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自然语言检索方法
FindIP 是语义(意义)检索引擎。给 LLM 下指令时,与其堆砌简短关键词,不如用句子描述目的与课题,结果质量会显著提升。
本页介绍所有业务通用的检索基础。各业务类型(先行技术·FTO·无效资料·技术动向)的详细指南请参阅页面下方的卡片。
比起单纯关键词组合,使用具体的「句子」
语义检索并非寻找词汇匹配的文档,而是寻找与问题「意义」最接近的文档。即使没有出现具体技术术语,也能找到使用同义词或描述同一问题解决原理的专利,不会遗漏。
不推荐 — 关键词堆砌
「全固态电池 锂枝晶 抑制 固态电解质」
- 缺乏上下文,容易退化为单纯词汇匹配
- 错过将「枝晶」写作「树枝状结晶」的文档
推荐 — 用句子描述情境
「全固态电池中抑制锂枝晶生长以提升稳定性的固态电解质相关技术」
- 目的(确保稳定性)与课题(抑制生长)清晰
- 向量引擎能精确聚类同样意图的专利
强大的申请人 (Applicant) 统一检索
让 LLM 检索某企业的专利时,无需准确知道企业的英文/韩文/日文名称。FindIP 内部已将数万种申请人变体名称连接到代表标识 (Entity ID)。
检索示例
Prompt
「找一下苹果最近申请的增强现实 (AR) HMD 相关专利」
仅这样输入,引擎就会自动扩展为 Apple Inc.、애플 인코포레이티드、アップル インコーポレイテッド 等,把分布在 中、韩、美、日、欧 的苹果专利一网打尽。
文档探索 (Search) 与 趋势分析 (Trends)
按照所需结果调整对 LLM 的指令方式(被调用的端点),效率会大幅提升。
1. 需要对个别专利做深度分析时
用于在特定技术领域寻找最相似的专利并阅读其内容。
提示示例
「请总结改善固态电解质界面电阻的 5 件最相似核心专利的摘要与权利要求」
2. 想了解市场整体趋势时
需要快速浏览数千份文档、获取年度申请量或企业排名等统计数据时使用。
提示示例
「请用表格列出近 5 年自动驾驶 LiDAR 传感器领域的年度申请走势和前 5 大企业的占比」
业务类型指南
不同业务目的下,对 LLM 的指令方式以及应使用的过滤器与工具都会不同。