TextQL旨在在商业数据之上增加基于人工智能的智能功能
马克·海和丁伊森希望使每个企业决策都变成数据驱动型的决策。这个目标野心勃勃，毫无疑问。但这两位工程师在几年前的大流行期间相识，他们非常乐观。
海伊（Hay）和丁（Ding）是TextQL的共同创始人，TextQL是一个平台，将公司现有的数据堆栈与类似OpenAI的ChatGPT和GPT-4的大型语言模型连接起来。他们说，这个想法是为了给商业团队提供能够随时对数据进行提问的能力，利用“理解他们团队的‘名词’和语义”的工具。
“数据领导者已经花费了15年被销售一个错误的承诺.......Fortune 500公司的一半首席数据官此时对‘自助服务’一词已经过敏了。”Hay，TextQL的首席技术官在一封电子邮件采访中告诉TechCrunch。“他们的40万名数据科学家花费40%或更多的时间进行一次性数据请求，并且他们的业务团队使用的词在他们的数据库中代表的含义不同，导致数月时间的生产力损失争论数字。”
嗨，之前是Facebook机器学习团队的工程师的Hay和曾是贝塞尔风险投资公司数据团队成员（同时也是一个喜欢园艺隐喻的粉丝）的Ding认为他们可以想出一个更好的解决方案。
在2022年，他们在TextQL中发起了尝试。TextQL使用一个数据模型将公司的数据库映射到代表客户业务的“名词”中，比如“订单”，“商品”，“经销商”，“SKU”，“库存”等等。
TextQL连接到商业智能工具，并在已经提出过问题时向用户指示现有的仪表板。Hay说，它可以参考企业数据目录（如 Alation）中的文档，以及 Confluence 或 Google Drive 等平台上的笔记。
具体来说，这使得TextQL用户能够向聊天机器人提出问题，比如“你能给我展示一个非常晚的订单列表吗？”和“计算具有最高集中度的配送中心是哪些？”除了回答问题，TextQL还可以通过自动化组件执行特定的操作，例如向经理发送有关指定数据的电子邮件。
“在一个每个人都试图用更少的资源来完成更多工作的经济环境中，我们能够在一个平台上给企业经营者带来超能力。” Hay说道。
Hay表示，TextQL正在与像Palantir和C3.ai这样的供应商竞争。他表示，TextQL目前在医疗、生物和生命科学、金融服务、制造业和媒体等领域拥有六个客户。他声称，年度循环收入达到“六位数”，为TextQL提供了“几年”的发展空间。
"经济放缓并没有对我们产生太大影响，如果有的话——企业对我们的软件非常感兴趣，因为它可以帮助他们在员工人数减少的情况下提高工作效率，" Hay说道。"我们整个团队都是曾经受到风险投资支持的资深创始人，这样的人才在这个环境之外很难找到。"
关于风险投资方面，TextQL这个拥有约10人团队的公司已经在种子轮和前期融资中筹得410万美元，由Neo和DCM合作领投，并得到了Unshackled Ventures、Worklife Ventures、PageOne Ventures、FirstHand Ventures和Indicator Fund的参与。
