Tus datos, a un mensaje de Slack

 

 

Construido por

DistillGenie makes enterprise data truly self-service. No dashboards, no code, no friction. Now available across Slack and Google Meet.

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DistillGenie hace que los datos empresariales sean verdaderamente autoservicio. Sin cuadros de mando, sin código, sin fricciones.

Las marcas más innovadoras del mundo eligen Distillery.
 Y por una buena razón.

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Por fin, un Asistente BI que todo tu equipo puede utilizar

DistillGenie is a conversational interface built by Distillery that connects Slack, Google Meet, AI Agents, and AtScale’s MCP server (semantic layer). It translates everyday language into smart queries, and delivers governed answers straight back to your team—whether you’re typing in Slack or talking in a meeting.

No dashboards to build. No SQL to write. No data team backlog.

Características principales

Preguntas en lenguaje natural → respuestas con datos estructurados

Tablas, gráficos y resúmenes dinámicos interactivos en Slack

Real-time voice answers inside Google Meet

Sitio web dedicado a “Perspectivas detalladas” para una exploración más profunda

Programa informes recurrentes con sencillos comandos de Slack

Elige entre distintos tipos de gráficos y personaliza las respuestas de DistillGenie

Diseñado para la escala. Diseñado para la sencillez.

Seguro, auditable y preparado para el futuro para funcionar en cualquier LLM o canal

  • LangChain + LanGraph + LLMs (OpenAI, Anthropic, etc.) handle translation
  • FastAPI backend on AWS Lambda processes context + route queries
  • AtScale’s MCP server integration with any database. 
  • Text to speech and whisper for voice responses 
  • Slack SDK (“slack_bolt”) formats and returns clear answers for Slack interaction
  • Summaries + charts formatted for real-time insights 
L
  • Entry point: Slack
  • Supervisor: Receives the user’s message and determines whether to route it to the Default Agent or Genie Agent.
  • Default Agent: Handles general questions unrelated to Databricks, tables, SQL, etc.
  • AtScale Agent: Connects to AtScale MCP server and using the tools exposed it creates the right SQL query to answer the question
  • AtScale MCP: Runs the query and returns a JSON response
  • Data Formatter Agent: Organizes Genie Agent’s response into tables and generates a brief summary.
  • Prompt Systems: Stores prompts and instructions.
  • Memory: Retains the last five interactions for context.
  • Entry point: Google Meet
  • Wake Word: In order for DistillGenie to “listen” to a question the wake word “Hey DistillGenie…” has to be used before the ask, after 2 seconds of silence it will take the question to analyze it.
  • Whisper: Receives the user’s message by voice and transcribes it to text
  • Main Workflow: Same as using Slack
  • Data Formatter Agent: It creates a brief response with a link to a dynamic dashboard created for the answer given
  • Text To Voice: Receives the answer from the formatter Agent and converts it to voice using OpenAI Text To Speech model