SearchCandy Labs

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标语：面向 AI 智能体的文档检索

更新：2026年10月22日

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什么是 SearchCandy Labs?

Temporal Graph Memory（TGM）将你的文档转化为知识图谱，并用其中的原文段落来回答问题。检索引擎中没有生成式语言模型——返回的段落均来自你的文档。图谱的每次改动都会保存为一个版本，因此即使文档发生变化，答案依然可被审计。

如何使用 SearchCandy Labs?

1. 预约一次 30 分钟的电话以开通试用权限。2. 通过邮件收到免密码的登录链接并打开控制台。3. 首次登录时复制你的 API 密钥（仅显示一次）并设置环境变量 SEARCHCANDY_API_KEY。4. 通过 API 发送文档，用自然语言提问，即可获得带引用的原文段落。

SearchCandy Labs 核心特点

引用原文段落，而非凭空猜测

TGM 会返回文档中真正回答问题的原文段落，并注明来源文件。如果答案不在你的文档中，它会返回 not_covered: true，而不是编造一个。

时序图谱记忆

文档会成为一个知识图谱；段落仅借助嵌入向量相互连接，因此相关上下文会被一同检索，而不是孤立呈现。

版本化且可审计

图谱的每次改动都会保存为一个版本。向「上个月的版本」提问，会得到上个月的精确答案，使结果随时间保持可核查。

检索环节不含生成式 LLM

检索引擎仅使用嵌入向量。返回的段落来自你的文档，因此每个答案都基于你可查看的来源。

SearchCandy Labs 使用案例

用你的文档为 AI 智能体提供可展示的引用依据

为必须追溯答案来源的团队保留可审计的答案

用自然语言提问，即可在整套文档中检索到精确段落

在不引入生成式模型的前提下构建检索增强工作流

SearchCandy Labs 常见问题解答

时序图谱记忆是如何工作的？

你通过 API 发送文档。TGM 将其拆分为段落，并仅借助嵌入向量将它们连接成图谱。你用自然语言提问，便会得到精确的原文段落，每段都注明来源文件。

如果答案不在我的文档中，会发生什么？

你会收到 not_covered: true，而不是一个猜测。检索引擎从不编造答案；它只返回你文件中实际存在的段落。

如何获取 API 密钥？

在试用期间我们会为你开通权限。先预约电话，入驻后你会收到登录链接。首次登录时，控制台会显示你的 API 密钥（仅此一次）；请妥善保存，因为它不会被存储，也无法再次显示。

我的答案能随时间复现吗？

可以。图谱的每次改动都会保存为一个版本。向过去的版本提出相同问题，会得到该版本的精确答案，因此即使文档变化，结果依然可审计。

SearchCandy Labs 产品背景及官方链接

SearchCandy Labs 支持电子邮件和客户服务联系方式和退款联系方式等。

SearchCandy Labs 支持电子邮件： hello@searchcandy-labs.com

更多联系方式，请访问关于我们页面(https://www.searchcandy-labs.com/docs)

SearchCandy Labs 公司信息

SearchCandy Labs 公司名称： SearchCandy Labs Inc.

SearchCandy Labs 开发商类型： company

更多关于 SearchCandy Labs, 请访问关于我们页面(https://www.searchcandy-labs.com/docs)

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