来源
原始资料，以及真正支撑判断的逐字片段。
示例 01 / 会随证据更新的知识
一条规则变化，哪些答案要重算？
连接器让 AI 接入数据源。现在，启用它的规则增加了一条“完成安全复核”。哪些连接器仍可启用，哪些需要补充事实？
切换规则版本，再为连接器 B 补充安全复核事实。
规则原文规则 v1 · 原文第 3 段
连接器位于欧盟区域且开启加密时，可以启用。
经过复核的规则
下面的条件全部满足，连接器才可以启用：
- 部署在欧盟区域
- 已开启加密
- 已完成安全复核
派生答案
A 与 B 满足规则 v1，C 不满足区域条件。
2个答案得到支持
| 连接器 | 区域 | 加密 | 安全复核 | 结果 |
|---|---|---|---|---|
| A连接器 A | 欧盟 | 是 | 已完成 | 条件满足 |
| B连接器 B | 欧盟 | 是 | 尚未获知 | 条件满足 |
| C连接器 C | 美国 | 是 | 已完成 | 不满足欧盟区域条件 |
展开形式化规则+
可启用（C）← 区域（C，欧盟）∧ 已加密（C）
示例 02 / 用已有知识回答新问题
一组关系，回答不止一个问题
知识库连接着订单、零件和供应商。当一条新的延迟信息出现，已有关系就能帮助回答一个新的影响问题。
哪些订单依赖这次延迟的零件？
S1供应商 S交付延迟
传感器 S
订单 41订单 42
外壳 H订单 43
订单 41需要核查交付影响
订单 42需要核查交付影响
订单 43不受本次延迟影响
查看规则+
需要核查（订单）← 使用（订单，零件）∧ 供应（零件，供应商）∧ 延迟（供应商）
当关系能够被追踪、组合和核对，原本的记录就能为新的问题提供依据。
留下让结论成立的东西
把一个结论为什么成立，也变成知识的一部分。
事实
从资料中得到的数值、主体、时间与上下文。
规则
逻辑的条件、例外，以及经过复核的版本。
证明
把一个结论连回全部相关前提的依赖关系。
让可信的基础持续积累
证据 → 推理 → 可复用知识
跨问题复用
把相同的证据与逻辑用于新的回答，来源与依据始终相连。
沿依赖更新
来源或规则变化时，找到受到影响的结论，重新检查支持关系。
在复核中学习
把新的发现沉淀成经过复核的知识，保留范围、例证和修订历史。
CITPROOF
让你的 AI 拥有可核验的推理
带来一个需要更扎实依据的回答、行动或发现流程，一起探索证据链与逻辑核验如何融入你的产品。
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