ZeeLin Patent Retriever 是 Team ZeeLin 开发的一款面向 Google Patents BigQuery 的生产级专利证据检索工具，专为高效、结构化地获取和分析全球专利数据而设计。该工具通过将用户的自然语言研究意图转化为可审计的多路检索查询，显著提升了专利检索的准确性与可重复性。其核心能力聚焦于专利数据的获取、去重与结构化输出，旨在为后续的法律分析、技术评估或竞争情报工作提供坚实的数据基础。整个流程严格遵循三步走策略：种子检索、查询计划构建和执行计划应用，确保每一步都可控且可追溯。用户只需提供关键词和初步需求，系统即可自动生成详细的检索策略，并输出标准化的 JSON 文件，极大降低了使用 BigQuery 进行复杂专利检索的技术门槛。
核心功能特点
- 支持自然语言意图到多路检索查询的自动转换，提升检索效率与准确性
- 采用三步标准化流程（种子检索→构建计划→执行计划），确保检索过程的可审计性和可控性
- 内置丰富的过滤维度，包括关键词、IPC/CPC分类、发明人、申请人、国家/地区和日期范围
- 默认输出结构化的 JSON 结果，包含专利元数据、去重信息及多轮检索汇总，便于下游分析
- 提供灵活的参数配置与约束覆盖机制，允许用户在关键阶段动态调整检索条件
适用场景
ZeeLin Patent Retriever 特别适用于需要系统化收集专利证据的场景，例如知识产权尽职调查、自由实施（FTO）分析或新兴技术领域的专利地图绘制。在 FTO 分析中，用户可通过指定特定技术关键词、目标市场国家（如 US、EP）以及时间窗口，快速定位可能构成侵权的现有专利，从而规避法律风险。对于企业研发部门而言，该工具可用于追踪竞争对手的技术布局，识别潜在合作机会或技术空白点，尤其在人工智能、情感计算等快速发展的领域，能有效支持战略决策。此外，在专利诉讼或无效宣告程序中，律师团队可利用其生成的高质量证据集，构建更具说服力的技术对比分析框架。由于其输出结果高度结构化且符合标准 schema，也适合集成到自动化报告生成系统或知识图谱平台中，实现从原始数据到洞察的闭环。