01 / 证据链
每个判断，都能追到依据
将结论连接到逐字原文和准确位置，保留来源身份与依赖关系，让使用者能够查看、质疑和重新核对。
逐字证据 · 来源定位 · 结论依赖
为 AI 构建可信的基础
让可信
成为 AI 的能力
让 AI 的答案有据可查，推理经得起复核，缺失的证据有路可循。
为 AI 公司和开发团队提供证据链与逻辑核验服务。
你的模型，你的产品，更可信的基础。
文档
数据
工具结果
01来源证据
| 期间 | 2024 Q4 | 2025 Q4 |
|---|---|---|
| 营收 · 美元 | 1,000,000 | 1,250,000 |
02根据原始数值重新计算
(1,250,000 − 1,000,000) ÷ 1,000,000= 25%同一期间 · 同一币种
计算核验一致
两个来源数值 · 一条可复算的推导
Evidence → Logic → ProofCitProof
服务于 AI 的创造者
- AI 助手
- 智能体
- AI 数据分析
- 知识平台
可信 AI 的技术基础
让可信有迹可循
把 AI 的每个判断，连接到支撑它的证据与逻辑。
从答案回到原文，从结论回到前提，从尚未解决的问题找到下一条证据。
02 / 逻辑核验
推导过程，可以独立复核
把事实如何得到结论的路径写清楚。通过规则完成派生，再由独立检查器复核证明，让复杂条件与例外都有迹可循。
ASP 派生 · 证明路径 · 独立检查
03 / 定向补读
知道还缺什么，也知道往哪找
从问题反向追踪缺失的前提，将下一次读取指向可能改变结论的证据；补齐信息后，重新检查相关推导。
目标驱动 · 前提缺口 · 补读重算
04 / 知识积累
留下知识，也留下它的证明
让证据、已确认事实和经过复核的规则成为可复用的知识，保留它们之间的依赖，在资料变化时重新核对结论。
有据事实 · 规则版本 · 可追溯复用
沿着逻辑寻找证据
把一个缺口，变成下一步
一个 AI 智能体准备批准退款。沿着证据看看：什么支持这个决定，什么又会改变它。
试着补齐缺失的信息，再加入一个例外条件。
决定背后的条件
这笔退款可以批准吗？
退款规则01
购买后 30 天内，商品未拆封，且不属于最终销售商品，可以退款。
订单记录02
购买于 12 天前。包装未拆封。
最终销售标记尚未读取
查看完整示例资料+
本示例包含完整的三个退款条件。修改最终销售标记后，浏览器会根据规则重新计算展示结果。
在 30 天内
商品未拆封
非最终销售商品
决策路径还缺一条证据
等待补齐证据
先读取订单中的最终销售标记，再判断是否满足退款规则。
一个前提仍待补齐
面向 AI 公司
你的 AI 产品
拥有可信的基础
让核验成为产品体验的一部分。我们与你的团队合作，将证据和逻辑检查接入真正重要的 AI 工作流程。
你的产品
AI 的回答
智能体决策
数据分析结论
可信技术层
CitProof
- 证据链
- 逻辑核验
- 证据发现
回到你的产品
可查看的来源
可复核的推导
待解决的问题
贯穿模型、检索系统和智能体流程的一套核验方法。
AI 助手与 RAG
让用户从一个答案，一路查看到支持它的原文。
智能体与自动化
把行动背后的规则、条件和例外清楚地展示出来。
AI 数据分析
把分析结论连接到输入数值、计算过程和适用前提。
为长期问题，做长期研究
模型不断演进
可信始终重要
CitProof 是一家研究 AI 可信的技术公司。我们探索 AI 如何为答案提供依据，如何检查自己的推理，以及如何发现还需要补充的证据。
我们的长期目标，是让可信成为 AI 产品可以依赖的基础能力。将研究转化为证据与核验服务，交给正在创造这些产品的团队。
用证据建立信任
答案应当带着一条能够追到依据的路径。
让发现接受核验
新的想法经过证据与逻辑检查，才能成为可用的知识。
让知识持续积累
保留事实、规则和证明，让下一次回答拥有更好的基础。
与 CITPROOF 合作
从一个重要的流程开始
带来你的 AI 产品中最需要可信的环节。从一个具体问题开始，共同建立可以评估的接入方案。
围绕你的产品、数据和用户，展开技术合作。
可信能力接入
将来源证据、推理检查和可复核的结果接入 AI 流程。
核验效果评估
构建有代表性的案例，检查无依据结论、推理错误，以及用户复核答案所需的工作量。
共同研究
一起探索证据发现、可验证推理和可复用知识。
- 1
选定一个流程
明确问题、资料和想要达成的结果。
- 2
构建并评估
接入一个具体场景，使用你的案例验证。
- 3
集成与改进
围绕产品体验完善证据与核验能力。
进一步了解
CitProof 服务谁？+
我们服务于构建 AI 助手、智能体、分析工具和知识产品的公司与开发团队，帮助他们将证据与逻辑核验能力接入自己的 AI 产品。
证据链比引用多了什么？+
引用指出一个来源；证据链将具体结论连接到逐字证据、参与推导的事实，以及得到结论所需的规则，让整条路径可查看，相关检查可重复。
逻辑层发挥什么作用？+
它把条件、依赖和例外显式表达出来。我们结合 ASP 派生与独立证明检查，并借助目标驱动的证据发现机制，寻找下一步最需要补齐的前提。
如何开始合作？+
先围绕一个流程进行技术交流。带来有代表性的输入、输出和可信问题，共同确定检查项、评估案例和接入范围。
一起构建可信 AI
让可信
成为你的产品能力
从最初的来源到最终的答案，为你的 AI 产品构建一层经得起查看与复核的基础。
了解可信技术