雖然現(xiàn)在的語義搜索很強(qiáng)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(xiàng)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(shí)候，曾有幾個(gè)月的培訓(xùn)時(shí)間專門用于學(xué)習(xí)如何寫檢索式，后來還要到國外進(jìn)行較長時(shí)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(biāo)，無論目標(biāo)是一段技術(shù)方案，還是一個(gè)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(shí)為了充分理解概念，有時(shí)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(xiàn)中提取關(guān)鍵詞和專利分類，然后再按照一定的邏輯進(jìn)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(shí)，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(shí)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(gè)問題，我們設(shè)計(jì)了一種AI輔助的檢索式編輯平臺。這是一個(gè)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(shí)時(shí)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(jì)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(gè)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(gè)檢索式不滿意，可以使用自然語言指令進(jìn)行調(diào)整，例如“這個(gè)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(yán)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(shí)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(jìn)行操作。系統(tǒng)會自動進(jìn)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(shí)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(gè)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(bào)告制作借助AI實(shí)現(xiàn)智能化，包括智能查新、無效、FTO、Landscaping報(bào)告；投資助手：快速生成投資賽道報(bào)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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