产品亮点
代理查询规划，先收集再处理
专注私有数据检索
可接入自有 LLM API 密钥
提供 ADAB 基准评估对比
你能用它做什么
- 检索特定月份的收据和消费记录
- 从销售机会中提炼共同痛点
- 总结项目最新活动并生成行动项
怎么用
- 1 把私有数据源连接到 PromptQL。
- 2 添加你选择的 LLM API 密钥。
- 3 构建代理查询规划并测试。
- 4 用 ADAB 评估效果并持续优化。
适合谁使用
需要查询内部私有数据的团队在搭建 AI 代理的开发者希望评估检索效果的研究人员
优点
- 针对私有数据，安全边界更清晰
- 查询过程分步，可解释性较好
- 可自带模型密钥，灵活组合
局限
- 需要一定技术基础才能上手
- 效果取决于数据质量和模型选择
- 免费合作方式的具体范围需与官方确认
PromptQL 是什么
PromptQL 是一个为 AI 设计的代理数据访问工具。它的做法是模拟人的思路：先收集相关信息，再调用大语言模型做分类和后续处理，而不是一次性把问题丢给模型。这样在私有数据、非标准化查询的场景下，检索效率和准确率会更稳。你可以连接自己的数据源、添加 LLM API 密钥来构建代理查询，并用 ADAB 基准评估现有 AI 代理的表现。官方提出免费构建首个代理的合作方式。
你能用它做什么
- 检索特定月份的收据和消费记录
- 从销售机会里提炼反复出现的痛点
- 总结某个项目的最新活动并列出行动项
- 连接私有数据源，做分步查询规划
适合谁使用
- 需要查询内部私有数据的团队
- 正在搭建 AI 代理的开发者
- 想评估和改进检索效果的研究人员
需要留意什么
它不是开箱即用的普通工具，连接数据源、配密钥、设计查询规划都需要技术基础。检索效果很吃数据质量，历史数据混乱的话结果会打折扣。免费构建首个代理是合作性质，具体覆盖范围和后续怎么收费，需要和官方确认清楚再投入精力。
常见问题
PromptQL 解决什么问题？
提升私有数据的检索效率和准确性，特别是非标准化查询。
需要自己的模型密钥吗？
可以添加自己的 LLM API 密钥来定制方案。
怎么评估效果？
通过 ADAB（代理数据访问基准）评估并与 PromptQL 对比。
为什么说它免费
官网写明的免费方式： 免费
免费额度、试用天数与功能范围由官网决定，随时可能调整，请以官网为准。
产品截图
截图归档自收录页面，仅供预览参考。
