PromptQL 소개
PromptQL이란
PromptQL은 Hasura의 데이터 에이전트 플랫폼이다. Hasura는 Hasura GraphQL Engine과 Data Delivery Network를 만든 회사다. 핵심 발상은 AI의 정확도가 주어진 컨텍스트만큼만 정확하다는 것이다. 그리고 중요한 컨텍스트는 보통 스키마 안이 아니라 사람의 머릿속에 있다. PromptQL은 기존에 있는 그대로의 웨어하우스, 데이터베이스, SaaS 앱, API에 연결한 뒤, 팀이 그 암묵지를 업무 흐름 속에서 기록하게 한다.
이 제품은 Hasura가 수년간 붙잡고 있던 두 가지 문제를 축으로 삼는다. 둘 다 어렵다. 첫째는 공유 컨텍스트다. 컨텍스트를 한 번 추출해 AI에 넘기는 대신, PromptQL은 사람과 AI가 함께 일하고 서로를 고치는 플라이휠을 계속 돌린다. 에이전트를 한 번 고치면 그 수정이 모두에게 적용된다. 둘째는 보안이다. PromptQL은 권한을 데이터 계층에서 결정론적으로 강제하므로, 각자의 에이전트는 그 사람이 가진 접근 권한 안에서만 움직이고 그 이상은 하지 않는다. 이것이 관문이다. 이것이 없으면 팀은 중요한 일을 맡길 수 없다.
가장 큰 한계는 적용 범위다. PromptQL은 기업용 도구이지 소비자용 챗봇이 아니다. 무엇보다 AI 분석 도구이며, Team 요금제는 사용자당 월 40달러부터 시작한다. 단일 테넌트 배포나 자체 모델 구성 같은 기능은 Enterprise와 Custom 계약 뒤에 있다. 개인 작업용 무료 어시스턴트를 원한다면 이건 그런 용도가 아니다.
시작하기
- prompt.ql.app에서 워크스페이스를 만들고 무료인 Playground에 로그인한다.
- 데이터 소스를 연결한다. PromptQL은 웨어하우스, 데이터베이스, SaaS 앱의 스키마를 살펴 데이터를 옮기지 않고 통합 데이터 그래프를 만든다.
- 동료 몇 명을 초대해 스레드와 컨텍스트를 처음부터 공유한다.
- 공유 스레드에서 실제 비즈니스 질문을 던지고 에이전트가 코드를 작성해 답하게 한다.
- 틀린 부분은 근원에서 고쳐 그 수정이 팀 전체에 남게 한다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- 데이터 및 분석 팀
- 운영 관리자
- 기업 IT 및 보안 책임자
작업
- 지표 급증 조사
- 월말 내보내기 수정
- 반복되는 비즈니스 질문 응답
활용 상황
- 특정 오후에 지표가 왜 튀었는지 설명하려는 성장 팀
- 서로 다른 시스템에 도착한 지역별 수치를 맞추는 재무 부서
- 보안을 중시하는 조직이 사내에서 AI를 도입하는 상황
주요 기능
멀티플레이어 공유 스레드
PromptQL은 사적인 채팅이 아니라 공유 스레드로 돌아간다. 그래서 어떤 지표에 대한 대화는 팀 전체가 보고 이어붙일 수 있는 자리에 남는다. 누군가 에이전트를 고치면 그 수정은 같은 스레드를 쓰는 모두에게 적용된다. 이 기능이 PromptQL을 단일 사용자 AI 어시스턴트와 갈라놓는다. 그게 전부다.
공유 컨텍스트 두뇌
공유 컨텍스트 계층은 스키마에 결코 들어가지 않는 정의, 예외, 암묵지를 담는다. 지식, 스킬, 그리고 에이전트가 답할 때 참조하는 의미 계층을 아우른다. 컨텍스트는 실제 업무 도중 적시에 포착되므로, 적어 두는 순간부터 쇠퇴하는 대신 최신 상태를 유지한다.
준비 없이 어떤 데이터든 연결
PromptQL은 지금 있는 그대로의 웨어하우스, 데이터베이스, SaaS 앱, API에 연결한다. 스키마를 살펴 통합 데이터 그래프를 만들고, 데이터를 옮기거나 재구성하지 않는다. 실제로는 긴 마이그레이션 프로젝트 대신 몇 분 만에 데이터에서 질문으로 넘어갈 수 있다는 뜻이다.
정형 보고서가 아니라 코드로 하는 답변.
에이전트는 정형 보고서를 불러오는 대신 눈앞의 질문에 답하는 코드를 쓴다. 제품 자체의 예시에서 그것은 여러 시스템에 연결해 급증에 대해 가설을 하나씩 검증하고, 답이 담긴 패널을 추가한다. 이런 방식이라 아무도 미리 예상하지 못한 질문도 다룰 수 있다.
결정론적 보안 가드레일
권한은 데이터 계층에서 모든 사용자, 모든 소스, 모든 쿼리에 대해 강제된다. 각자의 에이전트는 그 사람이 가진 접근 권한 안에서만 움직이고 그 이상은 하지 않는다. 한 조직이 서로 다른 정책을 가진 여러 시스템에서 데이터를 다룰 때 중요하다. 가드레일은 나중에 덧붙인 게 아니다. 내장되어 있다.
봇별 모델 선택
PromptQL은 OLU라는 정규화 단위로 사용량을 측정하고, 봇마다 다른 모델을 고르거나 스레드 중간에 바꿀 수도 있게 한다. DeepSeek, Qwen, GLM 같은 오픈 웨이트 옵션은 최전선 모델의 몇 분의 일 비용이므로, 팀은 작업별로 비용과 성능을 저울질할 수 있다.
장단점
장점
- 공유 스레드와 공유 컨텍스트 두뇌 덕분에 수정이 한 사용자가 아니라 팀 전체에 남는다.
- 기존 웨어하우스, 데이터베이스, SaaS 앱, API에 데이터를 옮기거나 재구성하지 않고 연결한다.
- 권한이 데이터 계층에서 결정론적으로 강제되어 보안을 중시하는 기업에 맞는다.
- Hasura의 지원을 받으며, 그 GraphQL Engine과 Data Delivery Network는 대기업 내부에서 돌아간다.
- 팀은 봇별로 또는 스레드 중간에 모델을 바꿔 비용과 정확도를 조절할 수 있다.
단점
- 무료 Playground는 멀티플레이어 봇 구축만 다루므로, 실제 운영에는 유료 요금제가 필요하다.
- Team 요금제는 사용자당 월 40달러부터이고 주 단위로 나눠 청구되어, 규모가 큰 그룹에서는 부담이 쌓인다.
- 단일 테넌트 배포와 자체 모델 구성에는 Enterprise 또는 Custom 계약이 필요해, 작은 팀이 쉽게 얻기 어렵다.
- API 제공 여부가 공개 문서화되어 있지 않아 자동화 연동을 미리 계획하기 어렵다.
자주 묻는 질문
비즈니스 데이터와 시스템에 연결해 코드를 작성하여 실제 질문에 답하고, 팀이 고칠수록 더 나아진다. 초점은 일반적인 채팅이 아니라 근거 있고 추적 가능한 분석과 자동화다.
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PromptQL 대안
Forefront
Forefront · 코딩Forefront는 오픈소스 AI로 무언가를 만드는 웹 플랫폼이다. 대표적인 오픈소스 언어 모델을 자신의 데이터로 미세 조정하고, 성능을 평가하고, API로 실행하거나 내보내 직접 호스팅할 수 있다. 폐쇄형 플랫폼의 편의를 원하면서도 모델과 데이터의 소유권은 놓지 않으려는 개발자가 대상이다.
Startkit
StartKit.AI · 코딩Startkit은 AI SaaS와 AI 래퍼 제품을 만들기 위한 보일러플레이트다. 지루한 부분을 미리 연결해 둔 AI 스타트업 보일러플레이트라고 생각하면 된다. 인증, Stripe와 Lemon Squeezy 결제, 사용량 제한, 트랜잭션 이메일, 그리고 OpenAI, Anthropic, Groq, Llama와 통신하는 AI API 스타터 키트가 포함된다. 저장소를 복제하고 가격을 정한 뒤 사용자가 실제로 돈을 내는 부분에 착수하면 된다. React와 Tailwind 위의 Next.js로 만들어졌기 때문에 보일러플레이트 코드의 상당 부분이 이미 익숙하게 느껴진다.
Testim
Tricentis · 코딩Testim은 웹, 모바일, Salesforce 애플리케이션 전반에 걸쳐 엔드투엔드 테스트를 만들고 실행하는 AI 기반 테스트 자동화 플랫폼이다. 머신러닝에 기대어 인터페이스가 바뀌어도 테스트를 안정적으로 유지하므로, 팀은 깨진 셀렉터를 고치는 데 쓰는 시간을 줄인다. 오늘부터 쓸 수 있는 자동화 테스트 도구치고 나쁘지 않다. 브라우저에서 동작을 녹화해 테스트를 만들고, 더 세밀한 제어가 필요하면 JavaScript를 더한다. 바쁜 QA 팀에게 탄탄한 선택이다.


