Интеграция генеративного ИИ для анализа технологических трендов и автоматизации патентных исследований

В данной работе исследуются методы интеграции генеративного искусственного интеллекта (ИИ) для анализа технологических трендов и автоматизации патентных исследований. Основное внимание уделено разработке программного продукта, основанного на технологиях машинного обучения, анализа естественного языка (NLP) и векторных баз данных, что позволяет автоматизировать обработку патентных данных и выделение ключевых слов. Предложенная система включает использование MLOps и RAG для автоматизации поиска, анализа и кластеризации данных. Эксперименты продемонстрировали эффективность модифицированного алгоритма TF-IDF для извлечения ключевых слов и применения семантических эмбеддингов для улучшения точности анализа. Разработанная система позволяет уменьшить время генерации патентных исследований до 30–60 минут, значительно повышая производительность и точность. В перспективе рассматривается расширение возможностей системы через интеграцию дополнительных патентных баз и прогнозирование технологических трендов с помощью ИИ.