먼저 찾고 나서 답하게 하는 이유는요?

지어낸 답이 섞이지 않게 됩니다. 실제 자료를 근거로 삼습니다. 그 순서가 곧 청구항입니다.

벡터로 쌓는 점은 어떤가요?

뜻이 가까운 것끼리 모입니다. 글자가 달라도 함께 잡힙니다. 목록으로 나누는 방식과 갈립니다.

플랫폼 이름도 함께 지키려면요?

이름은 상표로 냅니다. 중개와 알선은 35류에서 봅니다. 특허와 나누어 둡니다.

특허

B2B탐색특허, 목록을 뒤지는 대신 물어보게 한 특허등록 사례

#B2B탐색특허 #특허등록 #특허출원 #벡터 데이터베이스 #탐색부

2026.09.04윤웅채 변리사

#B2B탐색특허LLM 및 RAG 기반 B2B 플랫폼 서비스 제공 시스템
#특허등록10-2974801
#소요기간특허출원 후 등록까지 13개월

사례 미리보기

B2B탐색특허, 공급업체 자료를 벡터로 쌓아 두고, 찾는 조건을 말로 물으면 그 자료에서 골라 언어모델이 답을 만들어 주는 B2B 플랫폼이 특허등록됐습니다. 특허법인 테헤란이 진행한 출원 건의 등록 정보와, B2B탐색특허를 준비할 때 자주 나오는 질문을 함께 정리했습니다.

등록 개요

발명의 명칭: LLM 및 RAG 기반 B2B 플랫폼 서비스 제공 시스템
출원번호(일자): 10-2025-0047784 (2025.04.14)
등록번호(일자): 10-2974801 (2026.06.04)

2025.04.14

특허 출원

10-2025-0047784

2026.06.04

특허 등록

10-2974801

사례 소개

B2B탐색특허는 목록을 보여 주는 쪽이 아니라 물어보면 답해 주는 쪽으로 옮기는 데서 자리를 찾습니다.

업종으로만 나뉜 목록의 한계

이번 사례는 LLM 및 RAG 기반 B2B 플랫폼 서비스 제공 시스템인데요. 회사끼리의 거래에서는 맞는 공급업체를 찾기가 어렵습니다. 업종으로만 나뉜 목록을 보아서는 우리가 원하는 조건에 맞는지 알기 어렵죠. 어느 규격까지 다루는지, 소량도 받는지 같은 것은 소개 글 안에 묻혀 있으니까요. 결국 하나씩 전화를 돌려 물어보게 됩니다.

뜻으로 찾아 근거를 붙여 답한다

구성은 수요 단말과 플랫폼 서비스 제공 서버로 나뉩니다. 구축부가 공급업체 데이터를 모아 벡터 데이터베이스를 만들고요. 글자가 아니라 뜻이 가까운 것끼리 모이게 담아 두는 방식이죠. 탐색부가 들어온 질문을 그 안에서 찾아 가까운 업체들을 끌어옵니다. 이어 응답부가 그 자료를 근거로 삼아 문장으로 답하고요. 모델이 혼자 지어 내지 않고 실제 업체 자료를 붙들고 답한다는 점이 중요한데요. 없는 회사를 만들어 내면 거래 자체가 어그러지니까요. 청구항은 이 흐름을 한 줄로 묶어 적었습니다.

본 B2B탐색특허 건은 특허출원에서 등록까지 약 13개월이 걸린 건입니다.