Prompt SQL本身不直接支持實時數據分析，但可以通過結合其他技術和工具實現實時數據分析的目的。
Prompt SQL是一種利用提示工程（Prompt Engineering）來優化大型語言模型（如GPT）在Text-to-SQL轉換效果的方法。它通過設計特定的提示詞或句子，引導模型生成更符合用戶意圖的SQL查詢。
實時數據分析通常需要數據庫管理系統（DBMS）的支持，如MySQL或PostgreSQL，這些系統提供了對SQL的支持，并具有高效的查詢處理能力。此外，還可以使用數據庫復制、集群和緩存等技術提高系統的可伸縮性和容錯性，改善響應時間。
雖然Prompt SQL本身不直接支持實時數據分析，但可以通過與能夠處理實時數據的數據庫系統結合使用，間接實現實時數據分析。例如，可以構建一個系統，該系統接收用戶的自然語言查詢，使用Prompt SQL技術將查詢轉換為SQL語句，然后將這些語句發送到支持實時數據處理的數據庫中執行，最后將結果返回給用戶。
通過上述方法，Prompt SQL可以作為一種工具，幫助用戶更高效地構建和執行實時數據分析任務。
