雖然現(xiàn)在的語義搜索很強大,但還是代替不了由關(guān)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(guān)重要,能讓結(jié)果更加可控和可靠。
但撰寫檢索式是一件非常專業(yè)且復(fù)雜的事情。筆者剛工作的時候,曾有幾個月的培訓(xùn)時間專門用于學(xué)習(xí)如何寫檢索式,后來還要到國外進行較長時間的培訓(xùn),主要目的也是學(xué)習(xí)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(shù)方案,還是一個技術(shù)概念(例如“自動駕駛”)。針對前者,需要比較透徹地理解技術(shù)方案的本質(zhì);針對后者,則需要充分理解概念的內(nèi)涵和外延。
在沒有AI協(xié)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(guān)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(dāng)用戶向大語言模型輸入一段技術(shù)方案時,通過提示詞,大語言模型的確可以反饋檢索式,但關(guān)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(wěn)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(shè)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(diào)整檢索式。該平臺的檢索式編輯功能連接了數(shù)據(jù)庫,可以實時提取相關(guān)專利中的關(guān)鍵詞和分類,從而顯著減輕了編輯的復(fù)雜性。此外,我們還設(shè)計了模型矩陣,使檢索式編輯能更好地遵循用戶的指令。
Maxipat AI檢索式平臺
在用戶輸入想要檢索的內(nèi)容之后,系統(tǒng)會反饋一系列完整的檢索式。
Maxipat AI檢索式平臺
系統(tǒng)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(diào)整,例如“這個檢索式太寬泛,請收窄”。系統(tǒng)會根據(jù)指令自動調(diào)整檢索式,每一次的調(diào)整都會嚴格遵循用戶的要求。此外,AI檢索式系統(tǒng)還能自動提取關(guān)鍵詞、近義詞、翻譯詞匯以及專利分類,這些內(nèi)容都是從真實相關(guān)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(tǒng),同樣通過自然語言指令完成全部操作。
Maxipat AI檢索式平臺
專家檢索也完全通過指令進行操作。系統(tǒng)會自動進行大范圍的專利檢索,從專利中抽取關(guān)鍵詞和分類信息,并結(jié)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(jīng)過專業(yè)訓(xùn)練,也能快速寫出專業(yè)的檢索式。此外,檢索結(jié)果的質(zhì)量也更加可控,從而使得整個專利檢索流程更加專業(yè)和可靠。
Maxipat致力于作為成為科技創(chuàng)新和知識產(chǎn)權(quán)工作的AI加速器,主要包括輔助創(chuàng)新:提高研發(fā)的科技創(chuàng)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(xiàn)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(zhuǎn)化評估。目前開放注冊中。輔助科技創(chuàng)新和知識產(chǎn)權(quán)工作的AI智能體
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