数据分析初创公司QueryStory今日结束隐身模式正式亮相，其核心产品利用大语言模型帮助企业分析大型专有数据库，并在给出答案的同时提供可验证的推理过程，以弥合企业对AI的信任鸿沟。该公司由前谷歌工程师Shapor Naghibzadeh创立并担任CEO，已从Brightmind Ventures和New York Life Ventures获得600万美元种子轮融资，估值达6000万美元。
Naghibzadeh在2009年作为谷歌系统运维工程师时，曾参与应对代号“极光行动”的网络攻击。在追踪攻击源头、梳理分散网络数据的过程中，他意识到经过验证的知识具有极高价值，但获取过程耗时费力。他认为大语言模型能在更短时间内为各类数据库带来同样的功能。此后六年，他专注于数据与网络安全交叉领域，利用谷歌资源构建工具，帮助安全分析师查询复杂数据。2016年，他参与创立了谷歌X实验室旗下的Chronicle公司，致力于将这一能力带给其他企业。
去年，随着大语言模型在数据分析中承担越来越重要的角色，Naghibzadeh看到了新的机会，将原本用于网络安全的技术扩展到更多分析场景。他与前谷歌同事、EvolutionIQ首席工程师Stanley Yang以及埃森哲资深人士David Glusic共同创立了QueryStory。公司面向拥有大型专有数据库的企业，为销售团队、运营经理等用户提供统一的数据分析和审查平台。
“我们正在弥合AI的信任鸿沟，让企业获得可以据此行动的答案。”Naghibzadeh表示，“我们没有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了。”他强调，与直接使用聊天界面不同，QueryStory会记录用户的整个调查过程，将一系列问题整合成叙事，并始终与底层数据挂钩。
New York Life Ventures合伙人Tim Del Bello既投资了该公司，也是其用户。他此前需要多人协作完成的季度业务回顾，如今用该平台即可生成，他还希望未来能将其变成实时仪表板。Del Bello说：“这个产品就是为像我这样的人打造的：需要在高度监管行业中处理复杂、分散数据源，但没有数据科学或商业智能团队可用的决策者。”
据TechCrunch测试，使用QueryStory分析一个太空活动数据库，仅数小时就生成了可视化结果，而类似工作过去由开发者完成需要数周。该平台还会显示AI代理编写SQL查询语句，用户可以将其标记出来供人工同事审查，审查记录会保留在平台中。产品也提供置信度指标，说明AI代理认为分析准确的原因。
目前QueryStory构建为模型无关，但现阶段主要使用前沿实验室提供的最新模型。虽然与前沿实验室在产品层面存在竞争，但Naghibzadeh认为，客户更倾向于选择不与自己数据利益冲突的服务提供商。Brightmind Partners合伙人Tayler Sipperly表示：“AI在构建持久且大规模业务依赖的产品时，比人们想象的更脆弱。”Naghibzadeh也指出，当公司直接把数据接入大语言模型的聊天界面时，组织内数百上千人各自提问、得到各自版本的事实，并制成演示文稿传播，最终会造成大量内容蔓延，且没有与数据关联的统一场所。