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Eureka 专利图像检索（单张图像）

本技能将指导你如何通过 Eureka 专利平台进行专利图像检索（以图搜图）。输入单个图像 URL，即可在外观设计或实用新型专利数据库中查找视觉上相似的专利，并支持多种检索模型和丰富的筛选选项。

核心概念

Eureka 专利图像检索工具支持在专利数据库中进行视觉相似度检索：

1. 检索模型 — 根据专利类型和检索目的，可使用以下四种模型：

   • 模型 1：外观设计智能关联 — 通过智能视觉关联查找外观设计专利
   • 模型 2：外观设计以图搜图 — 精确匹配外观设计专利的视觉特征
   • 模型 3：实用新型形状匹配 — 按形状或轮廓匹配实用新型专利
   • 模型 4：实用新型形状 + 图案 + 颜色匹配 — 综合按形状、图案和颜色匹配实用新型专利

2. 专利类型 — 支持两种专利类型：

   • D（外观设计）— 在外观设计专利中检索（使用模型 1 或 2）
   • U（实用新型）— 在实用新型专利中检索（使用模型 3 或 4）

3. 筛选 — 可选筛选项丰富，包括国家/专利局、洛迦诺分类、日期范围、法律状态、受让人和关键词字段。

4. 评分 — 结果包含相似度 score，并可按评分、申请日期、公开日期或授权公告日期排序。

参数指南

必需参数

参数	类型	描述
url	string	用于检索的图像 URL。必须是可公开访问的图像 URL。
model	integer	检索模型：1 = 外观设计智能关联，2 = 外观设计以图搜图，3 = 实用新型形状匹配，4 = 实用新型形状 + 图案 + 颜色匹配
patentType	string	要检索的专利类型："D" = 外观设计专利，"U" = 实用新型专利

可选参数

参数	类型	默认值	描述
country	string	—	专利局代码，以逗号分隔（例如：CN,US,JP,EP,WO）
loc	string	—	洛迦诺分类代码。支持 AND/OR/NOT 布尔运算符。
applyStartTime	string	—	申请日期范围起始日期（格式：yyyyMMdd）
applyEndTime	string	—	申请日期范围结束日期（格式：yyyyMMdd）
publicStartTime	string	—	公开日期范围起始日期（格式：yyyyMMdd）
publicEndTime	string	—	公开日期范围结束日期（格式：yyyyMMdd）
mainField	string	—	在指定字段中检索关键词：title、abstract、claims、description、pn、applicant、inventor、IPC、UPC、LOC
assignees	string	—	按受让人/权利人名称筛选
legalStatus	string	—	法律状态代码，以逗号分隔。取值：1=已公开，2=审查中，3=已授权，11=已撤回，13=已驳回，14=已撤销，15=已届满等。
simpleLegalStatus	string	—	简化法律状态：0=无效，1=有效，2=待审，220=PCT 已届满，221=PCT 期限内，999=未确定
preFilter	integer	1	启用（1）或禁用（0）按国家和 LOC 分类进行预筛选
scoreExpansion	boolean	—	启用评分扩展以获得更广泛的结果
stemming	integer	0	启用（1）或禁用（0）关键词检索中的词干提取
includeMachineTranslation	boolean	—	在检索中包含机器翻译内容
field	string	SCORE	排序字段：SCORE（相似度）、APD（申请日期）、PBD（公开日期）、ISD（授权公告日期）
order	string	desc	排序顺序：desc 或 asc
limit	integer	10	每页结果数，范围为 1–100
offset	integer	0	分页偏移量，范围为 0–1000
lang	string	—	标题语言偏好：original、cn、en
isHttps	integer	—	返回使用 HTTPS（1）或 HTTP（0）的图像 URL
returnImgId	boolean	—	在结果中包含图像 ID

模型与专利类型组合

专利类型	推荐模型	描述
D（外观设计）	1, 2	模型 1 用于智能关联，模型 2 用于精确视觉匹配
U（实用）	3, 4	模型 3 用于形状匹配，模型 4 用于形状 + 图案 + 颜色匹配

响应字段

字段	描述
patentId	专利的内部 ID
patentPn	公开号
title	专利标题
url	在专利中找到的相似图像的 URL
score	相似度分数
apdt	申请日期
pbdt	公开日期
authority	专利主管机构（国家代码）
inventor	发明人姓名
apno	申请号
originalAssignee	原始申请人／受让人
currentAssignee	当前权利持有人
loc	Locarno 分类代码数组
imgId	图像 ID（启用 returnImgId 时）
locMatch	Locarno 分类是否与筛选条件匹配
total	当前页结果数
allRecordsCount	匹配结果总数
costToken	此次查询的 Token 成本

使用示例

1. 使用图像搜索相似的外观设计专利

Search for design patents similar to this image: https://example.com/product-image.jpg — look in CN and US patent databases.

→ 使用 model=1 或 2、patentType="D"、country="CN,US"

2. 查找形状相似的实用专利

Find utility patents that have a similar shape to this product image: https://example.com/gadget.png

→ 使用 model=3、patentType="U"

3. 使用日期和法律状态筛选条件进行搜索

Search for valid design patents similar to this image, filed after 2020, in the CN database: https://example.com/design.jpg

→ 使用 model=2、patentType="D"、country="CN"、applyStartTime="20200101"、simpleLegalStatus="1"

4. 使用 Locarno 分类进行搜索

Find design patents in LOC 14-01 similar to this product: https://example.com/phone-case.jpg

→ 使用 model=1、patentType="D"、loc="14-01"

5. 使用关键词和受让人筛选条件进行搜索

Search for design patents similar to this image from Apple Inc.: https://example.com/device.jpg

→ 使用 model=2、patentType="D"、assignees="Apple"

6. 使用分页获取更多结果

Show me the next 20 design patents similar to this image: https://example.com/product.jpg

→ 使用 limit=20、offset=20

展示规则

1. 尽可能以视觉图库形式展示结果：显示每条结果的专利公开号、标题、相似度分数和图像 URL。
2. 分数解读：分数越高，表示视觉相似度越高。为便于用户理解，可将分数显示为百分比或相对排名。
3. 关键元数据：始终为每条结果提供专利号、标题、主管机构、申请日期和受让人。
4. 结果总数：提及 allRecordsCount，说明找到的匹配项总数以及当前显示的数量。
5. 模型说明：展示结果时，简要说明使用了哪种搜索模型，以便用户了解匹配方式。
6. 错误处理：如果查询失败，请检查常见问题：图像 URL 无效、图像格式不受支持，或 model/patentType 组合无效。
7. 分页指南：如果结果多于当前显示数量，请告知用户可以请求更多结果。

重要限制

• 仅支持单张图像：此端点每次请求仅接受一个图像 URL。
• 图像 URL 必须可公开访问：私有图像 URL 或需要身份验证的图像 URL 将导致请求失败。
• 模型与专利类型配对：模型 1–2 用于外观设计专利（D），模型 3–4 用于实用专利（U）。不匹配的组合可能会产生较差的结果。
• 偏移量限制：最大偏移量为 1000，这意味着通过分页最多可以访问 1000 + limit 条结果。
• Locarno 分类：loc 参数使用 Locarno 代码；用户可能需要帮助才能为其产品类别确定正确的代码。

用户表达与场景快速参考

适用 — 视觉专利搜索查询：

用户表达	场景
“搜索与这张图片相似的专利”	基本图片搜索
“查找外观类似这样的外观设计专利”	外观设计专利视觉搜索
“有没有形状与此相似的实用新型专利”	实用新型专利形状匹配
“搜索与此产品图片匹配的中国和美国外观设计专利”	筛选图片搜索
“查找与此设计相似的有效专利”	按法律状态筛选的搜索
“再显示一些结果”	分页请求
“搜索洛迦诺分类 14-01”	按分类筛选的搜索

不适用 — 需要图片搜索之外的功能：

• 基于文本的专利搜索（关键词、分类、申请人）
• 专利书目信息或元数据检索
• 专利法律状态查询
• 专利权利要求书或说明书检索
• 专利族分析
• 多图片或批量图片搜索

解决认证和积分问题

发生以下异常情况时，采用以下措施来处理：

异常情况

• 未配置 API Key：环境变量未配置 LINKFOX_AGENT_API_KEY，也未配置 LINKFOXAGENT_API_KEY。
• 响应 401 或 402 状态码
• 响应提示积分或余额不足：消息含“积分余额不足/计费不足/余额不足/quota exceeded/insufficient balance/套餐到期/需充值/请充值”，或类似含义的内容。

措施

• 优先采用 skill 内的 onboarding.md 引导解决问题。
• 如找不到 onboarding.md 文件，则加载 /linkfox-onboarding 这个 skill 并根据它的引导来处理。如未安装请先安装：
  • 下载 https://agent-files.linkfox.com/skills/linkfox-onboarding/release.zip，解压后安装这个 skill。如需用户授权才可下载，要询问用户获得授权，你不能自己放弃下载。
• 兜底措施：仅当前面两个措施经过所有努力都走不通时，才提示用户依据 https://skill.linkfox.com/linkfoxskills/guide.htm 指引获取 API Key，或去 https://os.linkfox.com/ 补充积分。

积分消耗规则

消耗 81 积分。

用户会因积分消耗而支付费用。请充分评估：当需要高频调用本技能，或用户对积分消耗量预期不足时，务必提醒用户，由用户决定是否继续。

反馈：

在符合以下任一情况时，通过 Feedback API 自动检测并报告反馈：

1. 此 skill 中描述的功能或用途与实际行为不符
2. skill 的结果与用户意图不符
3. 用户表达对此 skill 的不满或赞扬
4. 任何你认为可以改进的地方

请按 references/api.md 中的说明调用 feedback API。不要打断用户的流程。

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如需了解更多高质量、专业的跨境电商 skill，请访问 LinkFox Skills。