使用场景

企业使用PromptQL检索特定月份的Uber收据。

个人用户通过PromptQL查询过去三个月内购买的产品。

销售团队利用PromptQL提取销售机会中的共同痛点。

项目经理使用PromptQL总结Acme项目的最新活动并制定行动项。

产品特色

- 代理查询规划：PromptQL能够模拟人类的思维过程，先收集相关数据，再应用LLM进行分类和处理。

- 私有数据检索：专门针对私有数据设计，提高了数据检索的安全性和准确性。

- 与LLM集成：PromptQL可以与大型语言模型集成，以提高数据处理的智能化水平。

- 用户自定义：用户可以根据自己的需求添加LLM API密钥，定制化数据访问方案。

- 易于上手：提供简洁的步骤指导用户如何连接数据、添加API密钥并开始使用AI。

- 性能对比：通过ADAB（代理数据访问基准）评估现有AI代理/助手的性能，并与PromptQL进行对比。

- 开放合作：鼓励用户与开发者合作，共同构建和优化AI代理。

使用教程

1. 连接你的数据：按照PromptQL的指导将你的私有数据源连接到平台。

2. 添加你的LLM API密钥：在PromptQL中输入你选择的大型语言模型的API密钥，以便进行数据分类和处理。

3. 构建与AI：利用连接的数据和LLM，开始构建你的代理查询规划，以实现自动化的数据访问和处理。

4. 评估性能：通过代理数据访问基准（ADAB）评估你的AI代理/助手的性能，并与PromptQL进行对比。

5. 优化代理：根据性能评估结果，调整和优化你的代理查询规划，以提高数据检索的效率和准确性。

6. 合作开发：与PromptQL团队合作，进一步开发和完善你的AI代理，以满足特定的业务需求。