자연어 검색 방법
FindIP는 시맨틱(의미) 검색 엔진입니다. LLM에게 짧은 키워드 대신 목적과 과제를 문장으로 풀어서 지시할수록 결과 품질이 올라갑니다.
이 페이지는 모든 업무에 공통으로 쓰이는 검색 기본기를 다룹니다. 업무 유형(선행기술·FTO·무효 자료·기술 동향)별 상세 가이드는 페이지 하단의 카드를 참고하세요.
단순 키워드 조합보다는 구체적인 ‘문장’으로
시맨틱 검색은 단어가 일치하는 문서를 찾는 것이 아니라, 질문의 ‘의미’와 가장 가까운 문서를 찾습니다. 특정 기술 용어가 정확히 포함되지 않더라도, 해당 문제 해결 원리나 동의어로 작성된 특허까지 놓치지 않고 찾아냅니다.
“전고체 배터리 리튬 덴드라이트 억제 고체 전해질”
- 문맥이 없어 단순 단어 매칭에 의존할 확률이 높음
- ‘덴드라이트’ 대신 ‘수지상 결정’이라 쓴 문서를 놓침
“전고체 배터리에서 리튬 덴드라이트 성장을 억제하여 안정성을 높이는 고체 전해질 관련 기술”
- 목적(안정성 확보), 해결 과제(성장 억제)가 뚜렷함
- 벡터 엔진이 유사한 목적을 가진 특허들을 정확히 군집화함
강력한 출원인(Applicant) 통합 검색
LLM에게 프롬프트로 기업의 특허를 검색해달라고 지시할 때, 기업의 정확한 영문/국문/일문 명칭을 알 필요가 없습니다. FindIP 내부적으로 수만 개의 출원인 변형 이름이 대표 식별자(Entity ID)로 연결되어 있습니다.
검색 예시
“애플이 최근에 낸 증강현실(AR) HMD 관련 특허를 찾아줘”
이렇게만 입력해도 엔진이 알아서 Apple Inc.,애플 인코포레이티드,アップル インコーポレイテッド 등으로 모두 자동 확장하여 한미일중유럽(KR, US, JP, CN, EP)에 퍼져 있는 애플의 특허를 빈틈없이 쓸어 담습니다.
문서 탐색(Search) vs 트렌드 분석(Trends)
원하는 결과의 목적에 따라 LLM에게 지시하는 방식(호출되는 엔드포인트)을 달리하면 효율이 크게 상승합니다.
1. 개별 특허 심층 분석이 필요할 때
특정 기술 분야에서 가장 유사한 특허를 찾아 내용을 읽어보고 싶을 때 사용합니다.
프롬프트 예시
“고체 전해질의 계면 저항을 개선하는 가장 유사한 핵심 특허 5건의 초록과 청구항을 요약해줘”
2. 시장 전체의 트렌드가 궁금할 때
수천 건의 문서를 빠르게 읽어 연도별 출원량이나 기업 랭킹 등 통계 데이터가 필요할 때 사용합니다.
프롬프트 예시
“최근 5년간 자율주행 라이다 센서 분야의 연도별 출원 추이와 상위 5개 기업 점유율을 표로 만들어줘”
업무 유형별 가이드
업무 목적에 따라 LLM에게 지시하는 방식과 사용해야 할 필터·도구가 달라집니다.