AI加持，如何高效寫出專業復雜的專利檢索式

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。

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。

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。

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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