Shapor Naghibzadeh在2009年作为Google系统运维工程师时，体会到了好故事的价值。当时，中国支持的黑客将目标对准这家搜索巨头，行动代号“极光行动”（Operation Aurora）。他被叫进一个仓促组建的战情室，负责解释公司服务器上究竟发生了什么。
通过不相关的网络追踪网络攻击，让Naghibzadeh懂得了经过验证的知识的价值。但这是一项昂贵且耗时的工作。他认为，大语言模型（LLM）可以在极短时间内将同样的功能带到各种数据库中。
在接下来的六年里，Naghibzadeh专注于数据与网络安全的交汇点，利用Google的资源构建工具，让安全分析师能够查询复杂数据。2016年，他在Google X实验室联合创立了初创公司Chronicle，将同样的功能带给其他公司。
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：将他为网络安全开发的技术应用于各种分析场景。他联合创立了QueryStory，并出任CEO，联合创始人包括CTO Stanley Yang（前Google同事、EvolutionIQ首席工程师）和CPO David Glusic（Accenture资深人士）。这家初创公司于今日脱离隐身模式。
“你会得到一种调查模式——你先向数据提出一连串问题，当你能提出足够多的问题后，再把它们组合成一个叙述，”Naghibzadeh说。“这就是QueryStory名字的由来。用数据讲故事，对吧？把基于真相的叙述拼接起来。”
QueryStory在2025年底从Brightmind Ventures和New York Life Ventures获得了600万美元种子轮融资，估值为6000万美元，此后一直在开发和试点其产品。QueryStory的目标客户是管理大型专有数据库的企业；它作为一个平台，为销售团队或运营经理等用户统一数据分析和审查。
“我们正在做的是弥合AI的信任鸿沟，让企业获得可以据此采取行动的答案，”Naghibzadeh说。“不是租用人力判断和大量外派工程师，而是将这一过程产品化。”
New York Life Ventures合伙人Tim Del Bello投资了该公司。他还在用该平台替代几个人的工作，制作季度业务回顾报告，他现在希望这能成为一个实时仪表盘。
“这款产品就是为像我这样的人打造的：寻求真相的决策者，需要处理复杂、分散的数据源，但手边没有数据科学或商业智能团队，尤其是在高度受监管的行业中运营时，”他对TechCrunch说。
解决脆弱AI系统的问题
我分享了一个太空活动数据库，它有助于了解SpaceX等公司在轨道上做什么。QueryStory在几个小时内生成了该数据的可视化，而我曾和一个开发人员做这个项目花了几周时间。它生成了复杂的仪表盘和分析，最值得注意的是，它给出了一个置信度指标，显示AI代理为何认为这些分析是准确的。
绕地球轨道运行的卫星可视化。**图片来源：**QueryStory / QueryStory
从太空数据派生的一组查询。**图片来源：**QueryStory / QueryStory
一个QueryStory。**图片来源：**QueryStory / QueryStory
QueryStory的置信度指标。**图片来源：**QueryStory / QueryStory
这类工作也可以用前沿实验室构建的协作工具完成，但这些工具在用户体验上刻意做了限制。QueryStory的赌注之一是，用户——尤其是大公司的用户——在将AI集成到工作流程中时，希望获得更多的透明度、可靠性和掌控力。
例如，一家科技公司的高管最近告诉TechCrunch，他用Claude Cowork查询公司数据库，然后让模型展示它编写的SQL查询，以确保这些查询合理，之后才发给数据分析师进行人工审查。在QueryStory中，这些SQL查询会自动浮出水面，用户可以将分析标记给人类同事审查，而这些审查会被记录在平台中。
“在构建需要持久且让大规模业务依赖的东西时，AI比人们想象的更脆弱，”Brightmind Partners合伙人Tayler Sipperly告诉TechCrunch。
Naghibzadeh指出，当公司将数据连接到LLM的聊天界面时，“组织内成百上千的人都在问他们的问题，得到他们各自版本的真相，然后放进PPT里分享——你最终只会得到海量内容堆积，没有任何真正的地方能把内容和数据关联起来。”
还有经济因素要考虑。QueryStory被设计为模型无关的，尽管目前主要使用前沿实验室提供的最新模型。虽然他的公司在产品基础上与前沿实验室竞争，但Naghibzadeh相信，客户会更愿意与一个没有动力尽可能多销售智能的服务提供商合作。
“我们有很多优势，我们不是那些围绕计算、存储或token消耗模式建立业务的公司之一，”Naghibzadeh说。他认为，像QueryStory这样的专用工具比通用代理更高效、更准确，因为它能理解和保留上下文。
“我们出售的是对答案的信任，对吧？”他说。“我们出售的是我们为业务增加的价值，我们的全部目标就是让CFO能够理解‘这东西到底要花多少钱？’”