让LLM成为领域专家：一套可落地的专家系统构建方法

这篇文章还原了Christopher Lovejoy关于“领域原生”LLM应用的完整思路：为什么通用模型难以落地、如何通过度量与反馈让系统逐步具备专家级判断，以及一位医生转型AI工程师的真实经验。

度量、反馈与迭代：让模型真正“变专业”

在演讲后半段，Lovejoy把重点放在了“measure side of things”。这一步之所以重要，是因为没有度量，就无法区分“看起来更好”和“在领域内真的更好”。

他强调，必须测量“domain specific performance”，而不是通用指标。只有这样，团队才能"prioritize the work that you want to do"，把精力放在真正影响业务决策的能力上。这一过程往往会暴露模型的盲区，也会反过来指导数据和流程的改进。

在随后的Q&A中，他多次被问到如何在生产环境中运行这样的系统。他的回答并不夸张：这不是一蹴而就的工程，而是一个持续在线、持续学习的过程。正如他所说，这套机制的目标，是让系统“live with that in production”，而不是停留在Demo阶段。

总结

Lovejoy的分享提供了一种清醒的视角：让LLM成为专家，不是靠更大的模型，而是靠更像专家的训练方式。从领域约束、度量体系到持续反馈，这套方法论尤其适合高风险、高专业度的行业。对开发者而言，最大的启发或许在于：真正的壁垒，不在模型本身，而在你如何定义和训练“专家”。

关键词： 大语言模型， 领域专家系统， AI应用， LLM落地， 模型评估

事实核查备注： Christopher Lovejoy；视频标题《Make your LLM app a Domain Expert： How to Build an Expert System》；作者/频道 AI Engineer；发布时间 2026-01-08；原话引用包括“medical doctor turned AI engineer”“domain native LLM application”“adaptive domain intelligence engine”“measure side of things”。