目前市面上主流的大語言模型包括OpenAI的GPT系列（如ChatGPT），其以強大的文本生成、復雜推理和多語言支持能力著稱，但因ChatGPT 的服務器位于境外，其官方服務通常需要翻墻才能使用；DeepSeek在科研計算、金融分析等高復雜度場景中展現卓越性能，支持千億級參數動態激活以平衡精度與算力需求；豆包基于字節跳動端到端多模態交互技術，深度整合語音、視覺與文本生成能力，在情感化陪伴、實時語音對話等消費級場景中實現自然流暢的人機交互體驗；科大訊飛的訊飛星火強化語音交互與教育適配，支持智能批改與個性化學習方案生成；阿里云的通義千問集成多任務學習框架，應用于客服、內容創作等場景；百度的文心一言融合知識增強與行業知識圖譜，在中文處理及企業級服務中具有優勢。這些模型通過技術創新與場景適配，持續推動知識產權等行業的智能化轉型。

圖1 大語言模型示例

聚焦專利分析工作，AI能顯著提升專利分析的效率與深度，為創新決策提供智能支持。舉例而言，針對專利穩定性分析、無效檢索以及第三方公眾意見撰寫，充分利用大語言模型可快速提高專利分析師對于目標專利的技術理解力。此外，在檢索過程中，還可應用大語言模型進行關鍵詞、分類號的擴展。下面將探討如何巧設AI身份角色，以賦能專利分析工作。

圖2 利用大語言模型提升技術理解力

設定身份角色，包括設定使用者的身份角色和AI的身份角色。具體而言，使用者身份角色的設定可包括：不設角色、技術小白或本領域的技術人員。AI身份角色的設定可包括：不設角色或講師。表1示出使用者角色和AI角色組合輸出回答的特點。

表1 使用者角色和AI角色組合輸出回答的特點

一巧設AI身份角色，賦能專利技術理解力

在對目標專利的技術理解過程中，或針對專利布局導航技術主題的理解過程中，如果對技術領域、技術手段等存疑，可與大語言模型進行交互式對話以獲得幫助。下面，筆者以通信領域中基站天線的移相器為例，分別示例在文心一言中不設定角色（圖3）和設定角色（圖4）輸出回答的差異。

圖3 在文心一言中不設定角色的輸出回答

從圖3可以看出，直接在文心一言中輸入“請介紹一下基站天線中的移相器”，AI會從技術原理、結構類型、技術演進及應用場景四個維度對移相器展開介紹，其中涉及的技術術語相對較多，對于之前從未接觸過基站天線領域的技術小白而言，理解難度相對較大。

圖4 在文心一言中設定角色的輸出回答

從圖4可以看出，在文心一言中輸入“我是技術新手，請你以講師的身份，用通俗易懂的語言為我介紹一下基站天線中的移相器”，通過對使用者以及AI的身份角色進行雙重設定，得到的回答更貼近生活、易于用戶理解。

在理解具體的技術內容時，一般來說，人類對知識的認知規律是由淺入深，因此，在提問時，可以先設定AI的角色為講師、使用者的身份為技術小白，后不對AI或使用者的角色進行設定，以便于由易到難、由淺到深、有層次地理解相關領域的技術知識。

二巧設AI身份角色，賦能專利檢索要素構建

在檢索過程中，可以利用AI進行分類號以及關鍵詞的拓展。為使AI輸出技術術語相對較多的專業性語段，可將使用者的角色設定為不設角色、技術小白或相關領域的技術人員，將AI的角色設定為不設角色或同義詞提供者的角色。若使用者認為AI輸出的內容超出自身的理解范疇，可將AI的角色調整為講師，先進行知識“補課”，再進行檢索。下面，筆者以通信領域中的基站天線為例，分別示例在文心一言中進行分類號拓展（圖5）和關鍵詞拓展（圖6）的具體示例。

圖5 在文心一言中進行分類號拓展

如圖5所示，在文心一言中輸入“我是一名專利檢索工作者，除了H01Q及其下級分類號之外，請再告訴我3個與基站天線密切相關的IPC分類號”，通過將使用者的身份角色設定為專利檢索工作者，同時不對AI設定身份角色，可以快速獲得與基站天線密切相關的IPC分類號。

圖6 在文心一言中進行關鍵詞拓展

如圖6所示，在文心一言中輸入“請你擔任同義詞提供者的角色，我將告訴你一個詞，請你根據我的提示回答我一系列同義詞選項。每個提示最多提供5個中文同義詞，5個英文同義詞，其中，同義詞中不包含我告訴你的詞，舉例而言，如果我告訴你的詞為基站，你回答的同義詞中不要包括“基站”這兩個字。 你只需要回復實際存在的同義詞的列表，不需要其他內容，詞的列表以“ （同義詞 1 or 同義詞 2 or …… or 同義詞 10）”的形式輸出。我告訴你的詞是：基站”。通過將AI的身份角色設定為同義詞提供者，同時不對使用者設定身份角色，可以快速獲得與“基站”密切相關的中英文擴展關鍵詞。

隨著 AI 技術的不斷演進與發展，其在專利分析領域的應用前景愈發廣闊。巧設 AI 角色，不僅能提升專利工作者的技術理解力和檢索能力，還有望在專利分析的各個環節中發揮更為深入的作用。我們有理由相信，在 AI 的賦能下，專利分析工作將迎來更加輝煌的明天，為全球的創新生態注入源源不斷的動力。

值得注意的是，對使用者或AI的身份角色進行設定，雖在一定程度上能夠緩解輸入層面上AI幻覺的產生，但是輸出層面上的AI幻覺仍然存在，因此需要對AI的回答結果進行甄別。當涉及事實性很強的內容時，使用者可以利用常識、經驗或通過對比其他權威來源的信息，驗證AI的回答是否準確，防止被AI誤導。

作者：品源知識產權管理咨詢 王瑞