ACADEMIC RIGOR
学术严谨 API
12,400,000 VECTORS · 1950 → NOW
同行评审期刊、科学论文与严肃学术研究的数字孪生。从 1950 年代的实验记录,到最新一期 SCI 期刊的结论。每一条返回的引文都可追溯到具体论文、卷号、页码与作者。





GENERIC AI SEARCHES THE INTERNET.
WE SEARCH WHAT HUMANS HAVE ACTUALLY WRITTEN.
当今每一个 AI 模型,都在用概率生成文本。它们听起来权威, 却时常凭空捏造。
我们不相信"生成"。我们只相信已经被印刷、被审阅、被存档、 被一代又一代读者验证过的文字。
Verity API 把数千万页经过验证的学术期刊、地方档案、文化出版物, 转化为可被 AI 代理直接调用的结构化知识。它不让 AI 想象答案, 它让 AI 引用答案。
THE NUMBERS · 数字证据
38,700,000
VECTORS · 向量索引1950→现在
TIME RANGE · 时间跨度99.2%
TRACEABLE · 引文可追溯率3
DOMAINS · 知识领域JSON
STRUCTURED · 结构化响应<200ms
LATENCY · 响应延迟THREE VERTICAL KNOWLEDGE DOMAINS.
基于领域的知识路由 — 通过在请求中传递 domain 参数,你可以保证 AI 代理仅从经过验证的、特定类别的人类档案中引用数据。
ACADEMIC RIGOR
12,400,000 VECTORS · 1950 → NOW
同行评审期刊、科学论文与严肃学术研究的数字孪生。从 1950 年代的实验记录,到最新一期 SCI 期刊的结论。每一条返回的引文都可追溯到具体论文、卷号、页码与作者。




CIVIC HERITAGE
8,100,000 VECTORS · 1980 → NOW
收录 300+ 中国城市的地方杂志、年鉴、地志档案与市政规划文献。让你的城市机器人不再"百度复读",而是真正调出 1992 年某条街道改名的市政公报,或某座古寺迁建的县志原文。




CULTURE & SENTIMENT
15,200,000 VECTORS · 1970 → NOW
从 1970 年代的文摘到当下的青年文化期刊。不只是事实,更是情绪、语调、时代审美。当你的代理需要回答"90 后小时候流行什么"或"2003 年的文艺青年在读什么"时,它从这里取真实样本。




NOT JUST AN API. A SET OF PROMISES.

01
强制 AI 提取人类撰写的直接引文,而不是生成概率文本。每一句话都有出处,每一段引文都可追溯。

02
始终返回严格的 JSON 格式。告别正则表达式补救,告别 LLM 输出解析崩溃。

03
每一条返回都附带算法级置信度分。你的应用可以基于阈值自动拒绝不可靠答案。
TEST OUR COVERAGE IN YOUR VERTICAL.
输入你的代理需要查询的任何主题,立即获得我们档案库的覆盖深度、 时间分布与样本来源。
THREE STEPS. NO ONBOARDING NEEDED.
01 / 获取 API 密钥
注册 10 秒钟,立即获得开发者额度。
02 / 选择知识领域
学术 / 城市 / 文化,按需路由。
03 / 发起请求
标准 REST 接口,返回结构化引文 JSON。
curl https://api.verity.ai/v1/query \
-H "Authorization: Bearer $VERITY_KEY" \
-d '{
"agent_id": "city_guide_bot_v2",
"query": "本地纺织工业的历史发展",
"parameters": {
"domain": "civic_heritage",
"min_confidence": 0.90,
"format": "json_strict",
"require_citation": true
}
}
}'BUILT WITH VERITY.

给每一本图书配 AI 阅读伴侣。
"学生提问时,引用的是真正的教辅原文,不是模型瞎编。"

让 AI 导游引用真实地方志。
"1923 年这条街叫什么,AI 直接调出当年的市政公报。"

论文事实核查代理。
"投稿前自动校验每一条引用,命中率提升 47%。"

历史选题的素材引擎。
"做 90 年代怀旧专题,3 分钟拉出 200 条同期原文。"

政策法规权威解答。
"市民问任何法规,AI 引用的是 2018 年的官方公报原文。"

趋势舆情时间线。
"想看 30 年来'奋斗'一词在媒体语境中的演变?一个查询。"