세부 검색 및 조건 조합

자연어 검색과 강력한 메타데이터 필터(국가, 날짜, IPC/CPC, 문서 유형 등)를 조합하면 원하는 특허 문헌을 핀셋처럼 정확하게 집어낼 수 있습니다. LLM 에게 지시할 때는 아래 조건들을 말하듯 나열해주시면 됩니다.

조합 가능한 주요 검색 필터

검색 쿼리 조합 실전 예시

아래는 LLM 채팅창(Claude 등)에서 어떻게 프롬프트를 작성하는지(또는 REST API로 어떻게 전달되는지)에 대한 모범 사례입니다.

시나리오 1. 기술 + 특정 국가 + 기간 필터 — findip_search_patents

{
"query": "라이다 센서의 반사파 노이즈를 딥러닝으로 제거하는 기술",
"top_k": 5,
"countries": ["US", "KR"],
"publication_date_from": "2022-01-01"
}

시나리오 2. 기업 비교 + 분류 코드 한정 + 통계 추출 — findip_analyze_trends

{
"query": "파운드리 미세공정 수율 개선",
"applicant_entity_ids": [
  "SAMSUNG ELECTRONICS CO LTD",
  "TAIWAN SEMICONDUCTOR MFG CO LTD"
],
"ipc_codes": ["H01L"],
"date_range": { "from": "2015-01-01", "to": "2024-12-31" },
"date_type": "filing",
"stats_group_by": ["year", "applicant"],
"min_score": 0.4,
"page_size": 20
}

출원인은 findip_find_applicant 로 먼저 대표 식별자(entity_id)를 조회한 뒤 그 값을 applicant_entity_ids 에 넣어야 합니다. 회사명을 그대로 넣으면 안 됩니다 — 예컨대 "TSMC" 로 조회하면 중국·난징 법인만 나오고, 본사는 TAIWAN SEMICONDUCTOR MFG CO LTD 라는 별도 식별자입니다. 표기 변형이 여러 개면 한 번의 호출에 모두 리스트로 넣으세요.

min_score 를 낮춘 이유는 기본값이 0.65 로 엄격해서입니다. 위 조건에서 기본값 그대로면 0건이지만 0.4 로 낮추면 328건이 잡힙니다. 결과가 너무 적으면 낮추고, 관련 없는 문서가 섞이면 올리세요.

시나리오 3. 문서 상태 필터링 (등록 완료 문헌) — findip_search_patents

{
"query": "접는 스마트폰의 폴더블 디스플레이 힌지 주름을 펴주는 구조",
"top_k": 5,
"doc_type": "grant"
}