Overview
HyperLab 내에서 LLM 기반 AI Assistant는,복잡한 신약개발·실험 환경에서 사용자가 “어떤 기능을 써야 할지, 어떤 연구를 이어서 진행할 지”를 대화 형태로 물어보고 함께 연구할 수 있는 Co-Scientist 기능입니다.
저는 이 기능에서 AI assistant가 일반적인 LLM 서비스들과 다르게 신약개발연구원들에게 어떤 기대 역할을 해야 하는지 정의하고, 사용자 질문이 어떻게 HyperLab의 기능/데이터와 연결되어야 하는지를 설계하는 역할을 맡았습니다.
즉, 단순 Q&A 챗봇이 아니라 HyperLab 안에서 연구를 함께하는 새로운 동료(Co-Scientist)를 만들어내는 프로젝트였습니다.
Work Details
프로젝트 구성 인원 : 5명
기여도
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기획
1.
Use Case 정의 및 다른 LLM 서비스와 비교
•
신약개발기준 General Knowledge와 일반적인 연구패턴에 맞는 질문유형 분류 후 성능 테스트
2.
AI assistant 기능에 대한 기대치 조정
•
실제 연구에 적합한 기대치 조정 문서로 기능의 스펙 최종 확정
3.
서비스 온보딩을 위한 예시 질문 및 튜토리얼 설계
4.
답변 형식(UX) 설계
•
설명만 길게 하는 챗봇이 아니라 다음 행동을 제안하는 답변 구조로 설계
5.
답변 Temperature 설정
•
할루시네이션을 방지하기 위한 규칙 및 답변 Temperature 설정
성과
•
신규 사용자의 AI assistant 사용을 통한 온보딩 비율 증가
•
기존 사용자의 AI assistant를 활용한 하이퍼랩 체류 시간 30% 증가
관련 자료
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