Pylar

Tài liệu Pylar

Xây dựng các tác nhân AI tương tác với dữ liệu của bạn một cách an toàn. Kết nối cơ sở dữ liệu, tạo các chế độ xem được quản lý, và triển khai các công cụ MCP đến bất kỳ trình xây dựng tác nhân nào.

Chào mừng đến với Pylar

Pylar là một lớp truy cập dữ liệu an toàn cho các tác nhân AI cho phép tương tác với các nguồn dữ liệu có cấu trúc mà không cần truy cập trực tiếp vào cơ sở dữ liệu hoặc tích hợp API phức tạp.

Cách hoạt động

1. Nguồn dữ liệu kết nối với Pylar (Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, Salesforce, và nhiều hơn nữa)
2. Chế độ xem SQL được tạo ra để quản lý chính xác dữ liệu mà các tác nhân có thể truy cập
3. Công cụ MCP được xây dựng trên chế độ xem—nhiều công cụ cho các trường hợp sử dụng khác nhau
4. Công cụ xuất bản đến các trình xây dựng tác nhân (Claude Desktop, Cursor, LangGraph, Zapier, Make, n8n, và nhiều hơn nữa)
5. Evals giám sát tất cả các tương tác công cụ để quan sát và tối ưu hóa

Lợi ích chính:

• ✅ Bảng điều khiển duy nhất: Cập nhật chế độ xem và công cụ mà không cần triển khai lại tác nhân
• ✅ Không truy cập thô: Các tác nhân chỉ truy cập dữ liệu thông qua các chế độ xem được quản lý của bạn
• ✅ Giao diện thống nhất: Một điểm cuối MCP cho tất cả các nguồn dữ liệu
• ✅ Quan sát thời gian thực: Giám sát tất cả các tương tác tác nhân với Evals

Tìm hiểu cách Pylar cung cấp các chế độ xem SQL được quản lý, tạo công cụ MCP hỗ trợ AI, và tích hợp đa cơ sở dữ liệu liền mạch. Bắt đầu hoạt động trong vài phút. Kết nối cơ sở dữ liệu của bạn, tạo chế độ xem, và triển khai tác nhân đầu tiên của bạn. Khám phá các lợi ích: bảo mật, trải nghiệm nhà phát triển, xuất sắc vận hành, và hiệu quả chi phí. Xem 20 ví dụ tác nhân thực tế cho hỗ trợ khách hàng, bán hàng, tiếp thị, sản phẩm, tài chính, và vận hành.

Tính năng chính

🔒 Chế độ xem SQL được quản lý

Tạo các chế độ xem SQL xác định chính xác dữ liệu mà các tác nhân có thể truy cập. Chế độ xem là mức truy cập duy nhất—các tác nhân không bao giờ có quyền truy cập thô vào cơ sở dữ liệu.

🤖 Tạo công cụ MCP hỗ trợ AI

Mô tả những gì bạn muốn bằng ngôn ngữ tự nhiên, và AI của Pylar tạo ra các công cụ MCP cho tác nhân của bạn. Không cần viết mã thủ công.

🔗 Tích hợp đa cơ sở dữ liệu

Kết hợp dữ liệu trên nhiều cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu, và ứng dụng kinh doanh. Truy vấn Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, Salesforce, và nhiều hơn nữa—tất cả ở một nơi.

📊 Quan sát tích hợp

Giám sát hiệu suất tác nhân với bảng điều khiển Evals. Theo dõi lỗi, mẫu truy vấn, và tối ưu hóa công cụ của bạn dựa trên dữ liệu sử dụng thực tế.

🚀 Một bảng điều khiển

Cập nhật chế độ xem và công cụ mà không cần triển khai lại tác nhân. Các thay đổi phản ánh ngay lập tức trên tất cả các trình xây dựng tác nhân—Claude Desktop, Cursor, LangGraph, Zapier, và nhiều hơn nữa.

Bắt đầu

Bước 1: Kết nối dữ liệu của bạn

Kết nối cơ sở dữ liệu và nguồn dữ liệu của bạn với Pylar. Các nguồn được hỗ trợ bao gồm:

• Cơ sở dữ liệu: BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, MySQL, Redshift, MotherDuck, Supabase, và nhiều hơn nữa
• Ứng dụng kinh doanh: HubSpot, Salesforce, Google Sheets, và nhiều hơn nữa

Tìm hiểu cách kết nối nguồn dữ liệu của bạn

Bước 2: Tạo chế độ xem

Sử dụng SQL IDE của Pylar để tạo các chế độ xem được quản lý cho dữ liệu của bạn. Kết hợp trên nhiều cơ sở dữ liệu, lọc dữ liệu nhạy cảm, và xác định chính xác những gì các tác nhân có thể truy cập.

Tìm hiểu cách tạo chế độ xem đầu tiên của bạn

Bước 3: Xây dựng công cụ MCP

Tạo công cụ MCP bằng AI hoặc thủ công. Mỗi công cụ xác định cách các tác nhân tương tác với chế độ xem của bạn.

Tìm hiểu cách tạo công cụ MCP

Bước 4: Xuất bản và triển khai

Xuất bản công cụ của bạn và nhận thông tin xác thực MCP. Kết nối với bất kỳ trình xây dựng tác nhân nào—không rắc rối API, không cần triển khai lại.

Tìm hiểu cách xuất bản và triển khai công cụ của bạn

Các trường hợp sử dụng phổ biến

Xây dựng các tác nhân truy cập lịch sử khách hàng, đơn hàng, và vé hỗ trợ Phân tích kênh bán hàng, dự báo doanh thu, và xác định cơ hội Tối ưu hóa chiến dịch, phân tích phân bổ, và đo lường ROI Theo dõi việc áp dụng tính năng, phân tích mẫu sử dụng, và ưu tiên cải tiến Phân tích doanh thu, theo dõi chi phí, và tạo báo cáo tài chính Giám sát sức khỏe hệ thống, theo dõi hiệu suất, và tạo báo cáo sự cố

Các phần tài liệu

📚 Tìm hiểu

Các hướng dẫn toàn diện bao gồm mọi thứ từ kết nối cơ sở dữ liệu đến giám sát với Evals:

• Tạo kết nối - Kết nối nguồn dữ liệu của bạn
• Tạo chế độ xem dữ liệu - Xây dựng các chế độ xem SQL được quản lý
• Xây dựng công cụ MCP - Tạo công cụ cho tác nhân của bạn
• Xuất bản công cụ - Triển khai đến các trình xây dựng tác nhân
• Kết nối trình xây dựng tác nhân - Tích hợp với Claude, Cursor, LangGraph, và nhiều hơn nữa
• Evals - Giám sát và tối ưu hóa hiệu suất tác nhân

💡 Ví dụ

20 ví dụ tác nhân thực tế trên các lĩnh vực khác nhau:

• Hỗ trợ khách hàng & Thành công (4 ví dụ)
• Bán hàng & Doanh thu (4 ví dụ)
• Tiếp thị (4 ví dụ)
• Sản phẩm (3 ví dụ)
• Tài chính (3 ví dụ)
• Vận hành (2 ví dụ)

Xem cách người khác đang sử dụng Pylar

❓ Trợ giúp

Nhận câu trả lời cho các câu hỏi phổ biến và trợ giúp khắc phục sự cố:

• FAQ - Các câu hỏi thường gặp
• Khắc phục sự cố - Các vấn đề phổ biến và giải pháp

Cần trợ giúp?

• Email hỗ trợ: support@pylar.ai
• Bắt đầu: Đăng ký Pylar
• Trang web: pylar.ai

Sẵn sàng bắt đầu?

Theo dõi hướng dẫn từng bước của chúng tôi để xây dựng tác nhân đầu tiên của bạn

Tài liệu này được xây dựng và lưu trữ trên Mintlify, một nền tảng tài liệu dành cho nhà phát triển.