Descrição
PromptQL é uma plataforma de IA, construída pela equipe por trás do Hasura, que permite que as equipes discutam, decidam e ajam com base em seus dados de negócios em threads de IA compartilhadas. Ela se conecta a armazéns, bancos de dados, aplicativos SaaS e APIs como existem hoje, introspecta seus esquemas para construir um gráfico de dados unificado e escreve e executa código para responder a perguntas reais de negócios sem mover ou remodelar dados.
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Em vez de pedir às pessoas que mantenham um wiki que ninguém abre, o PromptQL captura o contexto do trabalho cotidiano. Quando alguém corrige uma suposição ou explica como o negócio realmente funciona, essa correção se torna um contexto compartilhado: uma habilidade reutilizável, conhecimento da equipe citado ou uma mudança de modelo semântico que a próxima sessão pode usar. Sua precisão se acumula à medida que a equipe trabalha, e cada tarefa mostra suas fontes e suposições.
Por ser multiplayer por design, várias pessoas e o agente trabalham dentro da mesma thread, mencionando o colega de equipe certo sem reiniciar a tarefa. O agente pode operar em qualquer LLM de raciocínio por thread ou tarefa, gerar imagens, executar código em um sandbox seguro na nuvem, conectar novas ferramentas conversando com ele e agir proativamente em cronogramas e eventos externos.
O PromptQL é projetado para ambientes regulamentados, com permissões em nível de linha e coluna aplicadas na camada de dados, implantação em um único inquilino ou local, sem treinamento em dados do cliente e registro completo de auditoria. É utilizado em serviços financeiros e por empresas globais e líderes nativos de IA.
- CategoriaAnálise de dados com IA
- Modelo de preçosFale com vendas
- ImplantaçãoNuvem, On-premises
- PlataformasWeb
Recursos principais de PromptQL
Threads de IA multiplayer compartilhadas para equipes
Conecta-se a armazéns, bancos de dados, aplicativos SaaS e APIs sem preparação de dados
Gráfico de contexto autorganizado, estilo Wikipedia, de habilidades, conhecimento e camada semântica
Correções se tornam habilidades reutilizáveis e conhecimento compartilhado com citações
Suporte a qualquer modelo, incluindo geração de imagens, por thread ou tarefa
Execução de código em um sandbox seguro na nuvem com tabelas, gráficos e painéis
Agendamento proativo e reação a webhooks, e-mails e alertas
Permissões aplicadas na camada de dados com registros de auditoria e implantação local ou BYOC
Como usar PromptQL?
Conectar dados: Aponte o PromptQL para seus armazéns, bancos de dados, aplicativos SaaS e APIs.
Semear contexto: Importe conhecimento do Slack, Google Drive ou GitHub, ou comece do zero.
Iniciar uma thread: Faça perguntas de negócios em uma thread de IA compartilhada e revise as fontes e suposições.
Ensinar: Corrija suposições ou traga um colega de equipe para que as correções se tornem contexto compartilhado reutilizável.
Automatizar: Transforme análises recorrentes em artefatos e deixe o agente agir em cronogramas e eventos.
Casos de uso de PromptQL
- Análise de dados da equipe
- Painéis e relatórios
- Analistas de serviços financeiros
- Conhecimento compartilhado da equipe
- Produtos voltados para o cliente e agentes
