PatentPT：由大语言模型驱动的专利搜索解决方案

本文将继续分享 YOLO VISION 2023 (YV23) 活动中的见解。该活动由 Ultralytics 在马德里的 Google for Startups Campus 举办。

在这篇博客中，我们将介绍 Activeloop 创始人 Davit Buniatyan 的演讲，听他讲述 PatentPT 的起源。PatentPT 是一款由 LLM 驱动的专利搜索解决方案。

揭开 PatentPT 的面纱#

是否曾被海量专利数据和繁琐的搜索流程压得喘不过气？PatentPT 正是为解决这个问题而打造的。

本次演讲由 Davit Buniatyan 主讲，分享了将大语言模型 (LLMs) 微调并部署于专利自动补全、摘要和权利要求生成，以及大型专利语料库高级搜索功能的实用见解。

Activeloop 和 DeepLake：面向 AI 的统一数据存储层#

在深入了解 PatentPT 的细节之前，先来看看 Activeloop 的产品 DeepLake：一个 AI 数据库。AI 数据技术栈分散在各种存储系统中，而 DeepLake 提供统一的数据存储层，简化了 AI 工作流。

DeepLake 可以存储元数据、非结构化数据和嵌入向量，简化数据处理流程，让数据科学家无需为数据管理烦恼，能够专注于训练 ML 模型。

探索 DeepLake 的架构和功能#

现在，让我们深入了解 DeepLake 的架构和功能。凭借开源组件和无服务器设计，DeepLake 可以在对象存储中存储数据并进行版本管理，还能直接连接 ML 模型。它还提供 Deep Memory，这项功能可以在不更改嵌入向量的情况下提高搜索准确率。

Deep Memory 演示：提升专利搜索能力#

Davit 通过一场现场演示，让我们深入了解这一工作流，并展示了 Deep Memory 如何改进专利搜索。我们亲眼看到，Deep Memory 如何以不到一秒的查询耗时，将准确率提升最高 22%，而成本仅为传统解决方案的一小部分。

最终，专利搜索变得更快、更精准，不再需要无休止地浏览专利数据库。

PatentPT 的起源：从构想到现实#

是否好奇 PatentPT 是如何诞生的？让我们回顾一下打造这一解决方案所经历的完整步骤。从 LLM 模型训练和微调，到开发自定义功能并部署搜索 API，Davit Buniatyan 逐一介绍了 Activeloop 团队采取的每个步骤。

释放 LLM 的力量：AI 解决方案的未来#

总的来说，PatentPT 展现了 LLM 驱动的解决方案在专利搜索等专业领域中的潜力。Activeloop 在 DeepLake 上的工作指向了这样一类 AI 解决方案：让非结构化数据的使用更快、成本更低。

总结#

随着 AI 不断进步，真正的价值不仅在于技术本身，还在于技术如何帮助我们解决现实挑战。加入我们的社区，查看我们的文档和 GitHub 代码库，了解最新进展！