説明
PromptQLは、Hasuraのチームによって構築されたAIプラットフォームで、チームが共有AIスレッド内でビジネスデータについて議論し、決定し、行動することを可能にします。データウェアハウス、データベース、SaaSアプリ、APIに接続し、それらのスキーマを内省して統一データグラフを構築し、データを移動したり再形成したりすることなく、実際のビジネス質問に答えるためのコードを記述して実行します。
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誰も開かないウィキを維持するように人々に求める代わりに、PromptQLは日常業務からコンテキストをキャプチャします。誰かが仮定を修正したり、ビジネスが実際にどのように機能するかを説明したりすると、その修正は共有コンテキストになります：再利用可能なスキル、引用されたチームの知識、または次のセッションで使用できる意味モデルの変更です。チームが作業するにつれて、その正確性は蓄積され、すべてのタスクはその情報源と仮定を示します。
設計上マルチプレイヤーであるため、複数の人とエージェントが同じスレッド内で作業し、タスクを再起動することなく適切なチームメンバーを@メンションできます。エージェントは、スレッドまたはタスクごとに任意の推論LLMで実行でき、画像を生成し、安全なクラウドサンドボックスでコードを実行し、新しいツールと対話して接続し、スケジュールや外部イベントに対して積極的に行動します。
PromptQLは、データ層で行と列のレベルの権限を強制し、シングルテナントまたはオンプレミスの展開を行い、顧客データでのトレーニングを行わず、完全な監査ログを提供するように設計されています。金融サービスやグローバル企業、AIネイティブリーダーによって使用されています。
- カテゴリーAIデータ分析
- 料金モデル営業に問い合わせ
- デプロイクラウド, オンプレミス
- プラットフォームWeb
PromptQLの主要機能
チームのための共有マルチプレイヤーAIスレッド
データ準備なしでデータウェアハウス、データベース、SaaSアプリ、APIに接続
スキル、知識、意味層の自己組織化されたウィキペディアスタイルのコンテキストグラフ
修正は再利用可能なスキルと引用付きの共有知識になります
スレッドまたはタスクごとに任意のモデルサポート、画像生成を含む
テーブル、チャート、ダッシュボードを使用した安全なクラウドサンドボックスでのコード実行
Webhook、メール、アラートへの積極的なスケジューリングと反応
データ層での権限の強制、監査ログ、オンプレミスまたはBYOC展開
PromptQLの使い方は？
データを接続する：PromptQLをデータウェアハウス、データベース、SaaSアプリ、APIに向ける。
コンテキストをシードする：Slack、Google Drive、GitHubから知識をインポートするか、ゼロから始める。
スレッドを開始する：共有AIスレッドでビジネス質問をし、情報源と仮定を確認する。
教える：仮定を修正するか、チームメンバーを引き入れて修正が再利用可能な共有コンテキストになるようにする。
自動化する：繰り返しの分析をアーティファクトに変え、エージェントがスケジュールやイベントに基づいて行動できるようにする。
PromptQLの使用例
- チームデータ分析
- ダッシュボードとレポート
- 金融サービスアナリスト
- 共有チーム知識
- 顧客向けおよびエージェント製品
