論文の概要: EvoPat: A Multi-LLM-based Patents Summarization and Analysis Agent
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18100v1
- Date: Tue, 24 Dec 2024 02:21:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-25 15:54:25.091508
- Title: EvoPat: A Multi-LLM-based Patents Summarization and Analysis Agent
- Title（参考訳）: EvoPat: マルチLLMベースの特許要約分析エージェント
- Authors: Suyuan Wang, Xueqian Yin, Menghao Wang, Ruofeng Guo, Kai Nan,
- Abstract要約: EvoPatはマルチLLMベースの特許エージェントで、ユーザーが検索生成(RAG)と高度な検索戦略を通じて特許を分析するのを支援する。
特許要約,比較分析,技術評価などのタスクにおいて,EvoPatがGPT-4より優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: The rapid growth of scientific techniques and knowledge is reflected in the exponential increase in new patents filed annually. While these patents drive innovation, they also present significant burden for researchers and engineers, especially newcomers. To avoid the tedious work of navigating a vast and complex landscape to identify trends and breakthroughs, researchers urgently need efficient tools to summarize, evaluate, and contextualize patents, revealing their innovative contributions and underlying scientific principles.To address this need, we present EvoPat, a multi-LLM-based patent agent designed to assist users in analyzing patents through Retrieval-Augmented Generation (RAG) and advanced search strategies. EvoPat leverages multiple Large Language Models (LLMs), each performing specialized roles such as planning, identifying innovations, and conducting comparative evaluations. The system integrates data from local databases, including patents, literature, product catalogous, and company repositories, and online searches to provide up-to-date insights. The ability to collect information not included in original database automatically is also implemented. Through extensive testing in the natural language processing (NLP) domain, we demonstrate that EvoPat outperforms GPT-4 in tasks such as patent summarization, comparative analysis, and technical evaluation. EvoPat represents a significant step toward creating AI-powered tools that empower researchers and engineers to efficiently navigate the complexities of the patent landscape.
- Abstract（参考訳）: 科学技術と知識の急速な成長は、毎年出願される新しい特許の指数的な増加に反映されている。
これらの特許はイノベーションを促進するが、研究者やエンジニア、特に新参者にとって大きな負担となる。
大規模で複雑な風景をナビゲートして動向やブレークスルーを特定するという面倒な作業を避けるため、研究者は、特許を要約し、評価し、文脈化するための効率的なツールを緊急に必要としており、その革新的な貢献と基礎となる科学的原則を明らかにし、このニーズに対処するため、検索戦略や検索戦略を通じて、ユーザーが特許を分析するのを支援するために設計されたマルチLLMベースの特許エージェントであるEvoPatを提示する。
EvoPatは複数の大規模言語モデル(LLM)を活用し、それぞれが計画、イノベーションの特定、比較評価といった特別な役割を担っている。
このシステムは、特許、文献、製品カタログ、企業リポジトリ、オンライン検索など、ローカルデータベースのデータを統合し、最新の洞察を提供する。
元のデータベースに含まれていない情報を自動で収集する機能も実装されている。
自然言語処理(NLP)分野における広範なテストを通じて,特許要約や比較分析,技術評価などのタスクにおいて,EvoPatがGPT-4より優れていることを示す。
EvoPatは、研究者やエンジニアが特許の複雑さを効率的にナビゲートできるAIツールを開発するための重要なステップだ。
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