你的模型
语言、歧义处理、规划、提取、呈现，以及你已经构建的用户体验。
GPTClaudeGeminiLlamaML
PERSLIS 科学 / API + MCP
保留你的模型。
加入 Lois。
当答案需要证据时，通过 API 或 MCP 将它交给 Lois。她应用你的来源策略、构建 Peel 的专有证据轨迹、检验论点，再把结构化证据返回到你已经使用的应用。
API + MCP保留你的模型
LOIS 证据层
任何模型输入，输出受证据约束的结果。
当答案需要证据、溯源、假设检验或可信来源约束时，你的应用会调用 Perslis 模型 Lois。她不替代你已经使用的模型，而是为它增加一层受治理的科学推理能力。
你的技术栈现有 AI 应用
GPTClaudeGeminiLlama你的模型
API
or
MCP
or
MCP
PERSLIS SCIENCE
L
Lois
受证据约束的科学推理
- 应用来源策略
- 检索与汇集
- 构建 Peel 追踪
- 检验论点
结构化
结果
结果
返回你的应用证据结果
论点来源矛盾未知轨迹
核心主张
保留你的模型，加入 Lois。
继续使用你信任的语言模型、智能体框架、研究产品或专有机器学习系统。只把需要证据的问题交给 Lois。
Lois
获准来源检索、证据成立状态、矛盾检查、可见未知项，以及完整溯源链。
无来源 → 不成论点一个模型 · 六种运行模式
选择 Lois 如何推理。
调用应用设定任务与来源边界。Lois 返回结果、其成立状态，以及生成它的完整路径。
01
trusted_source可信来源模式
将 Lois 限定于 PubMed、FDA、指定期刊、内部数据，或你控制的任何允许列表。
02
evidence证据模式
只有论点能连接到证据时才返回；缺乏支持的陈述始终明确暴露。
03
hypothesis假设模式
生成候选解释，同时分别标明每个解释的支持证据、矛盾证据与未知项。
04
discovery发现模式
在获准语料中寻找原始问题未曾预料的关系。
05
verify验证模式
提交另一个模型的答案，并询问 Lois：这个论点经得起证据检验吗？
06
provenance溯源模式
返回完整证据链，用于引用、证据图谱、审计轨迹和 Peel 追踪。
API + MCP
一份应用可以检查的契约。
发送目标、模式、待评估材料和来源策略。收到结构化状态中的证据，而不是一段被迫相信的文字。
请求 Lois示意 API 契约
POST{
"objective": "Can this claim survive the evidence?",
"mode": "verify",
"input": {
"claim": "BRCA1 loss predicts PARP inhibitor response"
},
"source_policy": {
"allow": ["PubMed", "FDA", "internal:trial-results"]
}
}结构化证据结果按你的产品需求呈现
JSON{
"standing": "partially_supported",
"claims": [{ "status": "supported", "evidence": 7 }],
"contradictions": [{ "evidence": 1 }],
"unknowns": ["clinical context not specified"],
"provenance": ["PMID:…", "FDA:…", "internal:…"],
"peel_trace": { "inspectable": true, "retained": true }
}TRACE
Peel 的专有证据轨迹
每条可检查轨迹都可携带溯源、来源身份、论点状态、矛盾、未解决未知、关系、假设和已执行检查，让另一个系统能够呈现引用、图谱、审计轨迹或完整研究记录。
所示架构用于产品说明。请在 API 试点期间确认受支持的生产契约、来源连接器、配额和部署要求。
一个证据模型 · 多种产品
问题发生在哪里，Lois 就去哪里。
Perslis Science 成为其他产品调用的基础设施，而不是研究人员还要记得前往的另一个目的地。
AI 产品
当流畅生成不够用时，为聊天或助手提供证据路径。
智能体
让智能体在把研究论点写入计划或报告前先调用 Lois。
研究软件
在科学家已经使用的工作空间内加入受来源约束的答案和完整轨迹。
企业系统
把获准公共来源与公司内部数据结合，同时不隐藏结论的来处。
治理规则
模型提出，Lois 检验，证据决定。
- 来源策略优先调用方控制 Lois 可以使用哪些证据。
- 未知是有效结果缺失的支持保留为缺口，而不是变成生成的填充。
- 由你的产品呈现Lois 返回结构化状态；最终体验由你的应用控制。
PERSLIS / SCIENCE录制演示
向 LOIS 提出真实问题
启动研究试点 →让下一次发现从这里开始。
从靶点、数据集或研究问题开始，一起检查证据支持什么，拒绝什么，还有哪些未知。