PromptQL

Что такое PromptQL?

PromptQL, созданный компанией Hasura, — это многопользовательская ИИ-платформа, призванная дать командам общий «мозг» вместо разрозненных чат-сессий. Она собирает контекст из Slack, документов, тикетов, CRM и таблиц хранилища данных, а затем превращает правки, сделанные в ходе реальной работы, в переиспользуемые знания команды, хранящиеся в вики в стиле Википедии. Вместо того чтобы просить людей отдельно обновлять документацию, PromptQL фиксирует организационные знания прямо в рабочем процессе, благодаря чему точность и контекст со временем накапливаются, а не устаревают.

Ключевые функции

• Общие треды и контекст

  Участники команды работают в общих тредах диалогов с ИИ, поэтому решения, исправления и логика рассуждений остаются видны всем, а не теряются в личных переписках.

• Самонаполняющаяся вики

  Автоматически формирует и обновляет базу знаний в стиле Википедии на основе Slack, Google Docs, Snowflake, CRM и продуктовой аналитики, с указанием источников и историей изменений.

• Обучение на исправлениях

  Когда коллега исправляет ответ или уточняет источник данных, PromptQL превращает эту правку в переиспользуемый навык или обновление семантической модели для будущих запросов.

• Управляемые уровни доступа

  Предоставляет разную видимость общей вики для внутренних команд, клиентов или внешних партнёров, с гибкими правами на просмотр и редактирование.

• Агенты AI Analyst

  Отвечает на сложные бизнес-вопросы простым языком, анализируя данные из разных источников, проверяя выводы и отмечая неопределённость, как это делает опытный аналитик.

• Доступ к данным и планирование запросов

  Подключается к структурированным, неструктурированным и API-источникам данных, строя проверяемые планы запросов, которые повторяются и самокорректируются, снижая риск ложных результатов.

Варианты использования

• Анализ риска оттока : Команды по работе с клиентами могут быстро оценить риск непродления, объединив тренды использования продукта, тональность обращений в поддержку и накопленные знания команды в одном треде.
• Бизнес-отчётность : Аналитики и операционные специалисты получают точные и актуальные показатели, например выручку по регионам, а устаревшие источники данных автоматически корректируются на основе прошлых правок команды.
• Онбординг с контекстом по аккаунту : Новые сотрудники могут за считаные секунды сформировать полноценную вики по конкретному клиенту, используя данные из Slack, CRM и продуктовой аналитики.
• Обмен знаниями между командами : Поддержка, разработка и клиентский сервис работают в одном треде, что исключает дублирование расследований и повторные объяснения.
• Оперативные решения в реальном времени : Категорийные менеджеры и продавцы получают мгновенные, надёжные ответы на срочные бизнес-вопросы, не дожидаясь очереди в тикетах аналитической команды.

Часто задаваемые вопросы