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.
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.
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
