온톨로지 정제 과정에서 LLM과 전문가의 협업 모델을 설계하기 위해서는 '인간-인-루프' 접근 방식을 채택할 수 있습니다. 이 모델은 먼저 LLM을 사용하여 온톨로지의 클래스에 메타속성을 할당하고 레이블을 지정한 후, 전문가가 이를 평가하고 수정하는 단계를 포함합니다. 전문가는 LLM이 부여한 레이블의 정확성을 평가하고 필요에 따라 수정하거나 보완할 수 있습니다. 이러한 협업 모델은 LLM의 강력한 언어 모델링 능력과 전문가의 도메인 지식을 결합하여 보다 정확하고 효율적인 온톨로지 정제를 가능케 합니다. 또한, 전문가의 피드백을 통해 LLM을 지속적으로 향상시키고 보완할 수 있습니다.