sky999
天山茗客
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私人AI系统业务开发流程，参考-例子案件。
一、业务总体流程
客户需求确认
与客户沟通：确认他们在专利/商标/版权方面的具体场景（例如：专利检索、相似度比对、侵权分析、答复意见书辅助）。
明确目标：是要快速检索？还是要生成法律文书？
数据接入与处理
收集客户提供的专利全文、审查意见书、法律法规库、历史案件数据等。
对文档进行分块、清洗、脱敏，建立内部的向量数据库。
这样保证数据既能高效检索，又不会泄露敏感信息。
AI 模型配置与训练
选择合适的开源模型（如 Llama、Qwen）。
通过 RAG 检索增强 把客户的专利文本与模型结合，让回答基于客户专属的资料库。
如有需要，针对客户的行业术语、法律格式进行 轻量微调（LoRA）。
系统部署与使用
给客户部署一个内网/本地可访问的平台。
用户只需要在界面上输入：专利号、技术描述、答复需求，系统就会自动检索相关专利和法条并生成辅助报告。
结果交付与反馈
系统输出：检索结果、相似专利清单、答复意见书草稿、法律条款引用。
客户人工审核、修改，最终形成正式文件。
系统会不断积累反馈，优化模型的适应性。
二、客户价值
效率提升：检索和比对从数小时缩短到数分钟。
准确性提高：AI 会自动比对专利条款，减少人工遗漏。
合规安全：全部数据在客户内网运行，不上传外部。
成本可控：比传统外包或 SaaS 更低，长期节省律师和专利工程师的人力时间。
三、实施周期
前期沟通（1 周）：需求确认 + 数据范围界定。
系统搭建（2–4 周）：硬件准备 + 数据导入 + 模型配置。
试运行（2 周）：客户实际使用，反馈问题。
正式上线（持续）：维护、升级、增加功能。
[ 本帖最后由 sky999 于 2025-10-10 09:52 编辑 ]
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