법률 및 IPIP 변호사를 위한 특허 기억

모든 선행 기술 검색을 포함하는 특허 기억를 IP 변호사에게 제공하세요

각 특허 사건은 지난 사건과 70% 겹치는 선행 기술 검색으로 시작됩니다. AI 도구는 검색이 끝나는 순간 모든 검색을 잊어버립니다. MemoryLake는 IP 변호사에게 내장된 USPTO 데이터와 버전 관리된 선행 기술을 갖춘 특허 기억 레이어를 제공하여 축적된 검색 작업이 사건 간 사라지지 않도록 합니다.

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문제: 선행 기술 연구는 매 사건마다 반복됩니다

어소시에이트는 지난달 특정 하위 클래스에서 관련 선행 기술을 식별하는 데 이틀을 보냈습니다. 이번 달, 유사한 사건, 동일한 하위 클래스 — 그리고 이전 작업은 쿼리할 수 없습니다. AI 도구는 제로에서 시작합니다. 이미 존재하는 검색을 재구축하는 데 몇 시간이 걸리며, 이는 고객과 회사에 비용이 발생합니다.

MemoryLake가 IP 변호사를 위한 특허 기억를 해결하는 방법

내장된 USPTO 데이터

별도의 설정 없이 쿼리 가능한 1천만 개 이상의 미국 특허. REST 커넥터를 통해 WIPO 및 EPO 추가 가능.

사건별 및 하위 클래스별 기억

선행 기술 발견이 사건 및 기술 하위 클래스에 맞춰 범위가 설정됩니다.

버전 관리된 청구 분석

각 청구 차트 커밋은 사건의 감사 추적의 일부가 됩니다.

선례 위치 간 충돌 탐지

제출에 도달하기 전에 일관되지 않은 청구 해석을 드러냅니다.

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IP 변호사를 위한 작동 방식

연결 — 내장된 USPTO 데이터에 접근하고 내부 사건 문서, 검색 기록 및 청구 차트를 수집합니다.
구조화 — 각 항목은 유형화된 기억가 됩니다: 선행 기술(사실), 전략(반성), 제출(사건).
재사용 — 각 새로운 사건이나 청구 분석은 적절한 범위에서 관련된 이전 기억를 검색합니다.

이전 vs. 이후: IP 변호사의 특허 기억

	Without MemoryLake	With MemoryLake
New matter in a familiar subclass	Re-run prior art search	Retrieve prior search results
Claim chart consistency across filings	Manual cross-check	Conflict detection at write time
Associate turnover	Lose institutional searches	Memory stays at firm scope
Client audit "show your work"	Reconstruct manually	Versioned audit trail

대상

AI를 사용하여 선행 기술 검색, 청구 작성 또는 사건 관리를 수행하는 IP 부티크, 사내 특허 팀 및 기업 IP 그룹 — 사건 간 축적된 기술 검색 기억가 경쟁 우위가 되는 곳.

실행 가능한 데모약 4분

이 사용 사례를 내 계정에서 직접 실행하기

지식재산 로펌이 선행기술 조사 메모를 공유 메모리에 미국 출원별로 하나씩 저장하고, 어시스턴트가 MemoryRouter를 통해 이를 근거로 답합니다. "17/482,907 조사에서 가장 가까운 인용 문헌은?"에는 매번 올바른 특허를 답합니다. 그런데 변호사가 17/428,907에 대해 묻습니다. 두 자리가 뒤바뀐 번호로, 로펌이 조사한 적이 없습니다. MemoryRouter는 17/482,907의 메모를 첨부하고, 모델은 그 메모의 인용 문헌을 질문받은 번호 그대로 답합니다. 답변 어디에도 그것이 다른 출원의 메모라는 말은 없습니다. 조사한 번호 목록을 프롬프트에 넣으면 대부분 막을 수 있지만, 모델이 번호를 목록에서 가장 비슷한 것으로 "고쳐서" 답하기도 합니다. 모델을 호출하기 전에 앱에서 정확히 조회하면 모든 근접 번호에 올바르게 답하고, 확인할 가장 가까운 출원 번호도 알려줍니다.

보게 될 것

조사 메모 6건을 MemoryLake에 가져오고 출원 번호 목록은 fact add로 사실 6개로 저장. fact list --query 17/428,907은 0개를 반환하지만 search는 17/482,907의 메모를 1위로 반환하며, --query 17/482907(쉼표 없음)도 0개라서 앱은 먼저 번호를 정규화
검사기(router messages)가 근접 번호 질문에 MemoryRouter가 무엇을 첨부하는지 보여줌: 사본 56개 중 35개는 이웃 번호의 메모, 21개는 아무것도 첨부되지 않음
8개 질문을 router chat --boundary(gpt-4o-mini)로 각 3회, 7회 실행: 네 개의 근접 번호에 대해 메모만 있으면 84개 중 0개가 "조사 기록 없음"(51개는 다른 출원의 답), 목록을 시스템 프롬프트에 넣으면 84개 중 73개(실패 11개 모두 번호를 바꿔 씀), 모델 호출 전에 fact list --query로 정확히 확인하면 84개 모두 정답. 대조 질문은 252개 중 250개 정답
docket·memos 하위 명령과, 목록 조회와 검색 결과를 나란히 보여주는 로컬 웹 UI 포함

필요한 것: MemoryLake API 키 · memorylake CLI · Python 3.9+

실행

git clone https://github.com/memorylake-ai/memorylake-usecases.git
cd memorylake-usecases/docket-number-memory
export MEMORYLAKE_API_KEY=sk-…
python3 demo.py          # or: python3 web/server.py

GitHub에서 열기 전체 안내 읽기

실행 영상 보기 · 실제 녹화, 편집 없음

CLI 데모4:41 웹 데모5:31

자주 묻는 질문

고객 사건 데이터는 격리되어 있습니까?

예 — 사건별 네임스페이스와 종단 간 AES-256 암호화. 사건 간 누출은 불가능합니다.

USPTO를 넘어 확장할 수 있습니까?

예. WIPO, EPO 및 API 또는 대량 내보내기 지원이 있는 모든 특허 사무소는 SDK를 통해 가져올 수 있습니다.

이것은 특권 작업 제품을 어떻게 처리합니까?

특권 범위는 기억 네임스페이스 수준에서 적용됩니다. 감사 추적은 모든 접근을 기록하여 의료 과실 검토를 위해 사용됩니다.

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선례 위치 간 충돌 탐지

IP 변호사를 위한 작동 방식

이전 vs. 이후: IP 변호사의 특허 기억

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자주 묻는 질문

고객 사건 데이터는 격리되어 있습니까?

USPTO를 넘어 확장할 수 있습니까?

이것은 특권 작업 제품을 어떻게 처리합니까?