overview
PromptQLとは？
PromptQLは、Hasuraが開発したエンタープライズAIプラットフォームおよびデータエージェントであり、組織が信頼性の高い自然言語分析を実行し、データとシステム上で複雑なビジネスプロセスを自動化できるようにします。共有コンテキストを持つマルチプレイヤーAIエージェントとして機能し、社内チームにビジネス上の質問に対する信頼できる回答を提供し、顧客向け製品を強化します。
AIツール
PromptQL レビュー
PromptQLは、チーム内で共有コンテキストを維持し、修正から学習し、知識を効果的に普及させるように設計されたマルチプレイヤーAIエージェントです。
shipped 2026年7月25日writingfreemium
Domain rating49Monthly visits468/mo
writingresearch
注目ポイント
1PromptQLは、Hasuraによって「GraphQLの精神的後継者」として2025年半ばにリリースされました。
22026年7月、PromptQLはAIネイティブワークスペースをリリースし、共有AIスレッドを統合し、Slackのようなプラットフォームを置き換えることを目指しています。
3PromptQLは「計画・実行」アーキテクチャを利用し、自然言語をLLM外で実行される決定論的なPythonおよびSQLクエリプランに変換します。
42026年2月のパブリックベータでは、70人の社内チームがSlackからPromptQLに移行しました。
PromptQL について
料金プラン
Free Tier
Free
- • Access to core features
- • Limited usage
Pro Tier
Contact for pricing / monthly or annual
- • Full access to all features
- • Higher usage limits
経営陣
Lili RiahiDemand Generation Manager
Anushrut GuptaApplied AI Lead
仕様
APIドキュメント
API提供状況
はい、公開API
features
PromptQLの主な機能
PromptQLは、AI駆動のデータインタラクションとチームコラボレーションを促進するために設計された一連の機能を提供し、正確性とコンテキスト理解を重視しています。
- 共有スレッドとチームブレインによるマルチプレイヤーAIコラボレーション。
- データベース、ウェアハウス、SaaSアプリケーション、APIを含む様々なデータソースとの統合。
- 知識普及を改善するための修正からのコンテキスト学習。
- 自然言語クエリとインタラクションのためのユーザーフレンドリーなインターフェース。
- 生きたナレッジベース内でのリアルタイムの知識共有とキャプチャ。
- Python/SQLコードとしての決定論的なクエリプラン生成と実行のための「計画・実行」アーキテクチャ。
- AIタスクの繰り返し実行のためのPromptQL Programs API。
- 並列実行、エラー処理、再試行を含む改善されたAIプリミティブ。
- Private DDNでのPromptQLのサポートとLLMキーなしモード。
- AI生成アクションの微調整のための編集可能なクエリプラン。
use cases
PromptQLを使用すべきユーザー
PromptQLは、特に正確性とコンプライアンスが重要である場合において、多様なエンタープライズデータ全体で信頼性の高い自然言語分析と自動化を必要とするチームおよび組織向けに設計されています。
- データおよび分析チーム: エンタープライズデータ上での自然言語分析と複雑なビジネスプロセスの自動化のため。
- 技術、ビジネス、運用、およびエグゼクティブチーム: ビジネス上の質問に対する即座の信頼できる回答を得て、専門家の介入への依存を減らすため。
- 顧客向け製品を構築する開発者: データ探索と推論機能を組み込み、エンドユーザーが自身のデータと対話できるようにするため。
- 自律エージェントを構築する開発者: 他のAIエージェントによる自信のある行動を可能にするための信頼できる分析、検索、推論のため。
- 金融サービス、ヘルスケア、小売業の組織: 正確性、コンプライアンス、再現性が最重要視される高信頼AIエクスペリエンスを提供するため。
how to use
PromptQLの使用方法
PromptQLの使用を開始するには、通常、ユーザーはデータソースを接続し、自然言語プロンプトを使用してプラットフォームと対話し、タスクをクエリおよび自動化します。
- 1PromptQLアカウントにサインアップし、無料ティアを利用するか、プロティアへのアクセスについてはお問い合わせください。
- 2PromptQLをデータベース、ウェアハウス、SaaSアプリケーション（例：Salesforce）、APIなどの関連データソースに接続します。
- 3AIネイティブワークスペースを利用して、チームコラボレーションのための共有AIスレッドを開始します。
- 4自然言語プロンプトを入力して、ビジネスデータをクエリしたり、ワークフローを自動化したりします。
- 5AI生成のクエリプランを確認および編集し、正確性と望ましい結果を確保します。
- 6PromptQL Programs APIを活用して、定義されたタスクの繰り返し実行や他のAIエージェントとの統合を行います。
pricing
PromptQLの価格とプラン
PromptQLはフリーミアムモデルで運営されており、基本的な使用のための無料ティアと、高度な機能と専用サポートを備えたプロフェッショナルティアを提供しています。
- 無料ティア: 無料。コアとなるマルチプレイヤーAIコラボレーションとコンテキスト学習機能が含まれます。
- プロティア: 価格についてはお問い合わせください。エンタープライズグレードの自然言語分析、自動化、専用サポートのための強化された機能が含まれます。
Pros
- +Utilizes a 'plan-then-execute' architecture for high accuracy and reliability in data analysis, mitigating LLM hallucinations.
- +Functions as a multiplayer AI agent, fostering shared context and knowledge dissemination within teams.
- +Offers extensive data source integration, connecting to databases, data warehouses, SaaS applications, and APIs without data movement.
- +Provides an API for programmatic access, enabling integration into custom applications and workflows.
- +Compliant with ISO 27001:2022, SOC 2 Type II, and HIPAA, addressing enterprise security and privacy requirements.
- +Offers a freemium model, allowing initial access to core features without upfront cost.
Cons
- −Public user reviews and reception are currently limited, making broad sentiment assessment challenging.
- −Requires a technical rollout and integration for complex enterprise data environments, not a simple plug-and-play solution.
- −Specific pricing for the Pro Tier is not publicly disclosed, requiring direct contact for details.
- −The '100% AI data accuracy' claim in some marketing materials is acknowledged by Hasura as an aspirational goal, not a literal guarantee.
- −May require teams to adapt to a new collaborative workspace paradigm, potentially replacing existing tools like Slack for data-centric conversations.
ポリシー
料金ページ
料金を見る→類似ツール
PromptQLと競合他社
PromptQLは、主に「計画・実行」アーキテクチャと、エンタープライズデータのための「エージェント的セマンティックレイヤー」への注力によって競合他社と差別化を図っています。
1
It provides a visual workspace for managing prompt versions and deployments, connecting applications to LLM providers and logging all requests.
PromptLayer focuses heavily on prompt versioning, logging, and a visual workspace for non-technical users. While it helps manage prompts and their performance, it is more about managing prompts for AI agents or LLMs rather than a single, continuously learning AI agent for team context, which is a core aspect of PromptQL.
2
It offers Git-style version control for prompts, including branching, commits, and merge workflows, and a community library for reusable templates.
PromptHub excels in version control and collaborative prompt development, similar to code repositories. It provides a structured way to manage prompt changes but might require a more explicit workflow for 'learning from corrections' and 'disseminating knowledge' compared to PromptQL's agentic approach.
3
It is an open-source, self-hostable LLMOps platform that combines a prompt playground, management, evaluation, and observability.
Agenta offers a comprehensive open-source solution for prompt management and evaluation, allowing for deep customization and self-hosting. The trade-off is that it requires more technical setup and maintenance compared to a hosted freemium service like PromptQL, and its 'agent' aspect is more about managing LLM applications than a single, continuously learning AI agent for team context.
4
InstantContext↗
It provides a collaborative workspace where humans and AI agents dynamically share artifacts, assign tasks, and build on each other's work, scaling collaboration from individuals to organizations.
InstantContext is very similar to PromptQL in its focus on collaborative AI workspaces and shared context for human-agent and multi-agent teams. It directly addresses the 'multiplayer AI agent' and 'shared context' aspects, potentially offering a very close workflow, but the specifics of its 'learning from corrections' might differ.
Storkでもっと
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