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Make your LLM app a Domain Expert: How to Build an Expert System - Christopher Lovejoy, Anterior

Published:  at  08:45 AM
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영상 링크: Make your LLM app a Domain Expert: How to Build an Expert System — Christopher Lovejoy, Anterior
채널명: AI Engineer

LLM 애플리케이션을 도메인 전문가 시스템으로 만드는 방법 - 전문가 시스템 구축하기 핵심 요약


세부 요약 - 주제별 정리

Christopher Lovejoy는 의료-보험 분야에서 도메인 전문성을 반영한 AI 시스템을 실전에서 개발함

LLM을 산업별로 성공시킬 때 핵심은 ‘도메인 문맥’ 전달과 그 시스템 설계임

실제 의료 사례에서 단순 규칙도 층위별 모호성과 전문적 해석이 요구됨

모델 자체의 한계는 이미 기본 성능 수준을 넘어서고, 시스템적 접근이 최종 정확도 향상에 결정적임

Anterior의 ‘적응형 도메인 인텔리전스 엔진’은 두 가지 핵심 축: 측정과 개선으로 구성됨

성능 평가와 주요 지표(메트릭스)는 현업 전문가와의 협업을 통해 정의되어야 함

실패 유형(페일러 모드) 온톨로지를 구축해, AI의 실마리별 약점을 정량·구조적으로 추적함

실패분석-개선제안-테스트 루프가 실시간, 데이터 기반으로 동작 가능한 시스템을 구축함

도메인 전문가의 전문성이 구체적인 개선·테스트 데이터로 쌓여, 시스템 반복개선 속도가 크게 향상됨

도메인 전문가 참여 기준은 현업 응용 분야·목표 성격에 따라 상이함

이런 반복개선 사이클을 효율적으로 운영하려면 커스텀화된 전용 툴링(and 대시보드)이 필수임

최종적으로, 도메인 PM을 중심으로 ‘실제 고객의 데이터’와 ‘전문가의 반복적 피드백’을 통한 데이터 주도 자기개선 프로세스가 완성됨


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