将数亿专利和论文切片融合，让search和research的效率更高和更好

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在研发过程中，我们总是想看下现有的专利、论文中有没有相关的解决方案，有没有竞品可以参考。 为此，我们的科研人员要经过复杂的检索与分析，整理成综述和竞品分析。这个过程繁杂、费时费力。 AI的快速发展，新工具层出不穷，以ChatGPT为代表的大语言模型、以及以谷歌Gemini和月之暗面Kimi为代表的增强检索生成模型，大大提高了研发人员获取信息的效率。但无论是大语言模型和增强搜索生成模型，他们的搜索方式无法获取专利和论文中的深层技术方案，也无法自动关联到论文和专利中隐藏的深层次的潜在技术方案。 为此，Maxipat的做法是将全世界所有的专利和论文收集，利用算法对这些论文和专利进行切片，然后利用problem-solution算法进行关联。当用户提问“如何改进果汁机的刀片使其容易清洗？”这个问题时，Maxipat不是靠大语言模型进行 ………………………………