为药物发现团队提供跨每个会话的研究人工智能
您上个月调查的药物机制应为您今天进行的临床试验查询提供信息。MemoryLake 连接跨会话的制药研究，自动显示安全数据中的冲突，并为您的人工智能提供超过 4000 万篇学术论文和 200 万条药物记录的访问，无需手动上传。
记忆问题
制药研究本质上是累积的 — 每个发现都建立在先前的工作基础上。但人工智能会话并不是累积的。每当研究人员打开一个新的聊天，他们都在粘贴相同的化合物背景，重新解释机制假设，并重建三次会话前建立的监管背景。当两个来源的安全数据相互矛盾时，没有自动标记 — 只有静默覆盖。
MemoryLake 的不同之处
内置访问超过 4000 万篇论文和 200 万条药物记录
MemoryLake 包含 PubMed、arXiv 和 bioRxiv 学术文献、超过 50 万个临床试验和 200 万条 FDA/DrugBank 药物记录作为原生数据集。直接从您的人工智能会话中查询它们 — 无需上传，无需预处理步骤。
矛盾安全数据的冲突检测
当两个来源对药物相互作用、毒性或机制给出不同发现时，MemoryLake 的事实记忆会标记冲突并注明来源。矛盾在影响下游分析之前就会浮现。
整个研究生命周期的研究连续性
事件记忆按顺序跟踪临床里程碑、监管提交和试验阶段转换。对话记忆永久存储每个人工智能研究会话。无论哪个团队成员进行了最后一次会话，都可以准确地从任何项目的上一个状态继续。
永久免费 · 无需信用卡
工作原理
- 连接 — 直接访问内置的制药数据集，或通过 REST API、Python SDK 或文档上传引入内部研究。MemoryLake 的 D1 引擎自动解析复杂的 PDF 研究论文和临床文档。
- 结构 — 药物事实、监管发现、试验事件和会话研究存储在适当的记忆类型中，并具有完整的来源追踪。每个存储的事实都携带其来源。
- 重用 — 任何支持的人工智能模型 — Claude、ChatGPT、Gemini 或您的内部模型端点 — 都从相同的持久研究记忆中提取。针对不同任务切换模型而无需重建上下文。
前后对比
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| Continuing a compound investigation | Re-paste prior research into every session | Full research history loads automatically |
| Contradictory safety findings | May go undetected until review stage | Conflict detection flags discrepancies with sources |
| Literature review | Manual search and upload of papers | 40M+ papers queryable directly in-session |
| Cross-researcher continuity | Context lives in one researcher's session | Shared memory accessible across the team |
为谁而建
MemoryLake 专为制药研究团队和药物发现科学家而建，他们在涉及文献回顾、化合物分析、临床试验跟踪和监管准备的长期研究周期中工作。它同样适用于管理持续试验数据的临床科学家和需要持久、可审计的安全发现和提交历史记录的监管事务团队。
在你自己的账号上跑通这个场景
一家药企把 II 期试验方案存进共享记忆：给药、禁用药、肝脏安全、入组标准、访视窗口、SAE 上报，共六页。试验助手经 MemoryRouter 从中回答研究团队的问题。问规则本身，它答得对；让它把规则套到某位受试者身上（「今早 93 kg，今天给多少剂量？」），即便正确的那一页就贴在提示词里，它也常常答错：上限 160 mg 却答「180 mg」，年龄上限 75 岁却对 76 岁的人答「符合」，ALT 已超过暂停线却答「No record」。问题不在检索。要求它先逐字引用规则、再逐行代入计算，大部分错误随之消失，剩下的错误落在人能核对的那一行里。
你会看到
- 六页方案导入 MemoryLake；
search --types document --top-k 1对方案涵盖的 13 个问题全部找到写有规则的那一页，应用把这一页贴进提示词 - 十五个问题（六问规则、七问套用到受试者、两问方案未涉及），gpt-4o-mini 各答 3 次，共 8 次运行：正确页面在提示词里时，规则本身 144 次全对，同样的规则套用到受试者 168 次中只对 90 次
- 先逐字引用规则、再逐步计算：套用题 168 次中 131 次答对；引用的规则 168 次全部与页面逐字一致，剩下的每个错答都能看到错在哪一步（「Day 32 (6 November 2026)」）
- 另有作为第一种设置的
router chat --boundary、逐步推算单个问题的ask子命令，以及本地 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/rule-application-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
内置的制药数据有多新？
内置的制药数据有多新？
MemoryLake 的内置数据集包括来自 PubMed、arXiv 和 bioRxiv 的超过 4000 万篇学术论文；超过 50 万个临床试验；和 200 万条 FDA/DrugBank 药物记录。这些是维护的数据集，您可以随时用自己的内部研究数据进行补充。
记忆来源如何用于监管目的？
记忆来源如何用于监管目的？
MemoryLake 中存储的每个事实都携带完整的来源 — 来源文档、创建它的会话，以及任何修改的完整审计记录。类似 Git 的版本控制意味着您可以查看任何存储发现的历史，这对于监管文档要求特别相关。
敏感的化合物和试验数据安全吗？
敏感的化合物和试验数据安全吗？
是的。所有数据都使用 AES-256 端到端加密。MemoryLake 通过 ISO 27001 认证，符合 SOC 2 Type II 标准，并满足 GDPR 和 CCPA 要求。内部研究数据保留在您组织的账户内，不会被外部使用。