计量标准查询，不该这么难
CMA检测机构技术人员的日常：标准多、交叉引用复杂、权威答案难找。
翻标准翻半天
一个不确定度评定的问题，翻了3本标准、2份规程，2小时还没找到确切说法。
平均 2-4 小时
查一个问题的耗时
不确定到底对不对
网上查到的说法互相矛盾，论坛帖子没有出处，你敢直接用在考核文件里吗？
0% 可验证
论坛回答的引用率
问同事也说不清
计量圈子小，资深专家就那么几个。他们也很忙，不可能随时帮你查标准。
1-3 天
等专家回复的平均时间
4步，从问题到可验证答案
不靠"AI猜"，靠标准原文。每个结论都有出处。
01
提问
用自然语言描述你的计量问题
"0.25级压力表的检定周期是多少？"02
RAG检索
从JJF/JJG标准原文中精准检索相关段落
匹配: JJG 52-2013 §7.1 + JJF 1033-2016 §4.203
生成+引用
AI基于原文生成回答，每个结论附带标准出处
"检定周期一般不超过1年" — JJG 52-2013 §7.104
验证
点击引用直接跳转标准原文，自己确认
打开JJG 52-2013 PDF → 定位到第7.1条跟通用AI助手有什么不同？
基于原文，不是互联网碎屑
RAG检索引擎索引JJF/JJG标准原文，不是网上搜来的二手信息。
每句回答可溯源
引用格式精确到"标准号-条款号"，一键跳转原文位置验证。
不是聊天机器人
不会"自由发挥"。不在标准里的内容，明确告诉你"未覆盖"。
计量行业，可信度是底线
通用AI可以"差不多"，计量标准回答不能。我们做了4件事守住底线。
数据来源合规
所有标准文本均通过合法渠道获取，律师已确认使用方式合规。RAG仅检索、不存储全文。
透明可验证
每个回答标注来源标准号和条款号，你可以随时打开原文验证。不信AI？信标准。
数据安全
对话记录不用于训练模型。查询内容加密传输，不存储敏感业务数据。
幻觉标注机制
当系统无法从标准中找到确切依据时，会明确标注"未在已收录标准中找到依据"，而非编造答案。
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仅需邮箱，我们会在产品就绪时第一时间通知你。不会发送垃圾邮件。
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常见问题
D3C 跟 ChatGPT/通义千问有什么不同？
通用AI是基于互联网数据训练的，回答计量标准问题时容易"编造"——看起来专业但出处不明。D3C 基于 JJF/JJG 标准原文做 RAG 检索，每个结论附带标准号和条款号，你可以直接打开原文验证。不在标准里的内容，D3C 会明确说"未找到依据"。
标准文本的版权有问题吗？
我们已咨询知识产权律师，确认 RAG 检索增强生成的方式在现行法律框架下合规。系统不存储全文、不提供全文下载，仅做段落级检索和引用。律师意见书会在产品正式上线前公开。
AI 回答错了怎么办？
D3C 有三层保障：① 每个回答标注引用来源，你可以直接验证；② 当无法从标准中找到依据时，系统明确标注"未找到"，不会编造；③ 发现问题可反馈，我们会持续优化检索和生成质量。但请注意：D3C 是辅助工具，正式文件仍需人工审核。
现在能试用吗？
目前处于 MVP 内测阶段，正在收集意向用户。留下邮箱后，产品就绪时会第一时间通知你。首批注册用户享受永久5折优惠（¥49.5/月）。
覆盖了哪些标准？
首批覆盖 20-30 份核心 JJF/JJG 标准，包括不确定度评定、计量标准考核、常见检定规程等。后续会根据用户需求持续扩充。
价格是多少？
MVP 阶段免费。正式版 ¥99/月，首批内测用户享永久 5 折（¥49.5/月）。相比翻标准 2-4 小时的人力成本，一次正确的标准引用就值回票价。