Membuat AI Sendiri dengan Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Hello semuanya! š
Kalian pasti sering dengar kan, āAI bisa bikin apa aja sekarangā? Nah, di balik kecanggihan AI yang kalian lihat sehari-hari, sebenarnya ada banyak cara untuk āmembuatā AI. Gak melulu soal bikin dari nol. Di thread ini, aku bakal bahas gimana bikin AI sendiri pakai teknik Retrieval-Augmented Generation alias RAG. š¤
Pertama, mari kita mundur sebentar.
AI (Artificial Intelligence) sekarang berkembang pesat banget, terutama sejak lahirnya Large Language Models (LLM) seperti ChatGPT. AI ini pintar banget karena dilatih dengan miliaran data. Tapi, tahu gak? Kamu gak harus bikin model sebesar itu buat bikin AI sendiri.
Ada tiga pendekatan utama untuk bikin AI:
a) Training sendiri
b) Retrieval-Augmented Generation (RAG)
c) Prompt engineering
Apa bedanya? Ayo kita bedah satu-satu.
a) Training sendiri (Fine Tuning)
Ini yang biasa disebut āhardcore developer modeā. Kamu butuh data set besar, infrastruktur komputasi gahar, dan waktu yang banyak. Cocok buat perusahaan besar atau peneliti AI. Tapi buat developer solo? Berat bos. š»šø
b) Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Pendekatan ini memanfaatkan model AI yang sudah ada (seperti GPT), lalu menggabungkannya dengan knowledge base milikmu. Data kamu disimpan di vector database dan di-query saat AI menjawab pertanyaan. Jadi, AI lebih paham soal domain spesifikmu. š
c) Prompt engineering
Ini teknik memanfaatkan model AI yang sudah ada tanpa tambahan data. Kamu cuma āngobrol lebih pintarā sama model, pakai prompt (instruksi) yang pas. Cocok untuk solusi cepat, tapi gak selalu akurat kalau datamu rumit.
Di thread ini, kita fokus ke RAG karena:
1ļøā£ Gampang buat developer kecil/mid-level.
2ļøā£ Bisa pakai datamu sendiri tanpa bikin model dari nol.
3ļøā£ Open-source tools kayak LangChain dan Chroma DB mempermudah proses ini.
Yuk lanjut ke teknisnya! š
Apa itu LangChain dan Chroma DB?
LangChain: Framework open-source untuk membuat aplikasi AI berbasis LLM. LangChain bikin proses querying dan pengolahan data jadi simple karena punya fitur bawaan untuk integrasi dengan berbagai tools. š
Chroma DB: Sebuah vector database. Simpelnya, ini tempat nyimpan data kamu dalam bentuk vector embedding supaya AI gampang mengerti dan mencocokkan informasi. š§
Langkah-langkah Implementasi RAG
Sekarang kita bahas langkah-langkahnya step-by-step. Bahkan kalau kamu belum ngerti coding banget, kamu tetap bisa dapet gambaran besar tentang gimana ini bekerja.
1. Siapkan datamu
Misal kamu punya dokumen PDF, artikel, atau database internal. Data ini harus diubah jadi format yang bisa dimengerti AI, yaitu vector embedding. Ini dilakukan dengan alat seperti OpenAI embeddings atau tools bawaan LangChain.
2. Masukkan data ke Chroma DB
Setelah data kamu di-embed, simpan ke Chroma DB.
Ibaratnya ini seperti āpustaka pintarā untuk data kamu. Saat AI butuh jawaban, dia bakal cari di pustaka ini dulu sebelum menjawab. š
3. Hubungkan ke LLM
Integrasikan LangChain dengan LLM (misalnya GPT). Di sini LangChain bertindak sebagai āpengatur lalu lintasā. Saat ada pertanyaan, dia akan:
a) Cari di Chroma DB.
b) Gabungkan informasi dari database ke dalam prompt LLM.
c) Kirimkan jawaban ke pengguna.
4. Bangun UI sederhana
Biar makin user-friendly, kamu bisa bikin UI sederhana. Pakai web framework seperti Flask, Streamlit, atau yang lainnya buat nge-wrap sistem ini ke dalam bentuk aplikasi. Voila, AI custom-mu siap dipakai! š
Contoh Kasus: Konsultan AI Spesialisasi Hukum
Misal, kamu bikin AI untuk konsultasi hukum. Langkahnya:
1ļøā£ Masukkan dokumen hukum ke Chroma DB.
2ļøā£ Saat pengguna bertanya, AI bakal cari referensi di database.
3ļøā£ Gabungkan hasil pencarian dengan GPT untuk menjawab.
Kenapa RAG itu powerful?
- Relevan: Jawaban spesifik sesuai datamu.
- Cepat: Gak perlu bikin model besar.
- Flexible: Data bisa diperbarui kapan aja.
Gimana, mulai paham konsepnya? Kalau ada pertanyaan, feel free buat tanya di kolom komentar. Atau kalau kalian mau bahas langkah teknis lebih detail, kasih tahu ya! Selamat eksplorasi bikin AI kalian sendiri. š”
