產品績效、促銷和供應鏈健康狀況，以快速回答操作問題並產生可重複使用的分析。
金融服務合規性和 AML 工作流程: 查詢交易、檢測可疑模式，並透過可解釋的推理和對敏感資料的受控存取來簡化合規性調查。
跨職能的「業務真相單一來源」: 維護共享定義（例如，什麼算作收入、測試帳戶等排除項），並在團隊發現過時或遺漏的上下文時自動建議維基更新。
工程 + 資料操作與安全程式碼委託: 在安全環境中將程式碼調查、功能開發或瀏覽器測試委託給連接的程式碼代理，同時保護憑證並使操作可稽核。
優點
強大的團隊協作模型：共享執行緒加上共享、不斷演進的上下文/維基層減少了重複解釋並保留了機構知識。
高度可靠性重點：規劃/執行分離、有根據的來源和可重複性旨在超越基本的 RAG/Text-to-SQL 方法，以解決複雜的企業問題。
企業級治理：範圍、稽核追蹤和每個使用者資料層權限有助於處理敏感和多租戶用例。
無需資料移動的廣泛連接：跨資料庫和 SaaS 工具整合，並透過架構內省建立統一的資料圖。
缺點
需要持續的人工修正才能達到最高準確度：系統「透過被修正而學習」，因此初始設定和迭代改進是採用的一部分。
整合和治理複雜性：連接許多來源和定義範圍/權限可能會為大型組織增加前期操作工作。
成本管理可能不簡單：多步驟代理工作流程和模型選擇可能會增加支出，因此需要監控和控制。
如何使用 PromptQL
1. 選擇您將使用 PromptQL 的位置: 決定您的團隊是在 PromptQL 應用程式中還是作為 Slack/Teams 中的 AI 代理與 PromptQL 互動。目標是將 PromptQL 放在工作和問題已經發生的位置。
2. 連接您的資料來源和工具: 連接您的資料已經存在的系統（例如 Postgres、Snowflake、BigQuery、Databricks）和 SaaS 工具（例如 GitHub、Slack、Salesforce、Google Workspace）。PromptQL 會就地查詢資料（無需複製/ETL），並在資料層強制執行每個用戶的權限，包括行/列控制。
3. 提出一個真實的業務問題，開始一個新線程: 使用「新線程」作為起點，並以自然語言提出一個具體問題（無需編寫 SQL）。從一些簡單但真實的事情開始——例如您已經追蹤的指標或您手動完成的分析——這樣 PromptQL 就可以學習您的期望。
4. 在執行前審查查詢計劃: 在執行任何操作之前，PromptQL 會顯示一個結構化的查詢計劃，描述它將做什麼、它將查詢哪些來源以及原因。閱讀它以確認假設、定義和資料來源——這是一個關鍵的可靠性功能（沒有黑盒子）。
5. 必要時編輯查詢計劃（教導 PromptQL）: 如果計劃缺少上下文或使用了錯誤的定義/來源，請點擊查詢計劃旁邊的鉛筆圖標並修改它。這是您應用領域專業知識的地方（例如，更正「收入」的含義或哪個表格是權威的）。PromptQL 會記住這些更正並在未來的線程中自我更正。
6. 執行計劃並檢查結果: 運行計劃以查詢您連接的系統。PromptQL 會提取必要的資料並使用 AI 幫助解釋它。根據預期驗證輸出；錯誤被限制在可檢查的點（例如，SQL 引擎拒絕無效語法）。
7. 使用工件來捕獲和重用輸出: PromptQL 通常會產生一個工件（結構化輸出，如表格、文本或視覺化）。工件儲存處理後的結果，可以在對話中稍後引用、匯出或用於啟動新線程以進行後續分析。
8. 更正假設並將可重用上下文添加到共享維基: 當 PromptQL 做出假設（例如，什麼算作流失信號）或錯過已知的邊緣情況時，請在流程中糾正它。PromptQL 可以提出一個「想要學習」的更新——審查/編輯它並將其添加到維基中，這樣知識就成為團隊可引用、有範圍且可重用的。
9. 在線程中協作並標記正確的人: 如果您不確定上下文，請直接在線程中聯繫隊友（例如，與客戶工單密切相關的人）。PromptQL 會捕獲來回的交流並將其轉化為共享上下文，從而減少會議和狀態更新。
10. 使用範圍控制訪問: 配置範圍以控制可以檢索、創建和更新的端到端內容。使用範圍將內部手冊與面向客戶的頁面分開，處理機密/HR/財務用例，並應用細粒度的查看/編輯控制（包括批量操作）。
11. (可選) 使用程式 API 將 PromptQL 嵌入到工作流程中: 對於自動化，透過其程式 API 從 Webhook 或無伺服器函數調用 PromptQL（例如，按標籤分類問題、生成摘要、分析趨勢、發送通知）。在 PromptQL 之外實施工具（搜索、讀寫資料、外部 API）並使用 AI 原語（分類、摘要、提取）來操作 LLM 功能。
12. (可選) 在您的應用程式中整合自然語言 API: 從 PromptQL 設定中，複製您的自然語言端點（例如，https://api.promptql.pro.hasura.io/query）並生成 API 金鑰。在您的客戶端/伺服器中使用這些來發送自然語言請求並渲染流式塊（消息、計劃、工件更新、程式碼輸出）。
13. 迭代：將每個任務視為提高可靠性的機會: PromptQL 透過來回交流而改進。不要期望早期一次性完美；相反，在繼續查詢時重述關鍵細節（或從工件開始）。每次更正都會累積成持久的團隊上下文，而不是在單獨的維基中衰減。
PromptQL 常見問題
PromptQL 是一個多玩家 AI 代理，具有共享執行緒和共享上下文（「共享大腦」），旨在從您的團隊已經擁有的跨工具（如 Slack、文件、票證、CRM 和資料倉儲表）的上下文中工作。
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