
AI/ML-Patentdiagramme: Modellpipeline, Training und Inferenzsystem
Erstellen Sie klarere AI- und Machine-Learning-Patentdiagramme für Modellpipelines, Training, Inferenz, RAG-Architekturen und Agenten-Workflows.
AI-Patentfiguren scheitern, wenn sie wie Produktfolien aussehen. Kästen mit den Namen “AI” oder “Model” erklären nicht, wie Daten fließen, wo trainiert wird und welcher Teil des Workflows die Ansprüche stützt.
Starten Sie mit dem AI / ML Patent Diagram Generator, wenn die Quelle eine Modellpipeline, RAG-Architektur, ein Agenten-Workflow oder ein Trainingsverfahren ist.


Mindestens zwei Figurtypen nutzen
Viele AI-Anmeldungen brauchen ein Blockdiagramm für Module und Systemgrenzen sowie ein Ablaufdiagramm für geordnete Verfahrensschritte.
Nur Architektur reicht oft nicht, weil die Methode unklar bleibt. Nur Flowchart reicht oft nicht, weil der Systemkontext fehlt.
Trainingsablauf
Eine Trainingsfigur kann Datenquelle, Vorverarbeitung, Feature-Extraktion, Trainingsmodul, Auswertung, Modellspeicher und Feedbackschleife zeigen.
Die Figur muss keine mathematische Herleitung ersetzen. Sie soll die schriftliche Offenbarung orientieren.
Inferenzablauf
Eine Inferenzfigur kann Anfrageeingang, Retrieval, Kontextaufbau, Modellausführung, Nachverarbeitung, Ausgabe-API und Logging zeigen.
Für Systemgrenzen und Modulbeziehungen kombinieren Sie dies mit dem Patent Block Diagram Generator.
Quelle, Figurtyp und Exportprüfung
Vor dem Zeichnen sollten Quelle, Figurtyp und Prüfpunkt feststehen. Eine brauchbare Patentfigur beginnt mit belegbarem technischen Material, nutzt den einfachsten Figurtyp zur Erklärung der Erfindung und bleibt bearbeitbar, bis Bezugszeichen, Ränder, Linien und Exportformat stimmen.
Häufiger Fehler: nur eine generische AI-Box
Schwache KI-Patentfiguren zeigen oft nur einen Eingang, eine Box namens „AI engine“ und einen Ausgang. Das wirkt ordentlich, erklärt aber nicht, ob die Erfindung in Training, Retrieval, Kontextaufbau, Modellauswahl, Feedback oder Ausgabeaufbereitung liegt.
Eine Patentfigur muss nicht jeden Modellparameter zeigen. Sie sollte die Module und Schritte sichtbar machen, auf die sich die Beschreibung später sauber beziehen kann.
Sinnvolle Figurensätze für KI-Anmeldungen
| Figur | Inhalt | Wann verwenden |
|---|---|---|
| Systemblockdiagramm | Gerät, Server, Model Store, Speicher, Datenquellen | Wenn Grenzen und Module wichtig sind |
| Trainingsablauf | Datenauswahl, Vorverarbeitung, Training, Bewertung, Update | Wenn das Training Teil der Erfindung ist |
| Inferenzablauf | Eingabe, Kontextaufbau, Modelllauf, Nachbearbeitung, Ausgabe | Wenn Laufzeitverhalten beansprucht wird |
| RAG / Agent-Diagramm | Retriever, Memory, Planner, Tools, Verifier | Wenn Orchestrierung entscheidend ist |
Prompt für PatentFig AI
Create a patent-style AI system figure for a [type of invention].
Show input, data source, preprocessing, training or inference module, model store, output interface, and feedback loop.
Use black-and-white line art, readable labels, reference numerals, and arrows showing data flow.
Do not create a marketing dashboard or product screenshot.
Prüfung vor dem Export
| Prüfung | Kriterium |
|---|---|
| Modulnamen | Kurze technische Namen statt Marketingbegriffe |
| Beschreibung | Wichtige Module sind im Text gestützt |
| Figurentrennung | Architektur, Training, Inferenz und UI sind nicht überladen |
| Pfeile | Daten, Steuerung und Feedback sind unterscheidbar |
| Bezugszeichen | Nummern bleiben über zusammengehörige Figuren konsistent |
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