随着新加坡总部的知识产权（IP）分析平台Patsnap于2007年创立，其首个产品是全球专利搜索数据库。如今，该公司通过推出全新的AI助手CoPilot，进一步扩展其AI产品组合。
CoPilot允许用户更快速地搜索专利和非专利文献，据公司称，这将加速Patsnap整个产品套件中的知识产权和研发工作流程。其专有的LLM还能够链接到来源，包括期刊和专利，并提供引用。
创业初期，Patsnap表示已投入数百万美元，并拥有50多名工程师团队专注于其AI能力的发展。Patsnap的首席执行官兼联合创始人Jeffrey Tiong告诉TechCrunch，Patsnap的存在是为了为其客户，在知识产权和研发团队内部以及它们之间，消除创新过程中的摩擦。IP分析师和律师需要进行先前艺术（在专利提交之前公开披露的信息）和操作自由度（在不面临法律问题的情况下使用产品或服务的能力）搜索，以决定公司在哪里投资时间和金钱，而Patsnap的产品旨在使这一过程更加顺畅。
例如，Patsnap的Analytics产品包括来自170个司法管辖区的超过1.8亿专利和1.3亿多篇文献。Tiong表示，IP团队可以利用Patsnap的AI工具以规模化的方式分析市场并保护发明。
CoPilot在Patsnap的AI产品基础上进一步提升。它使知识产权和研发团队能够更快地在专利、非专利文献和技术新闻中找到他们需要的信息。Tiong举了一些例子，如获取专利权要求的自动摘要，了解技术并获取公司专利的链接。它还解答具体问题，比如，如果一个研发专业人员想了解如何提高电池能量密度，CoPilot可以翻译专利并找到相关文献。
CoPilot还以四种方式帮助研发和知识产权团队：跟踪快速变化的行业，提供内容分析以指导战略专利和研究，从特定专利和文献中提取关键细节，以及AI安全性，因为其模型不是基于客户数据进行训练。Tiong表示，由于CoPilot拥有自己的专有LLM，客户数据无需离开Patsnap的防火墙，因此不会传递到外部网络。
Tiong补充说，Patsnap的LLM是通过专利、学术论文、技术报告以及最近的公司新闻（包括有关并购的信息）的数据进行训练的。它还包含IP专家和Patsnap产品标注的数据。
其LLM分三个阶段学习：预训练、预训练后和自我训练微调，因此在专利和非专利数据方面具有专业的准确性。结合检索增强生成，Tiong表示，与GPT3.5相比，CoPilot的模型在进行深度分析时更为优越，同时更不容易产生幻觉性的答案。
Patsnap已从SoftBank和腾讯等投资者那里筹集了3.5亿美元。公司总共拥有超过1,200名员工，有12,000名客户，来自生命科学、汽车、消费品、技术、制造业、工程和法律等垂直领域。
