Ihre Kunden fragen immer wieder nach Analytics und KI für ihre eigenen Daten. Selbst gebaut wird daraus ein zweites Produkt, das Sie pflegen müssen.
Analytics und KI in Ihrem Produkt, eingeführt auf Ihre Weise.
Binden Sie ein Dashboard, ein Chat-Panel oder die ganze App ein, schalten Sie jeden Baustein in einem visuellen Konfigurator ein oder aus, und schicken Sie Ihr Engineering nach einem einzigen Backend-Aufruf zurück an Ihr Produkt.
Ihre Kunden fragen. Ihr Produkt antwortet.
In der App
Der Einbettungs-Konfigurator, in Querri.
Das sind Screenshots des Einbettungs-Konfigurators von Querri mit den Daten eines Demo-Unternehmens. Jede Änderung erscheint in der Live-Vorschau, bevor Sie das Snippet kopieren.
Von einem Dashboard bis zur ganzen App. Sie entscheiden, was aktiv ist.
Wählen Sie ein einzelnes Dashboard, ein Chat-Panel, die Bibliothek oder die ganze App. Daten, Definitionen und KI-Analyse kommen mit, es muss also vorher kein Modell gebaut werden.
- Legen Sie Seitenleiste, Kopfzeile, Chat-Panel, Eingabefeld, einen Begrüßungstitel mit Fragen-Buttons und das Theme fest.
- Sehen Sie in der Live-Vorschau, wie sich alles ändert, und kopieren Sie dann das Snippet.
- Sobald das SDK eingebunden ist, ist eine Änderung an dem, was Ihre Kunden sehen, eine Einstellung und kein Engineering-Projekt.
Jeder Ihrer Kunden ist ein echter Nutzer, mit seinem eigenen Filter.
Ihr Backend macht einen einzigen Aufruf, getSession(), in Node, Python oder PHP. Er findet oder erstellt die Person anhand Ihrer eigenen Nutzer-ID, hängt ihren Zeilenfilter an und gibt ein kurzlebiges Sitzungstoken zurück. Ihr API-Schlüssel bleibt auf Ihrem Server.
Der Filter wird zu einer echten Zugriffsrichtlinie: Chat, Projekte, Uploads und Dashboards werden von derselben Engine gefiltert wie in der Haupt-App. Es gibt keine separate Embed-Sicherheit, bei der etwas schiefgehen kann.
const { session_token } = await client.getSession({ user: { external_id: 'usr_812' }, access: { filters: { tenant_id: 'acme' } }, });
Setzen Sie einen Fragen-Button in Ihre eigenen Ansichten. Er fragt Querri für Sie.
Mit sendPrompt() schickt ein Button in Ihrer App, etwa „Diesen Monat erklären“, eine Frage an den eingebetteten Chat. Im Konfigurator legen Sie fest, ob Ihre Nutzer den Denkprozess und die Pläne der KI sehen oder nur die Antwort.
- Bestellungen dieses Monats gelesen
- Mit dem Vormonat verglichen
- Geprüft, welche Konten sich am stärksten verändert haben
Die Daten Ihrer Kunden bleiben deren Daten.
Nur erlaubte Domains
Mit „Erlaubte Domains“ legen Sie fest, welche Websites das Embed einbinden dürfen.
Admin-Einstellungen bleiben unerreichbar
Eingebettete Nutzer können API-Schlüssel, Abrechnung, Sicherheit und andere Admin-Einstellungen nicht öffnen, auch nicht durch Eintippen der URL.
Standardmäßig keine Aufzeichnung
Sitzungsaufzeichnung und Nutzeridentifikation sind im Embed ausgeschaltet, solange Sie sie nicht aktivieren.
Zertifiziert und nie zum Training genutzt
Zertifiziert nach SOC 2 Type II, HIPAA und ISO 27001:2022. Ihre Daten trainieren nie ein Modell.
Drei Schritte. Dann ist Ihr Engineering wieder bei Ihrem Produkt.
- 1
Festlegen, was angezeigt wird
Öffnen Sie unter Einstellungen, Einbetten den Konfigurator. Schalten Sie ein Dashboard, das Chat-Panel, die Bibliothek oder die ganze App ein, prüfen Sie die Vorschau und kopieren Sie das Snippet.
- 2
Pro Nutzer eine Sitzung starten
Ihr Backend ruft getSession() mit der ID Ihres Nutzers und einem optionalen Zeilenfilter auf und übergibt dem Browser ein kurzlebiges Token.
- 3
Komponente einbinden
Nutzen Sie die Komponente für React, Vue, Svelte oder Angular, den Script-Tag-Build oder das PHP-Paket für Laravel, Symfony und WordPress.
Eine Einführung, drei Gruppen, denen das Ergebnis wichtig ist.
Ihre Kunden
Sie fragen das Produkt, das sie ohnehin nutzen, nach ihren eigenen Daten und sehen immer nur ihre eigenen Zeilen.
Ihr Produktteam
Entscheiden Sie, was wann aktiv wird: Starten Sie mit einem Dashboard, ergänzen Sie im nächsten Quartal das Chat-Panel, öffnen Sie die ganze App für Power-User.
Ihr Engineering
Ein Backend-Aufruf in Node, Python oder PHP, eine Komponente für React, Vue, Svelte oder Angular, ein kurzlebiges Token im Browser und dieselben Zeilenfilter wie in der Haupt-App.
Was Produkt- und Engineering-Teams fragen
Was können wir einbetten?
Alles von einem einzelnen Dashboard bis zur kompletten Querri-App: ein Dashboard, das Chat-Panel, die Bibliothek oder die ganze App. Schalten Sie jeden Baustein im Einbettungs-Konfigurator ein oder aus, prüfen Sie die Vorschau und kopieren Sie das Snippet.
Wie sieht jeder Kunde nur seine eigenen Daten?
Ihr Backend startet für jeden Nutzer eine Sitzung anhand Ihrer eigenen Nutzer-ID und kann einen Zeilenfilter anhängen, etwa tenant_id = acme. Dieser Filter wird zu einer echten Zugriffsrichtlinie, sodass Chat, Projekte, Uploads und Dashboards von derselben Engine gefiltert werden wie in der Haupt-App.
Wie viel Engineering-Aufwand ist das?
Ein Backend-Aufruf, getSession(), in Node, Python oder PHP, dazu eine Komponente für React, Vue, Svelte oder Angular, ein Script-Tag-Build oder das PHP-Paket für Laravel, Symfony und WordPress. Danach ist das, was Ihre Kunden sehen, eine Einstellung.
Gelangt unser API-Schlüssel jemals in den Browser?
Nein. Ihr Backend tauscht den API-Schlüssel gegen ein kurzlebiges Sitzungstoken, und der Browser erhält nur dieses Token. Mit „Erlaubte Domains“ legen Sie fest, welche Websites das Embed einbinden dürfen.
Kommen eingebettete Nutzer an die Admin-Einstellungen?
Nein. API-Schlüssel, Abrechnung, Sicherheit und andere Admin-Einstellungen sind im Embed nicht erreichbar, auch wenn jemand die URL eintippt.
Werden unsere Nutzer im Embed aufgezeichnet oder getrackt?
Nur wenn Sie es einschalten. Sitzungsaufzeichnung und Nutzeridentifikation sind im Embed standardmäßig aus.
Wir betten schon Dashboards aus einem BI-Tool ein. Warum zusätzlich das?
Behalten Sie sie. Eingebettete Dashboards beantworten die Fragen, für die jemand sie gebaut hat. Querri ergänzt eine KI, die Ihre Kunden alles fragen können, auf Daten und Definitionen, die sie bereits versteht, ohne dass zuerst ein Modell gebaut werden muss.
Für Ihr Team. Und auch für Ihre Kunden.
Starten Sie mit einem Dashboard. Ergänzen Sie die KI, wenn Ihre Kunden so weit sind.