2009年，Shapor Naghibzadeh还是谷歌的一名系统运维工程师。当时，一场名为“极光行动”（Operation Aurora）的网络攻击将这家搜索巨头列为目标，攻击者据称有中国背景。他被叫进一个临时组建的作战室，负责解释公司服务器里到底发生了什么。
在分散的网络中追踪网络攻击，让Naghibzadeh体会到了经过验证的知识的价值。但这个过程既昂贵又耗时。他认为，大语言模型（LLM）能以极短的时间，将同样的能力带到各类数据库中。
接下来的六年，Naghibzadeh专注于数据与网络安全的交叉领域，利用谷歌的资源构建工具，帮助安全分析师查询复杂数据。2016年，他在谷歌X实验室联合创立了Chronicle，将同样的能力带给其他公司。
去年，随着大语言模型在数据分析中扮演越来越重要的角色，Naghibzadeh看到了一个新机会：把为网络安全开发的技术，应用到更广泛的分析场景中。他联合创立了QueryStory并出任CEO，联合创始人包括CTO Stanley Yang——一位前谷歌同事、EvolutionIQ首席工程师，以及CPO David Glusic——一位埃森哲老兵。这家初创公司今天正式走出隐身模式。
用数据讲故事，但必须基于事实
“你会看到一种调查模式——你对数据提出一系列问题，在能够提出若干问题之后，你把它们整合成一个叙事，”Naghibzadeh说。“这就是QueryStory名字的由来。它是关于用数据讲故事，对吧？把基于事实的叙事组合在一起。”
QueryStory在2025年底完成了600万美元种子轮融资，由Brightmind Ventures和New York Life Ventures投资，估值达到6000万美元。此后，该公司一直在与客户一起开发和试点其产品。QueryStory瞄准的是管理大型专有数据库的企业，作为一个平台，为销售团队或运营经理等用户整合数据分析和审查。
“我们正在做的是弥合AI与企业之间的信任鸿沟，让AI给出企业可以据此行动的答案，”Naghibzadeh说。“不是租用人力判断和成群的驻场工程师，而是把这一过程产品化。”
投资人的双重身份：既是出资方，也是用户
New York Life Ventures合伙人Tim Del Bello投资了这家公司。他同时也在用这个平台替代几个人的工作，生成季度业务回顾报告——他现在希望这能变成一个实时仪表盘。
“这个产品就是为像我这样的人打造的：寻求事实真相的决策者，需要处理复杂、分散的数据源，但手头没有数据科学或BI团队，尤其是在高度监管的行业里运营时，”他告诉TechCrunch。
QueryStory目前仍处于早期阶段，但其切入的“AI信任”问题，正是大模型在企业级应用中最大的拦路虎之一。能否让企业真正放心地把关键决策建立在AI给出的答案之上，将是这家初创公司接下来要证明的事。
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