Описание
PromptQL — это AI-платформа, созданная командой Hasura, которая позволяет командам обсуждать, принимать решения и действовать на основе своих бизнес-данных в общих AI-потоках. Она подключается к хранилищам, базам данных, SaaS-приложениям и API в их текущем состоянии, анализирует их схемы для построения единого графа данных и пишет и выполняет код для ответа на реальные бизнес-вопросы без перемещения или изменения данных.
Читать далее
Вместо того чтобы просить людей поддерживать вики, которую никто не открывает, PromptQL фиксирует контекст из повседневной работы. Когда кто-то исправляет предположение или объясняет, как на самом деле работает бизнес, это исправление становится общим контекстом: повторно используемым навыком, цитируемым знанием команды или изменением семантической модели, которую можно использовать в следующей сессии. Его точность накапливается по мере работы команды, и каждая задача показывает свои источники и предположения.
Поскольку он изначально разработан как многопользовательский, несколько человек и агент работают внутри одного потока, упоминая нужного коллегу без перезапуска задачи. Агент может работать на любом reasoning LLM в зависимости от потока или задачи, генерировать изображения, выполнять код в безопасной облачной песочнице, подключать новые инструменты, общаясь с ними, и действовать проактивно в соответствии с расписанием и внешними событиями.
PromptQL предназначен для регулируемых сред, с разрешениями на уровне строк и столбцов, применяемыми на уровне данных, развертыванием в одном экземпляре или на месте, без обучения на данных клиентов и с полным ведением аудита. Он используется в финансовых услугах и глобальными предприятиями и лидерами в области AI.
- КатегорияИИ-анализ данных
- Модель ценообразованияЧерез отдел продаж
- РазвёртываниеОблако, Локальная установка
- ПлатформыВеб
Основные функции PromptQL
Общие многопользовательские AI-потоки для команд
Подключение к хранилищам, базам данных, SaaS-приложениям и API без подготовки данных
Самоорганизующийся граф контекста в стиле Википедии, включающий навыки, знания и семантический слой
Исправления становятся повторно используемыми навыками и общими знаниями с цитированием
Поддержка любых моделей, включая генерацию изображений, для каждого потока или задачи
Выполнение кода в безопасной облачной песочнице с таблицами, графиками и панелями управления
Проактивное планирование и реакция на вебхуки, электронные письма и оповещения
Разрешения, применяемые на уровне данных с ведением аудита и развертыванием на месте или BYOC
Как использовать PromptQL?
Подключите данные: Укажите PromptQL на ваши хранилища, базы данных, SaaS-приложения и API.
Создайте контекст: Импортируйте знания из Slack, Google Drive или GitHub или начните с нуля.
Начните поток: Задавайте бизнес-вопросы в общем AI-потоке и просматривайте источники и предположения.
Обучите его: Исправьте предположения или привлечите коллегу, чтобы исправления стали повторно используемым общим контекстом.
Автоматизируйте: Превратите повторяющиеся анализы в артефакты и позвольте агенту действовать в соответствии с расписанием и событиями.
Варианты использования PromptQL
- Анализ данных команды
- Панели управления и отчеты
- Аналитики финансовых услуг
- Общие знания команды
- Продукты для клиентов и агентов
