Pahami dunia agen AI, model bahasa besar (LLM), dan aplikasi cerdas. Laporan terbaru dari AI Infrastructure Alliance (AIIA) ini menyelami secara mendalam tumpukan teknologi generasi berikutnya untuk aplikasi AI, mencakup LLM, rekayasa prompt (prompt engineering), retrieval-augmented generation (RAG), dan lainnya.
Dalam Lanskap Teknologi Modern, Pemahaman Tentang LLM dan AI Stack Sangat Penting
Laporan ini membahas bagaimana memanfaatkan tumpukan AI baru untuk membangun aplikasi cerdas. Aplikasi cerdas membawa LLM melampaui sekadar menghasilkan teks—menuju penyelesaian tugas bisnis yang nyata dan operasional.
Peran Agen AI dan LLM dalam Aplikasi Cerdas Berbasis AI
Agen AI merupakan komponen utama dalam aplikasi cerdas. Agen ini dapat berinteraksi secara otonom atau semi-otonom dengan lingkungannya. Secara tradisional, agen adalah perangkat lunak otonom yang mencoba mencapai tujuan tertentu di dunia digital atau fisik. Contohnya, perangkat lunak yang secara otomatis membeli tiket pesawat berdasarkan rencana perjalanan yang diberikan.
Agen dapat bervariasi dalam tingkat kompleksitasnya—mulai dari chatbot yang menghasilkan teks dengan konteks hingga perangkat lunak yang digunakan dalam kendaraan otonom.
Evolusi Aplikasi Cerdas Melalui LLM
Kemunculan Large Language Models (LLMs) seperti ChatGPT dan GPT-4 membawa perubahan besar, menggeser kita dari dunia data science murni ke era aplikasi cerdas berbasis AI. LLM memungkinkan model machine learning kompleks dapat digunakan secara luas melalui API yang mudah diakses atau antarmuka web.
Hasilnya, kini banyak pengembang perangkat lunak tradisional yang mampu membangun aplikasi cerdas tanpa harus memiliki tim data science besar, cukup dengan memanfaatkan LLM.
LLM memungkinkan agen melakukan berbagai tugas seperti:
- Perencanaan
- Penalaran (reasoning)
- Menjawab pertanyaan
- Pengambilan keputusan
Contoh klasik adalah chatbot, yang kini tak lagi berbasis aturan kaku, melainkan mampu memberikan respons dinamis dan kontekstual.
Tantangan pada LLM dan Cara Mengatasinya
LLM juga memiliki kelemahan yang sudah dikenal, seperti halusinasi (menyusun informasi palsu), menyerap bias data pelatihan, atau yakin terhadap jawaban yang salah karena tidak dapat menghubungkan teks dengan pengetahuan dunia nyata. Misalnya, sebuah LLM mungkin “mengarang” bahwa bumi itu datar karena tidak memahami fakta dunia fisik.
Solusi Mengatasi Batasan LLM (dari laporan AIIA):
- Zero-shot & few-shot prompting
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) menggunakan database vektor dan framework khusus
- Fine-tuning pada LLM sumber terbuka maupun tertutup
- Pola desain aplikasi umum yang sering digunakan
Siap Memulai? HPE Punya Solusinya
Jika Anda siap memulai perjalanan dengan LLM, HPE dapat mempercepat langkah Anda melalui HPE Machine Learning Platform, solusi AI-native yang dirancang untuk skala perusahaan. Salah satu komponen utamanya, HPE Machine Learning Development Environment, mendukung langsung:
- Rekayasa prompt
- RAG
- Fine-tuning
- Pelatihan penuh model
Masa Depan Aplikasi Cerdas
Agen AI dan LLM sedang mendorong terbentuknya stack perangkat lunak generasi berikutnya. Aplikasi cerdas ini menciptakan cara baru untuk berinteraksi dengan dunia dan mengambil keputusan secara mandiri—tanpa intervensi manusia.
Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci produktivitas perusahaan. Dengan qserver indonesia, Anda bisa mendapatkan solusi IT lengkap yang sesuai dengan kebutuhan Anda. iLogo Indonesia sebagai mitra terpercaya siap mengintegrasikan semuanya agar bisnis Anda tetap berjalan lancar dan aman.
Hubungi kami sekarang atau kunjungi qserver.id untuk informasi lebih lanjut!