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01 / 事实推导

连接事实
推导新的结论

将不同来源的事实,通过计算、条件和多步依赖连接起来,让 AI 的新结论拥有可复核的推导过程。

从这个例子开始
1营收在增长2利润却下降3沿着逻辑找出原因

让 AI 说清楚结论是怎么来的

示例 01 / AI 数据分析

增长背后,还有另一个结论

营收增长了 25%。把营收和成本记录放在一起,继续推导利润与利润率究竟发生了什么。

试着改变本期成本,观察同一套证据结构如何支持不同结论。

交互原理演示 · 合成证据
原始记录告诉了我们什么

同一公司 · 第四季度 · 美元

期间营收成本
2024 年第四季度$1,000,000$600,000
2025 年第四季度$1,250,000$875,000

先确认公司、季度和币种一致,再进行比较。原始记录可在下方展开查看。

本期成本情景

本期利润 375,000 美元,利润率 30%。

01

利润

分别用每期的营收减去成本,得到利润。

$1,250,000 − $875,000 = $375,000

上期$400,000
→
本期$375,000
02

利润率

用利润除以营收,比较每一元收入能留下多少利润。

$375,000 ÷ $1,250,000 = 30%

上期40%
→
本期30%

派生结论

营收增长,利润却下降

营收增加 250,000 美元,成本却增加 275,000 美元。利润减少 25,000 美元,利润率下降 10 个百分点。

利润变化−6.25%
查看原始证据+
S1

营收台账 · 第 12–13 行

2024 Q4 | 营收(美元)= 1,000,000
2025 Q4 | 营收(美元)= 1,250,000
S2

成本台账 · 第 08–09 行

2024 Q4 | 成本(美元)= 600,000
2025 Q4 | 成本(美元)= 875,000
S3

统计范围 · 第 2 段

两个期间属于同一公司、同一季度。营收与成本均以美元计量。
查看规则+
利润(期间)= 营收(期间)− 成本(期间)
利润率(期间)= 利润(期间)÷ 营收(期间)
利润下降 ← 本期利润 < 上期利润

有价值的答案,会连接原始记录,推导中间事实,并让整条路径都经得起查看。

更多 AI 流程中的逻辑

不同的问题,同样清楚的逻辑

智能体的一次行动,或多个服务之间的依赖,都可以这样展开。

示例 02 / 智能体行动

智能体能分享这份报告吗?

下面三个条件全部满足,才允许分享。

✓拥有者已授权
○接收方批准尚未批准
✓不含受限内容
还有一个条件未满足

让智能体解释一次行动所依赖的条件。

查看规则+
允许分享 ← 拥有者授权 ∧ 接收方已批准 ∧ 无受限内容

示例 03 / 多步关系推导

哪些服务会受到影响?

密钥服务不可用
  1. 身份服务依赖密钥服务受到影响
  2. 结账服务依赖身份服务受到影响
  3. 公共状态页使用独立的静态缓存当前不受影响

沿着多步依赖推导影响,发现任何一条记录都没有直接写出的结论。

查看规则+
受影响(服务)← 依赖(服务,前置服务)∧ 受影响(前置服务)

结论带着自己的推导过程

证据 → 推理 → 可复用知识

01

事实连着证据

保留每个前提背后的原文、数值与适用范围。

02

逻辑显式表达

通过条件、计算与例外形成中间事实,借助 ASP 派生让依赖关系可查看。

03

证明独立核验

回到证据,并通过独立检查器重新检查相关推导。

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