为生物技术团队提供能够跨越每个实验室会话的AI实验背景
生物技术研究团队进行数月的实验，生成复杂的数据文件，并持续参考文献——但帮助他们分析和综合的AI工具在会话之间什么都不记得。实验理由、协议决策、中期结果、文献覆盖：每次新会话开始时，所有这些都需要从头重新建立。MemoryLake为生物技术和生命科学团队提供持久的共享AI记忆，支持来自PubMed、arXiv和bioRxiv的4000万篇以上索引论文，并为复杂实验室数据文件（包括PDF和Excel输出）提供D1引擎支持。
记忆问题
一个实验室团队已经进行了六周的蛋白质表征研究。首席科学家使用AI帮助解释测定结果、交叉参考文献和起草协议更新——但每个会话都需要重新上传实验摘要、重新解释假设，并重新建立文献回顾已经覆盖的内容。当另一地点的协作团队接手工作时，没有共享的AI上下文层。他们重新做已经完成的文献工作，并错过了第一个团队几周前记录的中期发现。
MemoryLake的不同之处
4000万+生命科学论文已索引并准备就绪
MemoryLake内置访问PubMed、arXiv和bioRxiv — 4000万+篇论文在每个AI会话中无需手动导入即可使用。无需离开AI工作流程即可将实验结果与当前文献进行交叉参考。
D1引擎直接解析实验室数据文件
D1视觉语言模型处理复杂的PDF实验室报告、Excel测定输出和仪器数据文件。结构化结果被提取并存储为持久的事实记忆——无需手动将仪器输出转录到文档中。
持久的跨团队研究上下文
共享团队记忆与基于角色的访问控制使每个实验室成员和协作团队都能访问相同的实验历史、协议决策和文献综合——无论他们使用的是哪个AI模型或位于何处。
永久免费 · 无需信用卡
工作原理
- 连接 — 通过MCP或REST API链接您的AI工具。MemoryLake内置的PubMed、arXiv和bioRxiv访问立即可用。连接Dropbox或Google Workspace以集成实验室文档和数据文件。
- 结构 — 实验协议和设计决策进入事实记忆，带有版本控制和冲突检测。文献综合会话进入对话记忆。D1引擎提取的测定结果和仪器数据进入结构化的事实记忆，并附有来源归属。
- 重用 — 当任何团队成员——在任何地点，使用任何AI模型——打开新会话时，他们将获得完整的实验历史、当前文献覆盖和先前结果。无需重新简报，无需重新上传先前的摘要。
前后对比
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| Continuing an experiment across sessions | Re-upload experimental summary and re-establish hypothesis context every time | Full experimental history, protocol rationale, and interim results load automatically |
| Parsing complex lab data files | Manual extraction from PDFs and Excel outputs into usable AI context | D1 Engine extracts structured data directly into persistent Fact Memory |
| Cross-team collaboration | Duplicate literature work; no shared AI research context between sites | Shared team memory means any collaborator has immediate access to full study history |
| Literature coverage tracking | No record of what's been reviewed; coverage gaps go undetected | 40M+ papers indexed; Conversation Memory tracks what literature has been synthesized |
为谁而建
MemoryLake专为生物技术团队、生命科学研究人员和进行需要在会话、团队成员和协作地点之间保持持续AI研究上下文的多周或多月实验的实验室团队而建。它对进行药物发现或蛋白质研究的团队特别有价值，这些团队的实验数据量大，文献交叉参考持续进行，跨组织边界需要保持研究上下文的多地点协作，以及生成复杂仪器数据的实验室，这些数据需要被解析并存储为结构化记忆，而不是以原始文件的形式存在。
在你自己的账号上跑通这个场景
实验组把每次 plate run 的 IC50 柱状图存进记忆，以为助手从此「有这次的结果了」。MemoryLake 把图片索引成一段视觉摘要加上从图上读出的文字——MemoryRouter 挂给模型的就是这段文字，柱子的数值不在里面。给每根柱子标上数值，摘要也只提了 8 个里的 2 个。把仪器导出的 CSV 和图存在一起，挂上的就是逐行数值。
你会看到
- 两次 KA-7 plate run（各 8 个化合物）按三种方式存，各一个项目、一个 boundary：实验室现在的存法（只存图）、同样的图每根柱子标上数值、图加仪器导出的 CSV；实验助手就是
router chat --boundary（gpt-4o-mini，temperature 0） search --types document显示索引为一张图保存的全部内容：普通图 8 个 IC50 值留下 0 个，标了数值的图留下 2 个（最小和最大）；从图上读出的文字每次都只有标题- 6 道题、每题 3 个回答、跑 8 次：只存图 144 个回答对 0 个（132 个「没给数」），标数值的图对 0 个（47 个错——把 7 个化合物列为「低于 40 nM」，实际是 4 个），图加 CSV 对 121 个
- 检查器（让 Claude 原样抄出 MemoryRouter 挂上的内容）能区分「没挂上」与「挂上了仍答错」：剩下的错答是 8 个值都摆在面前时模型把前三名排错了。附
chart子命令与本地 Web 界面
需要: 一个 MemoryLake API key · memorylake CLI · Python 3.9+
运行
git clone https://github.com/memorylake-ai/memorylake-usecases.git cd memorylake-usecases/assay-chart-memory export MEMORYLAKE_BASE_URL=https://app.memorylake.cn/openapi/memorylake export MEMORYLAKE_API_KEY=sk-… python3 demo.py # or: python3 web/server.py
看它跑起来 · 真实录制，未剪辑
相关场景
常见问题
我们的实验室已经使用电子实验室笔记本。MemoryLake如何与之配合？
我们的实验室已经使用电子实验室笔记本。MemoryLake如何与之配合？
电子实验室笔记本擅长捕捉结构化的实验记录——但它们无法在正确的时刻为您的AI会话提供正确的上下文，也无法将文献与您的实验数据一起索引。MemoryLake弥合了您的实验记录和PubMed及bioRxiv中的4000万篇论文之间的差距，因此您的AI可以帮助您在当前文献的背景下解释结果，而无需离开工作流程去进行单独的数据库搜索。
D1引擎如何处理我们的仪器数据文件？我们处理复杂的Excel输出和仪器PDF。
D1引擎如何处理我们的仪器数据文件？我们处理复杂的Excel输出和仪器PDF。
D1引擎是MemoryLake专为复杂文档解析设计的视觉语言模型。它读取实验室PDF、Excel文件和仪器输出中的结构化和半结构化数据——将相关结果提取到持久的事实记忆中，并附有来源归属。您无需手动转录仪器输出或重新格式化数据以使其可用于您的AI会话。
我们与其他机构的协作团队合作。他们可以访问我们的共享记忆吗？
我们与其他机构的协作团队合作。他们可以访问我们的共享记忆吗？
可以。MemoryLake的共享团队记忆与基于角色的访问控制支持跨组织协作。您可以定义外部协作者可以访问的记忆命名空间——共享的实验摘要和文献综合——同时将特定于机构的协议细节或未发布的中期结果限制在您的团队内。访问是通过角色强制执行的，而不是通过与实验室的接近程度。