top of page

LLM+APIで特許調査を行う(概要)

更新日:4月8日

1.はじめに

  • chatGPTなどの大規模言語モデル(LLM)とAPIの組み合わせで特許調査を行う検討をしました。


2.経緯

  • 以前Auto-GPTで特許調査を行う検討をしましたが、Goal(とSTEP)を説明するだけではなかなか思うようにLLMが動いてくれないことがわかりました。

  • もう少し細かく人間の動作をかみ砕いたうえで、道具として各ステップの作業に必要な(web)APIをLLMに与えるようにしてあげたいと思います。

  • 具体的に、LangchainのAgent+Toolsか、chatGPTのFunction Calling を使う感じです。

  • (2230920追加)Agents を使うと自作のfunction-callingも利用できて良さそうです。


3.検討(中)


人間の動作

API

発明のポイント把握&1キーワード検索を実施 ・発明の内容を理解して技術的な特徴(発明のポイント)を把握する。 ・特許検索データベースに要約レベルでAND検索をして、類似する文献がないか見る。

API①:入力文章から技術的なポイントに対応するキーワードを抽出する。 API②:キーワードで特許文献を抽出する。

・ヒットした文献についている分類を集計 ・ランキング上位のものや、ピンポイントで必要そうな文献を抽出

API③:指定した文献から特許分類を集計する API④:特許分類の定義情報から、調査対象に類似するか判定する

・検索式を作成する。

API⑤:特許分類とキーワードから検索式を作成する

・検索を実行する。検索式を特許DBに入力して検索実行。1個ずつ読んで1次抽出・2次抽出をしていく。1次⇒2次で何か考えてるかは要検討

API⑥:類似文献抽出。(抽出した文献をベクトル表現に変換する)調査対象に類似する文献を抽出する API⑦:対比表作成(発明の特徴部ごとに類似文献の記載を抽出する

​新規性・進歩性の有無を判定する

API⑧:新規性・進歩性の判定API(これは難しい)

・調査報告書を作成する 調査対象と発見した文献をまとめて調査報告書にまとめる。

API⑨:報告書作成API


ちょっとづつ作成していこうと思います。









閲覧数:556回0件のコメント

最新記事

すべて表示

Comments


bottom of page