Siklus Hidup Aplikasi Generative AI

Membangun aplikasi Generative AI bukan sekadar menghubungkannya ke sebuah API.

Banyak orang mengira ini adalah proses tiga langkah yang sederhana:

  • Pengguna mengajukan pertanyaan.
  • Model memprosesnya.
  • Model memberikan jawaban.

Dalam tahap produksi, ini tidaklah cukup. Jika Anda ingin membangun sistem yang andal, Anda harus mengikuti siklus hidup yang lengkap. Tanpa struktur, proyek Anda akan menghadapi akurasi yang buruk, biaya tinggi, dan risiko keamanan.

Siklus hidup AI yang profesional mencakup tahapan-tahapan berikut:

  1. Definisi Masalah Jangan mulai dengan model. Mulailah dengan tujuan. Tanyakan masalah apa yang ingin Anda selesaikan. Apakah Anda ingin mengurangi tiket dukungan atau meningkatkan akses data? Tujuan yang jelas akan mendorong pilihan teknis.

  2. Pengumpulan dan Pemrosesan Data AI membutuhkan informasi agar dapat bermanfaat. Anda harus mengumpulkan dokumen perusahaan, manual, dan catatan. Data mentah sering kali berantakan. Anda harus membersihkannya, menghapus duplikasi, dan membagi file besar menjadi potongan-potongan (chunks) yang lebih kecil. Potongan kecil membantu AI menemukan jawaban lebih cepat.

  3. Pemilihan Model Pilih model berdasarkan kebutuhan Anda.

  • Gunakan model seperti GPT atau Claude untuk penalaran dan chat.
  • Gunakan model seperti Llama atau Mistral jika Anda membutuhkan privasi dan kontrol lokal. Evaluasi model berdasarkan biaya, kecepatan, dan akurasi.

  1. Prompt Engineering Cara Anda berkomunikasi dengan AI sangatlah penting. Prompt yang samar akan memberikan jawaban yang samar. Prompt yang mendetail akan memberikan respons yang terstruktur dan berguna. Keterampilan ini berdampak langsung pada pengalaman pengguna Anda.

  2. RAG dan Vector Databases LLM tidak mengetahui data pribadi perusahaan Anda. Retrieval-Augmented Generation (RAG) mengatasi hal ini. RAG akan mencari dokumen Anda terlebih dahulu, kemudian mengirimkan informasi yang relevan ke AI. Anda memerlukan vector database seperti Pinecone atau Milvus agar hal ini dapat berjalan.

  3. Pengembangan Aplikasi Di sinilah Anda membangun antarmuka pengguna. Anda menggabungkan logika AI Anda dengan alat seperti Python, React, atau Node.js untuk menciptakan produk nyata.

  4. Pengujian dan Deployment Pengujian AI berbeda dari pengujian perangkat lunak biasa. Anda harus memeriksa fakta dan memastikan AI tidak mengarang informasi. Setelah diuji, pindahkan aplikasi ke cloud menggunakan alat seperti Kubernetes.

  5. Pemantauan dan Optimasi Peluncuran hanyalah sebuah permulaan. Anda harus melacak berapa biaya yang dikeluarkan AI, seberapa cepat ia merespons, dan apakah pengguna merasa puas. Gunakan wawasan ini untuk meningkatkan prompt dan data Anda.

Masa depan sedang bergerak dari Generative AI menuju Agentic AI. Jika Generative AI membuat konten, Agentic AI melakukan tindakan. Ia dapat memeriksa kalender, menjadwalkan pertemuan, dan menyelesaikan alur kerja.

Untuk membangun sistem ini, fokuslah pada keterampilan inti berikut:

  • Python atau Java Full Stack dengan AI
  • DevOps dan Multi-Cloud dengan AI
  • Data Analytics dengan AI

Fokuslah pada penyelesaian masalah nyata dengan data berkualitas tinggi dan arsitektur yang tangguh.

Sumber: https://dev.to/deekshithasai/the-complete-lifecycle-of-a-generative-ai-application-g14

Komunitas belajar opsional: https://t.me/GyaanSetuAi