推荐工作流
AI / 机器学习专利图生成器 按素材准备、图纸生成、局部修改和提交前复核组织。
准备输入素材
使用足够清晰的AI 系统说明、模型管线、RAG 架构、训练工作流或方法权利要求，让 PatentFig AI 能理解结构关系。
生成专利图
生成包含模块、数据流、方法步骤和一致编号的 AI 系统专利图，并保持专利图常见的线条、版面和标号结构。
检查并导出
在布局、标号和文件格式稳定后，再进入检查和导出。
为什么这个场景需要专利专用工作流
优先保证专利图结构
不用每次从头开始
导出前先检查
Common mistakes in AI / ML patent figures
Compressing the entire invention into one box labeled "AI engine" or "LLM".
Showing model internals (layer counts, activation functions) when the claim is at the system level.
Skipping the separation between training and inference flows when both matter to the claim.
Forgetting to show the data store, feedback loop, or verification step that the spec describes.
AI / 机器学习专利图生成器常见问题
AI / 机器学习专利图生成器 是什么？
AI / 机器学习专利图生成器 是 PatentFig AI 中把AI 系统说明、模型管线、RAG 架构、训练工作流或方法权利要求转换成包含模块、数据流、方法步骤和一致编号的 AI 系统专利图的工作流入口。
生成后还能继续修改吗？
可以。PatentFig AI 支持围绕布局、标号、箭头和图纸细节做多轮迭代。
它能替代专利代理人审查吗？
不能。PatentFig AI 用于加速制图和提交前检查，正式提交前仍需要律师或代理人复核。
Should an AI patent figure show model architecture?
Only when the architecture is part of the invention. Most AI patent claims are about system-level behavior — pipelines, retrieval, agents, feedback — and benefit from block diagrams plus flowcharts, not architecture diagrams of the model itself.
Do RAG and agent inventions need separate figures?
Usually yes. Retrieval, planning, tool use, verification, and response generation each deserve their own box on the block diagram and may need their own flowchart depending on what is claimed.