目前市面上主流的大语言模型包括OpenAI的GPT系列（如ChatGPT），其以强大的文本生成、复杂推理和多语言支持能力著称，但因ChatGPT 的服务器位于境外，其官方服务通常需要翻墙才能使用；DeepSeek在科研计算、金融分析等高复杂度场景中展现卓越性能，支持千亿级参数动态激活以平衡精度与算力需求；豆包基于字节跳动端到端多模态交互技术，深度整合语音、视觉与文本生成能力，在情感化陪伴、实时语音对话等消费级场景中实现自然流畅的人机交互体验；科大讯飞的讯飞星火强化语音交互与教育适配，支持智能批改与个性化学习方案生成；阿里云的通义千问集成多任务学习框架，应用于客服、内容创作等场景；百度的文心一言融合知识增强与行业知识图谱，在中文处理及企业级服务中具有优势。这些模型通过技术创新与场景适配，持续推动知识产权等行业的智能化转型。

图1 大语言模型示例

聚焦专利分析工作，AI能显著提升专利分析的效率与深度，为创新决策提供智能支持。举例而言，针对专利稳定性分析、无效检索以及第三方公众意见撰写，充分利用大语言模型可快速提高专利分析师对于目标专利的技术理解力。此外，在检索过程中，还可应用大语言模型进行关键词、分类号的扩展。下面将探讨如何巧设AI身份角色，以赋能专利分析工作。

图2 利用大语言模型提升技术理解力

设定身份角色，包括设定使用者的身份角色和AI的身份角色。具体而言，使用者身份角色的设定可包括：不设角色、技术小白或本领域的技术人员。AI身份角色的设定可包括：不设角色或讲师。表1示出使用者角色和AI角色组合输出回答的特点。

表1 使用者角色和AI角色组合输出回答的特点

一巧设AI身份角色，赋能专利技术理解力

在对目标专利的技术理解过程中，或针对专利布局导航技术主题的理解过程中，如果对技术领域、技术手段等存疑，可与大语言模型进行交互式对话以获得帮助。下面，笔者以通信领域中基站天线的移相器为例，分别示例在文心一言中不设定角色（图3）和设定角色（图4）输出回答的差异。

图3 在文心一言中不设定角色的输出回答

从图3可以看出，直接在文心一言中输入“请介绍一下基站天线中的移相器”，AI会从技术原理、结构类型、技术演进及应用场景四个维度对移相器展开介绍，其中涉及的技术术语相对较多，对于之前从未接触过基站天线领域的技术小白而言，理解难度相对较大。

图4 在文心一言中设定角色的输出回答

从图4可以看出，在文心一言中输入“我是技术新手，请你以讲师的身份，用通俗易懂的语言为我介绍一下基站天线中的移相器”，通过对使用者以及AI的身份角色进行双重设定，得到的回答更贴近生活、易于用户理解。

在理解具体的技术内容时，一般来说，人类对知识的认知规律是由浅入深，因此，在提问时，可以先设定AI的角色为讲师、使用者的身份为技术小白，后不对AI或使用者的角色进行设定，以便于由易到难、由浅到深、有层次地理解相关领域的技术知识。

二巧设AI身份角色，赋能专利检索要素构建

在检索过程中，可以利用AI进行分类号以及关键词的拓展。为使AI输出技术术语相对较多的专业性语段，可将使用者的角色设定为不设角色、技术小白或相关领域的技术人员，将AI的角色设定为不设角色或同义词提供者的角色。若使用者认为AI输出的内容超出自身的理解范畴，可将AI的角色调整为讲师，先进行知识“补课”，再进行检索。下面，笔者以通信领域中的基站天线为例，分别示例在文心一言中进行分类号拓展（图5）和关键词拓展（图6）的具体示例。

图5 在文心一言中进行分类号拓展

如图5所示，在文心一言中输入“我是一名专利检索工作者，除了H01Q及其下级分类号之外，请再告诉我3个与基站天线密切相关的IPC分类号”，通过将使用者的身份角色设定为专利检索工作者，同时不对AI设定身份角色，可以快速获得与基站天线密切相关的IPC分类号。

图6 在文心一言中进行关键词拓展

如图6所示，在文心一言中输入“请你担任同义词提供者的角色，我将告诉你一个词，请你根据我的提示回答我一系列同义词选项。每个提示最多提供5个中文同义词，5个英文同义词，其中，同义词中不包含我告诉你的词，举例而言，如果我告诉你的词为基站，你回答的同义词中不要包括“基站”这两个字。 你只需要回复实际存在的同义词的列表，不需要其他内容，词的列表以“ （同义词 1 or 同义词 2 or …… or 同义词 10）”的形式输出。我告诉你的词是：基站”。通过将AI的身份角色设定为同义词提供者，同时不对使用者设定身份角色，可以快速获得与“基站”密切相关的中英文扩展关键词。

随着 AI 技术的不断演进与发展，其在专利分析领域的应用前景愈发广阔。巧设 AI 角色，不仅能提升专利工作者的技术理解力和检索能力，还有望在专利分析的各个环节中发挥更为深入的作用。我们有理由相信，在 AI 的赋能下，专利分析工作将迎来更加辉煌的明天，为全球的创新生态注入源源不断的动力。

值得注意的是，对使用者或AI的身份角色进行设定，虽在一定程度上能够缓解输入层面上AI幻觉的产生，但是输出层面上的AI幻觉仍然存在，因此需要对AI的回答结果进行甄别。当涉及事实性很强的内容时，使用者可以利用常识、经验或通过对比其他权威来源的信息，验证AI的回答是否准确，防止被AI误导。

作者：品源知识产权管理咨询 王瑞