설명
PromptQL은 Hasura 팀이 구축한 AI 플랫폼으로, 팀이 공유 AI 스레드에서 비즈니스 데이터를 논의하고 결정하며 행동할 수 있도록 합니다. 현재 존재하는 데이터 웨어하우스, 데이터베이스, SaaS 앱 및 API에 연결하고, 이들의 스키마를 분석하여 통합 데이터 그래프를 구축하며, 데이터를 이동하거나 재구성하지 않고도 실제 비즈니스 질문에 답하기 위해 코드를 작성하고 실행합니다.
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사람들에게 아무도 열지 않는 위키를 유지하라고 요청하는 대신, PromptQL은 일상 업무에서 컨텍스트를 캡처합니다. 누군가 가정을 수정하거나 비즈니스가 실제로 어떻게 작동하는지 설명할 때, 그 수정 사항은 공유 컨텍스트가 됩니다: 재사용 가능한 기술, 인용된 팀 지식 또는 다음 세션에서 사용할 수 있는 의미론적 모델 변경입니다. 팀이 작업할수록 정확성이 누적되며, 모든 작업은 그 출처와 가정을 보여줍니다.
디자인상 멀티플레이어인 PromptQL은 여러 사람이 동일한 스레드 내에서 작업하며, 작업을 재시작하지 않고도 적절한 팀원을 @-멘션할 수 있습니다. 에이전트는 스레드 또는 작업당 모든 추론 LLM에서 실행할 수 있으며, 이미지를 생성하고, 안전한 클라우드 샌드박스에서 코드를 실행하고, 새로운 도구와 대화하여 연결하며, 일정 및 외부 이벤트에 대해 능동적으로 행동할 수 있습니다.
PromptQL은 규제가 있는 환경을 위해 설계되었으며, 데이터 계층에서 행 및 열 수준의 권한이 적용되고, 단일 테넌트 또는 온프레미스 배포가 가능하며, 고객 데이터에 대한 학습이 없고, 전체 감사 로그가 제공됩니다. 금융 서비스 및 글로벌 기업, AI 네이티브 리더들에 의해 사용됩니다.
- 카테고리AI 데이터 분석
- 요금제영업팀 문의
- 배포클라우드, 온프레미스
- 플랫폼웹
PromptQL의 핵심 기능
팀을 위한 공유 멀티플레이어 AI 스레드
데이터 준비 없이 데이터 웨어하우스, 데이터베이스, SaaS 앱 및 API에 연결
기술, 지식 및 의미론적 계층의 자가 조직화된 위키 스타일 컨텍스트 그래프
수정 사항이 재사용 가능한 기술 및 인용과 함께 공유 지식으로 변환
스레드 또는 작업당 이미지 생성을 포함한 모든 모델 지원
테이블, 차트 및 대시보드와 함께 안전한 클라우드 샌드박스에서 코드 실행
웹훅, 이메일 및 알림에 대한 능동적 일정 관리 및 반응
감사 로그 및 온프레미스 또는 BYOC 배포와 함께 데이터 계층에서 적용되는 권한
PromptQL 사용 방법은?
데이터 연결: PromptQL을 데이터 웨어하우스, 데이터베이스, SaaS 앱 및 API에 연결합니다.
컨텍스트 시드: Slack, Google Drive 또는 GitHub에서 지식을 가져오거나 처음부터 시작합니다.
스레드 시작: 공유 AI 스레드에서 비즈니스 질문을 하고 출처와 가정을 검토합니다.
가르치기: 가정을 수정하거나 팀원을 추가하여 수정 사항이 재사용 가능한 공유 컨텍스트가 되도록 합니다.
자동화: 반복 분석을 아티팩트로 변환하고 에이전트가 일정 및 이벤트에 따라 행동하도록 합니다.
PromptQL의 사용 사례
- 팀 데이터 분석
- 대시보드 및 보고서
- 금융 서비스 분석가
- 공유 팀 지식
- 고객 대면 및 에이전트 제품
