从“极光行动”到QueryStory：前谷歌工程师如何用AI重构企业数据信任链

【科技24时区】2009年，当一场代号为“极光行动”（Operation Aurora）的网络攻击将矛头指向搜索巨头谷歌时，系统运维工程师Shapor Naghibzadeh被紧急召入一个临时组建的“作战室”。他的任务很明确：向高层解释公司服务器内部究竟发生了什么。那段在杂乱无章的网络中追踪黑客踪迹的经历，让Naghibzadeh深刻意识到“经过验证的知识”有多珍贵，但也让他看到了传统方法的代价——昂贵且耗时。

如今，这位前谷歌工程师认为，大语言模型（LLM）能在极短时间内，为各类数据库赋予同样的能力。这种从网络安全领域汲取的经验，正被他转化为一种全新的数据分析范式。

Naghibzadeh随后的六年职业生涯，始终聚焦于数据与网络安全的交汇点。他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实验室共同创立了初创公司Chronicle，旨在将这一功能推广至其他企业。然而，随着去年大语言模型在数据分析中扮演越来越重要的角色，Naghibzadeh看到了新的机遇：将他为网络安全开发的技术，应用到更广泛的分析场景中。

于是，QueryStory应运而生。这家由Naghibzadeh担任CEO、前谷歌同事兼EvolutionIQ首席工程师Stanley Yang担任CTO、埃森哲资深人士David Glusic担任CPO的初创公司，今日正式走出隐身模式。

“你会看到一种调查的模式——你向数据提出一堆问题，在能够提出一系列问题后，你将这些答案组合成一个叙事，”Naghibzadeh解释道，“这成为了‘QueryStory’这个名字的起源。它是关于用数据讲故事，对吧？拼凑出一个基于真相的叙事。”

资本市场的嗅觉总是敏锐的。2025年底，QueryStory完成了600万美元的种子轮融资，投资方包括Brightmind Ventures和New York Life Ventures，估值达到6000万美元。此后，团队一直在与客户合作开发和试点其产品。

QueryStory的目标客户非常明确：那些管理着庞大专有数据库的大型企业。它作为一个平台，旨在为销售团队或运营经理等用户统一数据分析和审查流程。“我们正在做的是弥合人工智能的信任差距，为企业提供可执行的答案，”Naghibzadeh表示，“我们不再依赖租用人类判断力和大量前置部署的工程师，而是将其产品化。”

New York Life Ventures的合伙人Tim Del Bello不仅是投资者，也是该平台的早期使用者。他利用该平台取代了几名员工的工作，生成了季度业务回顾，并希望未来能将其转化为实时仪表盘。“这款产品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，但没有数据科学或商业智能团队可用，尤其是在高度监管的行业运营时，”他对TechCrunch表示。

为了验证其能力，笔者曾分享过一个用于了解SpaceX等公司在轨道上活动的太空活动数据库。QueryStory在几小时内就生成了数据可视化图表，而此前笔者与开发人员合作完成类似项目耗时数周。它不仅生成了复杂的仪表板和分析，最值得注意的是，它还提供了一个“置信度指标”，展示了AI代理为何认为这些分析是准确的。

虽然前沿实验室开发的协作工具也能完成此类工作，但这些工具的用户体验往往受到有意限制。QueryStory的赌注在于，用户，尤其是大型公司的用户，在将AI整合到工作流程中时，渴望更多的透明度、可靠性和控制权。

例如，一家科技公司的高管最近告诉TechCrunch，他在使用Claude Cowork查询公司数据库时，会要求模型展示其编写的SQL查询语句，以确保在发送给数据分析师进行人工审查之前逻辑合理。而在QueryStory中，这些SQL查询会自动显示，用户可以标记分析结果供同事审查，这些审查记录也会保存在平台中。

“当涉及到必须持久耐用且依赖大规模业务的构建时，AI比人们意识到的要脆弱得多，”Brightmind Partners的合伙人Tayler Sipperly指出。

Naghibzadeh进一步指出，当公司将数据连接到LLM的聊天界面时，“组织内的数百或数千人都在提问，得到各自版本的真相，并将其放入幻灯片中分享——最终导致内容的大规模蔓延，却没有真正的地方将这些内容与数据联系起来。”

此外，经济因素也不容忽视。QueryStory设计为模型无关，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层面上与前沿实验室竞争，但Naghibzadeh相信，客户更愿意与没有动机尽可能多地销售算力的服务提供商合作。

“我们有很多优势，因为我们不是那些围绕计算、存储或代币消耗模式建立业务的公司之一，”Naghibzadeh说。他认为，像QueryStory这样的专用工具通过理解和保留上下文，可以比通用代理更高效、更准确。

“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，我们的全部目标是让首席财务官有能力理解‘这东西要花多少钱？’”