RAG vs Fine-tuning vs Prompt Engineering: Semua yang Perlu Anda Ketahui

Retrieval Augmented Generation (RAG), fine-tuning, dan prompt engineering adalah tiga metode paling populer untuk melatih model AI untuk kasus penggunaan bisnis tertentu.

Masing-masing metode menawarkan keunggulan yang berbeda, dan memilih pendekatan yang tepat, atau kombinasi dari beberapa pendekatan, dapat berpengaruh signifikan pada keberhasilan aplikasi AI Anda..

Artikel ini menguraikan masing-masing pendekatan, meninjau kekuatan, keterbatasan, dan kasus penggunaan idealnya. Kami akan membahas kapan menggunakan setiap metode, cara mengimplementasikannya secara efektif, dan bagaimana InterSystems IRIS dapat mendukung strategi pilihan Anda.

Baik Anda baru memulai dengan peningkatan AI maupun ingin mengoptimalkan aplikasi yang sudah ada, panduan ini akan membantu Anda mengambil keputusan yang tepat terkait pendekatan implementasi AI Anda.

Setiap metode menawarkan keunggulan unik untuk meningkatkan performa large language model (LLM):

1. Prompt Engineering: Pendekatan dasar dengan menyusun instruksi spesifik untuk membimbing respons model bahasa
2. RAG (Retrieval Augmented Generation): Meningkatkan output LLM dengan menghubungkan ke sumber pengetahuan eksternal
3. Fine-tuning: Menyesuaikan model yang telah dilatih sebelumnya untuk tugas-tugas spesifik melalui pelatihan tambahan

Ketiga pendekatan ini melayani kebutuhan yang berbeda dan dapat digunakan secara independen atau bersama-sama. Prompt engineering menawarkan jalur tercepat untuk implementasi, sehingga ideal untuk proyek dan pengujian AI awal.

RAG menambah keandalan dengan menghubungkan respons AI ke sumber informasi terverifikasi, yang membantu mencegah output yang salah dan menjaga respons tetap terkini.

Fine-tuning membutuhkan lebih banyak kerja di awal tetapi dapat menghasilkan model AI yang sangat terspesialisasi dan konsisten dalam menyelesaikan tugas tertentu. Banyak implementasi AI yang sukses menggabungkan beberapa pendekatan - misalnya, menggunakan RAG untuk menyediakan informasi akurat sambil memanfaatkan fine-tuning untuk menjaga konsistensi format respons..

Prompt engineering menawarkan jalur tercepat untuk implementasi, menjadikannya sempurna untuk proyek AI awal.

Prompt engineering melibatkan pembuatan instruksi yang jelas untuk LLM agar menghasilkan output yang diinginkan. Ini adalah dasar dari interaksi AI yang efektif, memerlukan perhatian khusus terhadap pemilihan kata dan struktur.

Prompt engineering yang efektif bergantung pada beberapa komponen penting yang bekerja bersama..

Dasarnya adalah instruksi yang jelas yang memberi tahu LLM dengan tepat apa yang harus dilakukan. Instruksi ini harus spesifik dan tidak ambigu, menghindari arahan samar yang dapat menghasilkan hasil yang tidak konsisten..

Penyusunan konteks memberikan informasi latar belakang kepada LLM tentang perannya dan tujuannya. Misalnya, Anda dapat menetapkan bahwa LLM harus bertindak sebagai spesialis dukungan teknis yang ahli dalam sistem basis data, atau menunjukkan bahwa ia harus menulis dengan nada tertentu untuk audiens target Anda.

Contoh, yang sering disebut few-shot learning, menunjukkan kepada LLM seperti apa output yang baik. Dengan memberikan 2-3 contoh pertanyaan dan jawaban berkualitas tinggi, Anda membantu model memahami pola yang harus diikuti. Pendekatan ini sangat efektif saat Anda membutuhkan format tertentu atau gaya respons yang konsisten.

Spesifikasi format output memberi tahu LLM dengan tepat bagaimana menyusun responsnya. Ini bisa mencakup persyaratan untuk format JSON, header tertentu, atau cara khusus dalam mengorganisasi informasi. Panduan format yang jelas memastikan output LLM dapat diproses dengan mudah oleh bagian lain dari aplikasi Anda.

Keunggulan:

• Mudah diimplementasikan: Membuat prompt hanya memerlukan kemampuan menulis dasar dan pemahaman dasar tentang LLM. Siapa pun dapat mulai menyusun prompt dengan latar belakang teknis minimal.
• Tidak perlu infrastruktur tambahan: Anda dapat mulai menggunakan prompt engineering hanya dengan API key dan akses ke layanan LLM. Tidak perlu basis data, server, atau pengaturan teknis yang rumit.
• Mudah untuk memodifikasi dan menguji: Perubahan pada prompt dapat langsung dilakukan dan diuji segera dengan kueri nyata. Iterasi yang cepat ini memungkinkan penyempurnaan cepat dari respons aplikasi AI Anda.
• Titik awal yang hemat biaya: Karena hanya membayar penggunaan API tanpa biaya infrastruktur tambahan, prompt engineering menjadi cara praktis untuk memulai proyek AI dengan investasi minimal.

Keterbatasan:

• Dibatasi oleh ukuran jendela konteks: Setiap LLM memiliki jumlah maksimum token yang dapat diproses sekaligus. Artinya, Anda tidak bisa memasukkan informasi dalam jumlah besar atau percakapan panjang dalam satu prompt.
• Membutuhkan keahlian dalam membuat prompt: Meskipun memulainya relatif mudah, membuat prompt yang efektif secara konsisten memerlukan latihan dan pemahaman mendalam tentang bagaimana LLM menafsirkan instruksi. Perubahan kecil pada kata-kata dapat secara signifikan memengaruhi hasil.
• Dapat menghasilkan hasil yang tidak konsisten: Tanpa kontrol yang ketat, prompt yang sama dapat menghasilkan respons yang berbeda setiap saat. Variabilitas ini dapat menyulitkan untuk menjaga kualitas output yang konsisten.
• Tidak dapat menambahkan pengetahuan baru ke dalam model: Model hanya dapat bekerja dengan informasi dari data pelatihan awalnya. Setiap fakta atau pembaruan baru harus disertakan dalam setiap prompt, sehingga menjadi tidak efisien untuk aplikasi yang membutuhkan banyak pengetahuan terkini atau khusus.

Pilih prompt engineering jika Anda dapat menjawab YA untuk
:

1. Apakah tugas Anda bisa dijelaskan dengan jelas dalam sebuah prompt?
2. Apakah pengetahuan umum sudah mencukupi untuk kebutuhan Anda?
3. Apakah Anda merasa nyaman dengan beberapa variasi respons?
4. Apakah Anda membutuhkan solusi yang berjalan dengan cepat?
5. Apakah anggaran Anda terbatas?

Jika Anda menjawab TIDAK untuk dua atau lebih dari pertanyaan-pertanyaan ini, pertimbangkan untuk mengeksplorasi pendekatan RAG atau fine-tuning.

Prompt engineering mungkin BUKAN pilihan terbaik jika:

• Anda perlu merujuk pada sejumlah besar informasi spesifik yang tidak dilatih oleh LLM.
• Aplikasi Anda memerlukan output yang sangat konsisten
• Anda menangani data sensitif atau rahasia
• Anda membutuhkan informasi real-time atau terkini
• Aplikasi Anda akan menangani ribuan permintaan per jam
• Anda membutuhkan penalaran yang kompleks dengan banyak tahapan dan akurasi tinggi

RAG menggabungkan kekuatan LLM dengan akses data secara real-time, menjadikannya ideal untuk aplikasi yang memerlukan informasi terkini.

RAG memadukan LLM dengan sumber data eksternal, memungkinkan akses real-time ke informasi yang tidak disertakan dalam pelatihan awal model. Hal ini membuat RAG sangat berguna untuk aplikasi yang membutuhkan pengetahuan terkini atau khusus.

Inti dari sistem RAG adalah basis pengetahuannya, yang menampung semua informasi yang dapat diakses oleh sistem. Komponen ini menyimpan dokumen, artikel, manual, dan sumber daya berbasis teks lainnya milik organisasi Anda. Kualitas dan pengorganisasian informasi ini secara langsung memengaruhi akurasi respons sistem Anda.

Basis data vektor berfungsi sebagai mesin pencari cerdas sistem RAG Anda. Berbeda dengan basis data tradisional yang mencocokkan kata secara persis, basis data vektor memahami makna di balik teks. Ia menyimpan informasi dalam format matematis yang memungkinkan pencarian cepat berdasarkan kemiripan, sehingga dapat menemukan informasi relevan bahkan ketika kata-katanya berbeda dari kueri asli.

Model embedding berperan sebagai penerjemah, yang mengubah bahasa manusia ke dalam format yang bisa diproses secara efisien oleh komputer. Model ini mengambil teks - baik dari dokumen yang tersimpan maupun dari pertanyaan yang masuk - dan mengubahnya menjadi vektor numerik yang merepresentasikan makna konten. Vektor-vektor ini memungkinkan sistem untuk memahami hubungan dan kemiripan antar bagian teks, sehingga memungkinkan pencarian semantik.

Sistem ini berperan sebagai koordinator, mengatur aliran informasi antar komponen. Ketika sebuah pertanyaan masuk, sistem ini memprosesnya melalui model penyematan, mencari basis data vektor, dan memastikan data yang diambil relevan sebelum meneruskannya ke LLM.

LLM berfungsi sebagai komunikator ahli, menerima pertanyaan pengguna dan informasi relevan yang diambil. Model ini memproses gabungan input tersebut untuk menghasilkan respons yang alami, koheren yang menggabungkan pengetahuan yang diperoleh. LLM memastikan bahwa respons tidak hanya akurat berdasarkan informasi yang diambil, tetapi juga tersusun dengan baik dan mudah dipahami.

Manfaat:

• Akses ke informasi terkini: LLM Anda dapat merujuk dan menggunakan informasi terbaru dari basis pengetahuan Anda, menjadikannya ideal untuk aplikasi yang membutuhkan data aktual seperti detail produk atau kebijakan perusahaan.
• Mengurangi halusinasi: Dengan mendasarkan respons pada dokumen dan data nyata, RAG secara signifikan mengurangi kemungkinan LLM menghasilkan informasi yang tidak benar.
• Respons dapat diverifikasi: Setiap jawaban dapat ditelusuri kembali ke sumber tertentu dalam basis pengetahuan, sehingga memudahkan validasi akurasi respons dan meningkatkan kepercayaan pengguna.
• Basis pengetahuan yang dapat diskalakan: Sistem Anda dapat berkembang seiring dengan kebutuhan, cukup dengan menambahkan dokumen dan informasi baru tanpa perlu melatih ulang model.

Tantangan:

• Implementasi yang lebih kompleks: Mendirikan sistem RAG memerlukan beberapa komponen yang bekerja bersama, sehingga lebih menantang secara teknis dibandingkan sekadar menggunakan teknik prompt engineering.
• Waktu pemrosesan tambahan: Karena sistem perlu mencari dan mengambil informasi yang relevan, hal ini menambah langkah pada setiap kueri, yang berpotensi memperlambat waktu respons dibandingkan dengan pemanggilan langsung ke LLM.
• Biaya pengelolaan data: Menjaga basis pengetahuan tetap terkini, terformat dengan baik, dan terorganisir dengan rapi membutuhkan usaha berkelanjutan dan perhatian terhadap kualitas data.

Pilih RAG jika Anda dapat menjawab YA untuk:

1. Apakah Anda perlu merujuk dokumen atau sumber data tertentu?
2. Apakah akurasi faktual sangat penting untuk aplikasi Anda?
3. Apakah basis pengetahuan Anda sering diperbarui?
4. Apakah Anda memerlukan sumber yang dapat diverifikasi untuk respons?
5. Apakah Anda bekerja dengan informasi yang spesifik terhadap bidang atau bersifat kepemilikan (proprietary)?
6. Dapatkah Anda berinvestasi dalam penyiapan infrastruktur yang tepat?

Jika Anda menjawab TIDAK untuk dua atau lebih dari pertanyaan-pertanyaan ini, pertimbangkan untuk menggunakan teknik prompt engineering sederhana atau fine-tuning sebagai alternatif.

RAG mungkin BUKAN pilihan terbaik jika:

• Informasi Anda dapat dengan mudah dimasukkan ke dalam panjang prompt standar
• Anda tidak dapat mengalokasi sumber daya khusus untuk memelihara basis pengetahuan
• Kasus penggunaan Anda membutuhkan respons instan dengan latensi minimal
• Anda kekurangan sumber daya teknis untuk penyiapan dan pemeliharaan
• Kebutuhan utama Anda adalah format yang konsisten, bukan akurasi informasi
• Anggaran Anda tidak dapat mendukung infrastruktur yang diperlukan
• Anda memerlukan fungsionalitas offline tanpa akses ke basis data

Fine-tuning bukanlah tentang mengajarkan fakta baru – ini tentang mengajarkan perilaku baru.

Fine-tuning menyesuaikan parameter model yang telah dilatih sebelumnya menggunakan data spesifik untuk meningkatkan performa pada tugas-tugas tertentu. Hal ini menghasilkan model yang lebih terspesialisasi sesuai dengan kebutuhan khusus.

Fine-tuning dibangun di atas kapabilitas model AI yang sudah ada, mirip dengan mengajarkan keahlian baru kepada seorang profesional yang sudah terampil. Proses dimulai dengan large language models yang telah dilatih sebelumnya, yang sudah memahami bahasa dan memiliki pengetahuan yang luas. Model dasar ini berfungsi sebagai fondasi, seperti halnya pendidikan umum yang menjadi dasar bagi pelatihan spesialisasi.

Proses fine-tuning yang sebenarnya dimulai dengan mengumpulkan contoh-contoh yang menunjukkan dengan tepat apa yang Anda inginkan agar model pelajari. Contoh-contoh ini disajikan secara berpasangan – sebuah input (apa yang mungkin Anda tanyakan kepada model) dan sebuah output (bagaimana Anda ingin model merespon). Kualitas lebih penting daripada kuantitas di sini – beberapa ratus contoh yang disusun dengan baik sering kali lebih efektif daripada ribuan contoh yang biasa-biasa saja.

Saat Anda mulai melakukan fine-tuning, model mulai menyesuaikan koneksi internalnya berdasarkan contoh-contoh tersebut. Alih-alih mempelajari bahasa dari awal, model mempelajari pola dan preferensi spesifik Anda.

Proses ini menggunakan teknik yang disebut "low-rank adaptation" (LoRA), yang sangat efisien. Alih-alih memodifikasi semua parameter model – yang ibaratnya seperti menulis ulang seluruh buku – LoRA menyesuaikan seperangkat koneksi kecil yang strategis. Pendekatan ini menghemat waktu dan sumber daya komputasi namun tetap mencapai hasil yang sangat baik.

Selama pelatihan, model terus-menerus memproses contoh-contoh Anda, secara bertahap meningkatkan kemampuannya untuk menghasilkan respons yang sesuai dengan gaya atau format yang Anda inginkan. Model terus menguji dirinya sendiri – mencoba memprediksi output yang benar untuk setiap input, memeriksa jawabannya terhadap contoh-contoh, dan menyesuaikan pendekatannya berdasarkan kesalahan yang terjadi.

Proses ini memerlukan pemantauan yang cermat untuk mencegah "overfitting" – di mana model menjadi terlalu fokus pada contoh-contoh spesifik Anda dan kehilangan kemampuan untuk menangani situasi baru yang sedikit berbeda. Ini seperti memastikan bahwa seorang pelajar belajar prinsip-prinsip umum daripada hanya menghafal jawaban spesifik.

Setelah fine-tuning selesai, Anda akan memiliki versi spesialisasi dari model asli yang mempertahankan kapabilitas umum tetapi kini unggul pada tugas spesifik Anda. Model baru ini akan membutuhkan instruksi yang lebih sedikit secara rinci dalam prompt, karena perilaku yang Anda inginkan telah terintegrasi ke dalam parameternya. Namun, fine-tuning tidak menambahkan pengetahuan faktual baru – ia pada dasarnya mengajarkan model pola perilaku baru, format, atau cara-cara spesial dalam merespons.

Pilih fine-tuning jika Anda dapat menjawab YA untuk:

1. Apakah Anda memerlukan format atau gaya output yang sangat konsisten?
2. Apakah Anda memproses permintaan serupa dalam jumlah besar?
3. Apakah Anda dapat membuat contoh pelatihan berkualitas tinggi?
4. Apakah Anda akan menggunakan model ini untuk waktu yang lama?
5. Apakah Anda memiliki akses ke keahlian pembelajaran mesin?
6. Apakah pengurangan panjang prompt dan biaya inferensi penting bagi Anda?

Jika Anda menjawab TIDAK untuk dua atau lebih dari pertanyaan-pertanyaan ini, pertimbangkan untuk menggunakan prompt engineering atau RAG sebagai alternatif.

Fine-tuning mungkin BUKAN pilihan terbaik jika:

• Kasus penggunaan Anda sering berubah atau memerlukan pembaruan terus-menerus
• Anda tidak dapat membuat setidaknya 50–100 contoh pelatihan berkualitas tinggi
• Anda perlu merujuk pada informasi terkini atau real-time
• Anggaran Anda tidak dapat menanggung biaya pelatihan awal
• Anda membutuhkan solusi yang diimplementasikan dalam hitungan hari
• Anda kekurangan sumber daya teknis untuk pemeliharaan model (fine-tuning sering kali membutuhkan banyak sumber daya)
• Kebutuhan tugas Anda belum didefinisikan dengan jelas
• Anda memerlukan respons yang transparan dan berbais sumber

Fine-tuning bekerja paling baik ketika:

• Membuat respons layanan pelanggan yang konsisten
• Membuat dokumen standar (laporan, email, ringkasan)
• Mengonversi data ke dalam format tertentu
• Menulis dengan suara atau gaya merek tertentu
• Memproses permintaan serupa dalam jumlah besar
• Menerapkan aturan atau kebijakan bisnis tertentu
• Mengurangi biaya operasional untuk tugas-tugas yang berulang

Memilih antara prompt engineering, RAG, dan fine-tuning tidak harus menjadi keputusan yang rumit. InterSystems IRIS memberi Anda fleksibilitas untuk menerapkan salah satu dari pendekatan ini - atau menggabungkannya - sesuai dengan kebutuhan dan tujuan spesifik Anda.

Yang membedakan InterSystems IRIS adalah dukungan komprehensifnya terhadap ketiga metode peningkatan AI tersebut dalam satu platform. Anda tidak perlu menyatukan beberapa sistem atau khawatir tentang integrasi yang rumit. Baik Anda memulai dengan prompt engineering sederhana atau membangun sistem RAG yang canggih, InterSystems IRIS menyediakan fondasi yang Anda butuhkan.

Cobalah InterSystems IRIS hari ini dan temukan bagaimana organisasi Anda dapat memanfaatkan pendekatan peningkatan AI ini secara efektif, dengan dukungan dari sebuah platform yang memahami dan beradaptasi dengan kebutuhan Anda yang terus berkembang.