雖然現在的語義搜索很強大,但還是代替不了由關鍵詞和專利分類組成的檢索式。特別是在FTO和Landscaping項目中,檢索式至關重要,能讓結果更加可控和可靠。
但撰寫檢索式是一件非常專業且復雜的事情。筆者剛工作的時候,曾有幾個月的培訓時間專門用于學習如何寫檢索式,后來還要到國外進行較長時間的培訓,主要目的也是學習如何寫好檢索式。
寫檢索式的第一步通常要充分理解檢索的目標,無論目標是一段技術方案,還是一個技術概念(例如“自動駕駛”)。針對前者,需要比較透徹地理解技術方案的本質;針對后者,則需要充分理解概念的內涵和外延。
在沒有AI協助之前,我們在檢索時為了充分理解概念,有時候需要翻閱大量的材料,甚至做初步的專利檢索,從專利和文獻中提取關鍵詞和專利分類,然后再按照一定的邏輯進行組合。
有了大語言模型之后,我們很容易想到用大語言模型來生成專利檢索式。當用戶向大語言模型輸入一段技術方案時,通過提示詞,大語言模型的確可以反饋檢索式,但關鍵的問題是,大部分情況下生成的檢索式都不符合要求,而且極不穩定。由于存在幻覺問題,大語言模型通常不能很好地拆解概念,用戶花了大量時間使用大語言模型撰寫檢索式,最終只能將其作為反饋參考材料。
為了解決這個問題,我們設計了一種AI輔助的檢索式編輯平臺。這是一個完全交互式的平臺,用戶可以通過對話不斷調整檢索式。該平臺的檢索式編輯功能連接了數據庫,可以實時提取相關專利中的關鍵詞和分類,從而顯著減輕了編輯的復雜性。此外,我們還設計了模型矩陣,使檢索式編輯能更好地遵循用戶的指令。
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Maxipat AI檢索式平臺
在用戶輸入想要檢索的內容之后,系統會反饋一系列完整的檢索式。
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Maxipat AI檢索式平臺
系統會自動反饋多輪檢索式。如果用戶對某個檢索式滿意,可以直接勾選,也可以直接全部采用。如果對某個檢索式不滿意,可以使用自然語言指令進行調整,例如“這個檢索式太寬泛,請收窄”。系統會根據指令自動調整檢索式,每一次的調整都會嚴格遵循用戶的要求。此外,AI檢索式系統還能自動提取關鍵詞、近義詞、翻譯詞匯以及專利分類,這些內容都是從真實相關的專利中提取的。
如果用戶需要編寫成套的專家檢索式,也可以直接使用專利檢索式系統,同樣通過自然語言指令完成全部操作。
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Maxipat AI檢索式平臺
專家檢索也完全通過指令進行操作。系統會自動進行大范圍的專利檢索,從專利中抽取關鍵詞和分類信息,并結合大語言模型,同步生成近義詞和翻譯詞匯。
通過這樣的方法,用戶在編輯檢索式時的效率將會大幅度提高,即使沒有經過專業訓練,也能快速寫出專業的檢索式。此外,檢索結果的質量也更加可控,從而使得整個專利檢索流程更加專業和可靠。
Maxipat致力于作為成為科技創新和知識產權工作的AI加速器,主要包括輔助創新:提高研發的科技創新效率;智能搜索與分析:將專利搜索和報告制作借助AI實現智能化,包括智能查新、無效、FTO、Landscaping報告;投資助手:快速生成投資賽道報告、專利購買篩選、專利轉化評估。目前開放注冊中。輔助科技創新和知識產權工作的AI智能體
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