신경망 다이어그램 메이커란 무엇인가요?

신경망 또는 AI 아키텍처 다이어그램, 모델 파이프라인, RAG 구조, 학습 워크플로우, 방법 청구항을 모듈, 데이터 흐름, 방법 단계, 일관된 번호를 갖춰 AI 특허 도면으로 만든 신경망/ML 파이프라인 다이어그램로 바꾸는 PatentFig AI 워크플로우입니다.

법률 검토를 대체하나요?

아니요. 제출 전 전문가 검토가 필요합니다.

신경망 도면과 ML 파이프라인 도면은 어떻게 특허 도면이 되나요?

PatentFig AI는 신경망 도면이나 ML 파이프라인 도면을 받아 특허 워크플로우로 연결해, 모듈·데이터 흐름·방법 단계·일관된 번호를 갖춘 AI 특허 도면으로 렌더링합니다.

AI 특허 도면에 모델 아키텍처를 그려야 하나요?

아키텍처가 발명의 일부일 때만 그립니다. 대부분의 AI 특허 청구항은 시스템 수준 동작(파이프라인, 검색, 에이전트, 피드백)에 관한 것이어서, 모델 자체의 아키텍처 도면보다 블록 다이어그램과 플로우차트의 조합이 유리합니다.

RAG와 에이전트 발명에는 별도 도면이 필요한가요?

보통 그렇습니다. 검색, 계획, 도구 사용, 검증, 응답 생성은 각각 블록 다이어그램에서 자기 박스를 가져야 하고, 청구 내용에 따라 각자의 플로우차트가 필요할 수 있습니다.

같은 출원에서 학습과 추론은 어떻게 그리나요?

둘 다에 등장하는 구성요소(모델 저장소, 피처 파이프라인)의 번호를 공유하는 두 장의 도면으로 그립니다. 학습 시점 도면(모델로 들어가는 데이터 흐름)과 추론 시점 도면(모델을 통과하는 요청)으로 나누면 각 방법 청구항이 자신만의 깔끔한 도면에 대응됩니다.

신경망 다이어그램 메이커

신경망 다이어그램, AI 아키텍처 도면, ML 파이프라인, 학습 흐름, 추론 시스템, 에이전트 워크플로우에 맞는 출원용 도면을 생성합니다.

도면 생성 관련 워크플로우

신경망 또는 AI 아키텍처 다이어그램, 모델 파이프라인, RAG 구조, 학습 워크플로우, 방법 청구항에서 시작합니다.
모듈, 데이터 흐름, 방법 단계, 일관된 번호를 갖춰 AI 특허 도면으로 만든 신경망/ML 파이프라인 다이어그램를 생성합니다.
라벨, 화살표, 레이아웃, 구조를 반복 수정합니다.
Figure Checker와 내보내기 도구로 이어집니다.

신경망 다이어그램 메이커 커버 예시 — 출력 예시: 모듈, 데이터 흐름, 방법 단계, 일관된 번호를 갖춰 AI 특허 도면으로 만든 신경망/ML 파이프라인 다이어그램

AI/ML 특허 도면 예시

출원 스타일로 그린 가상의 발명. 열면 생성기에 불러와 쓸 수 있습니다.

실무 흐름

신경망 다이어그램 메이커는 소스 준비, 생성, 수정, 검토로 구성됩니다.

소스 준비

신경망 또는 AI 아키텍처 다이어그램, 모델 파이프라인, RAG 구조, 학습 워크플로우, 방법 청구항을 정리합니다.

도면 생성

모듈, 데이터 흐름, 방법 단계, 일관된 번호를 갖춰 AI 특허 도면으로 만든 신경망/ML 파이프라인 다이어그램를 만듭니다.

점검 및 내보내기

레이아웃과 번호가 안정된 후 내보냅니다.

특허 전용 워크플로우가 필요한 이유

일반 이미지 도구는 신경망 다이어그램, AI 아키텍처 도면, ML 파이프라인, 학습 흐름, 추론 시스템, 에이전트 워크플로우의 구조와 번호를 안정적으로 다루기 어렵습니다.

특허 중심 구조

신경망 다이어그램, AI 아키텍처 도면, ML 파이프라인, 학습 흐름, 추론 시스템, 에이전트 워크플로우의 구성요소와 참조번호를 중시합니다.

반복 수정

전체를 다시 만들지 않고 필요한 부분을 조정합니다.

내보내기 전 점검

선, 여백, 번호, 형식을 점검합니다.

AI / ML 특허 도면에서 흔한 실수

발명 전체를 "AI 엔진"이나 "LLM"이라고 적힌 박스 하나에 압축하는 것.

청구항이 시스템 수준인데 모델 내부(레이어 수, 활성화 함수)를 보여주는 것.

학습 흐름과 추론 흐름이 둘 다 청구항에 중요한데 둘을 분리하지 않는 것.

명세서가 기술하는 데이터 저장소, 피드백 루프, 검증 단계를 그리는 것을 잊는 것.

신경망 다이어그램 메이커