LLM

安全医疗语言模型

OpenAI Health Bench 65分。引用支持的回答，GDPR就绪部署，幻觉率<2%。

联系我们团队查看代码示例

为什么医疗AI需要安全性

通用LLM对医疗来说是危险的

幻觉药物名称和剂量
提供没有引用的医疗建议
在不确定的话题上无法说"我不知道"
监管风险（GDPR、HIPAA、FDA）

Persly LLM安全特性

100%引用覆盖（可选模式）
不确定时回答"我不知道"
GDPR就绪，SOC 2 Type II合规
句子级来源标注

引用支持的回答示例

查询: "二甲双胍的禁忌症是什么？"

Persly LLM回答:

二甲双胍禁用于严重肾功能损害患者（eGFR <30 mL/min/1.73m²）[1]、急性或慢性代谢性酸中毒患者[2]，以及接受含碘造影剂放射检查的患者[3]。

^[1] FDA - Metformin Prescribing Information (https://www.fda.gov/...)

^[2] American Diabetes Association Guidelines 2025 (https://diabetesjournals.org/...)

^[3] NMPA - 二甲双胍安全信息 (https://www.nmpa.gov.cn/...)

✓启用引用模式（100%覆盖）

禁用时回答更快但可能缺少来源。启用以符合监管要求。

模型规格

模型	Persly V1
OpenAI Health Bench	65/100
上下文窗口	128K tokens
引用覆盖	100%（可选模式）
幻觉率	<2%（引用模式下）
合规性	GDPR就绪，SOC 2 Type II
延迟	引用模式: ~15秒 / 标准模式: ~5秒

代码示例

curl https://api.persly.ai/v1/llm/generate \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "What are the contraindications for metformin?",
    "citation_mode": true,
    "max_tokens": 500,
    "temperature": 0.3
  }'

安全性和准确性基准

65/100

OpenAI Health Bench

100个问题的医学知识准确性

100%

引用覆盖

每个句子都有可验证的来源（引用模式）

<2%

幻觉率

错误的医学事实（启用引用模式）

98%

"我不知道"准确性

正确识别不确定/超出范围的问题

OpenAI Health Bench 分数对比

模型	分数
Persly V1	65
GPT-5	50
Gemini 2.5	38

* OpenAI Health Bench: https://github.com/openai/simple-evals/tree/main/health_bench * 幻觉率在500个医疗QA对上测量

使用场景

医疗聊天机器人

用安全、引用支持的答案驱动面向患者的聊天机器人

临床摘要

总结患者记录、研究论文、临床笔记

医疗问答

用可验证的来源回答医疗问题

药物信息

提供药物相互作用、禁忌症、剂量信息

FAQ

Persly LLM符合HIPAA吗？

我们GDPR就绪且SOC 2 Type II合规。关于HIPAA，请联系我们了解BAA（业务关联协议）选项。

引用模式开启和关闭有什么区别？

引用模式：100%覆盖，<2%幻觉，较慢（约15秒）。标准模式：更快（约5秒），可能缺少来源，约5%幻觉。

可以将Persly LLM用于非医疗用途吗？

可以，但它针对医疗优化。一般用途请考虑通用LLM（OpenAI、Anthropic）。

支持哪些语言？

100+语言。引用包含国内和国际来源。

准备好使用Persly构建了吗？

让我们探讨我们的API如何助力您的医疗产品