PromptQL

Descripción

PromptQL es una plataforma de IA, desarrollada por el equipo detrás de Hasura, que permite a los equipos discutir, decidir y actuar sobre sus datos empresariales en hilos de IA compartidos. Se conecta a almacenes, bases de datos, aplicaciones SaaS y APIs tal como existen hoy, introspecta sus esquemas para construir un gráfico de datos unificado, y escribe y ejecuta código para responder preguntas empresariales reales sin mover o reestructurar datos.

En lugar de pedir a las personas que mantengan una wiki que nadie abre, PromptQL captura el contexto del trabajo diario. Cuando alguien corrige una suposición o explica cómo funciona realmente el negocio, esa corrección se convierte en contexto compartido: una habilidad reutilizable, conocimiento citado del equipo, o un cambio en el modelo semántico que la próxima sesión puede utilizar. Su precisión se acumula a medida que el equipo trabaja, y cada tarea muestra sus fuentes y suposiciones.

Debido a que es multijugador por diseño, varias personas y el agente trabajan dentro del mismo hilo, mencionando a los compañeros de equipo adecuados sin reiniciar la tarea. El agente puede ejecutarse en cualquier LLM de razonamiento por hilo o tarea, generar imágenes, ejecutar código en un entorno seguro en la nube, conectar nuevas herramientas al comunicarse con ellas, y actuar proactivamente en horarios y eventos externos.

PromptQL está diseñado para entornos regulados, con permisos a nivel de fila y columna aplicados en la capa de datos, implementación en un solo inquilino o en las instalaciones, sin entrenamiento en datos de clientes, y registro completo de auditoría. Se utiliza en servicios financieros y por empresas globales y líderes nativos de IA.

Características principales de PromptQL

• Hilos de IA multijugador compartidos para equipos

• Se conecta a almacenes, bases de datos, aplicaciones SaaS y APIs sin preparación de datos

• Gráfico de contexto autogestionado, estilo Wikipedia, de habilidades, conocimiento y capa semántica

• Las correcciones se convierten en habilidades reutilizables y conocimiento compartido con citas

• Soporte para cualquier modelo, incluida la generación de imágenes, por hilo o tarea

• Ejecución de código en un entorno seguro en la nube con tablas, gráficos y paneles

• Programación proactiva y reacción a webhooks, correos electrónicos y alertas

• Permisos aplicados en la capa de datos con registros de auditoría y despliegue en las instalaciones o BYOC

¿Cómo usar PromptQL?

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   Conectar datos: Apunta PromptQL a tus almacenes, bases de datos, aplicaciones SaaS y APIs.

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   Sembrar contexto: Importa conocimiento desde Slack, Google Drive o GitHub, o comienza desde cero.

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   Iniciar un hilo: Haz preguntas empresariales en un hilo de IA compartido y revisa las fuentes y suposiciones.

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   Enseñarle: Corrige suposiciones o involucra a un compañero de equipo para que las correcciones se conviertan en contexto compartido reutilizable.

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   Automatizar: Convierte análisis recurrentes en artefactos y permite que el agente actúe en horarios y eventos.

Casos de uso de PromptQL

• Análisis de datos del equipo
• Paneles e informes
• Analistas de servicios financieros
• Conocimiento compartido del equipo
• Productos para clientes y agentes

Preguntas frecuentes de PromptQL

• ¿Qué es PromptQL?

  PromptQL es una plataforma de IA multijugador para trabajar con datos empresariales. Los equipos colaboran en hilos de IA compartidos mientras el sistema organiza el contexto que generan en una wiki autogestionada de habilidades, conocimiento y una capa semántica.

• ¿Necesito preparar o mover mis datos primero?

  No. PromptQL se conecta a tus bases de datos, APIs, hojas de cálculo y herramientas internas tal como están, introspecta su estructura y te permite comenzar a hacer preguntas sin una capa semántica desde el primer día.

• ¿Cómo se mantiene preciso?

  Aprende siendo corregido. Cuando alguien corrige una suposición o explica una regla de negocio, eso se convierte en contexto citado y delimitado que las sesiones futuras reutilizan, por lo que la precisión se acumula con el tiempo.

• ¿Qué modelos puede usar?

  Puedes elegir el mejor modelo para cada tarea, incluyendo opciones de frontera, de peso abierto o multimodal, por hilo o por tarea, e incluso pedirle que genere imágenes sin salir de la conversación.

• ¿Cómo maneja PromptQL la seguridad?

  Aplica permisos a nivel de fila y columna en la capa de datos para cada usuario y fuente, se ejecuta en un entorno dedicado, no entrena con tus datos y proporciona registro completo de auditoría.

• ¿Puede ejecutarse en nuestro propio entorno?

  Sí. PromptQL ofrece implementación en un solo inquilino en tu nube o en las instalaciones, además de opciones de BYOC y autoalojadas para que las conversaciones, la wiki y las credenciales permanezcan dentro de tu perímetro.