PromptQL

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.

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.

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?

1. 1

   Conectar dados: Aponte o PromptQL para seus armazéns, bancos de dados, aplicativos SaaS e APIs.

2. 2

   Semear contexto: Importe conhecimento do Slack, Google Drive ou GitHub, ou comece do zero.

3. 3

   Iniciar uma thread: Faça perguntas de negócios em uma thread de IA compartilhada e revise as fontes e suposições.

4. 4

   Ensinar: Corrija suposições ou traga um colega de equipe para que as correções se tornem contexto compartilhado reutilizável.

5. 5

   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

Perguntas frequentes de PromptQL

• O que é o PromptQL?

  PromptQL é uma plataforma de IA multiplayer para trabalhar com dados de negócios. As equipes colaboram em threads de IA compartilhadas enquanto o sistema organiza o contexto que geram em um wiki autogerido de habilidades, conhecimento e uma camada semântica.

• Preciso preparar ou mover meus dados primeiro?

  Não. O PromptQL se conecta aos seus bancos de dados, APIs, planilhas e ferramentas internas como estão, introspecta sua estrutura e permite que você comece a fazer perguntas sem uma camada semântica desde o primeiro dia.

• Como ele se mantém preciso?

  Ele aprende sendo corrigido. Quando alguém corrige uma suposição ou explica uma regra de negócios, isso se torna um contexto citado e escopado que as sessões futuras reutilizam, portanto, a precisão se acumula ao longo do tempo.

• Quais modelos ele pode usar?

  Você pode escolher o melhor modelo para cada tarefa, incluindo opções de fronteira, peso aberto ou multimodal, por thread ou por tarefa, e até pedir para gerar imagens sem sair da conversa.

• Como o PromptQL lida com segurança?

  Ele aplica permissões em nível de linha e coluna na camada de dados para cada usuário e fonte, opera em um ambiente dedicado, não treina com seus dados e fornece registro completo de auditoria.

• Ele pode operar em nosso próprio ambiente?

  Sim. O PromptQL oferece implantação em um único inquilino em sua nuvem ou local, além de opções de BYOC e auto-hospedadas para que conversas, wiki e credenciais permaneçam dentro do seu perímetro.