Ketika membangun aplikasi chat berbasis AI, salah satu tantangan paling umum yang sering muncul adalah model suka “asal jawab”—nggak nyambung, kurang relevan, atau jawabannya terlalu umum. Buat developer yang ingin membuat aplikasi AI yang responsif dan konteksual, tentu ini jadi masalah yang harus dipecahkan.
Kalau kamu pakai Azure AI Foundry, kamu bisa memanfaatkan fitur Prompt Flow untuk membuat aplikasi chat yang terintegrasi dengan language model seperti GPT. Ini sudah cukup bagus untuk membuat aplikasi AI bisa ngobrol dan merespons input dari pengguna. Tapi, bagaimana kalau kamu ingin respons yang lebih akurat, relevan, dan sesuai data yang kamu miliki?
Nah, di sinilah kita mulai masuk ke strategi optimasi. Yang paling mudah untuk dicoba adalah:
🧠 1. Prompt Engineering
Ini teknik dasar tapi sangat powerful. Kamu bisa mengubah cara kamu menyusun pertanyaan ke model, menyesuaikan system message, atau memberikan contoh format output yang diinginkan (dikenal juga sebagai one-shot atau few-shot prompting). Teknik ini cepat dan nggak butuh banyak persiapan.
Tapi kadang, meskipun kita sudah coba berbagai variasi prompt, hasilnya masih belum konsisten. Misalnya, model tetap salah format, atau malah mengabaikan instruksi. Nah, kalau sudah seperti ini, saatnya kamu mempertimbangkan dua pendekatan yang lebih kuat:
🔍 2. Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG adalah teknik yang memungkinkan model mengambil informasi dari sumber data tertentu terlebih dahulu sebelum menjawab. Dengan kata lain, AI kamu bisa "lihat-lihat referensi" dulu sebelum bicara.
Contoh: Kamu bikin chatbot untuk layanan travel. Kamu ingin pelanggan bisa tanya soal hotel yang tersedia. Daripada mengandalkan pengetahuan umum model (yang mungkin nggak tahu data real-time kamu), kamu bisa siapkan database hotel, dan AI akan mengambil konteks dari situ sebelum menjawab. Hasilnya? Jawaban yang grounded dan spesifik.
🛠️ 3. Fine-Tuning
Kalau kamu ingin AI yang berperilaku sesuai gaya atau tone tertentu, misalnya lebih sopan, formal, atau sesuai aturan organisasi, maka fine-tuning adalah jawabannya.
Dengan melatih ulang model dasar menggunakan dataset milikmu sendiri, kamu bisa membentuk karakter model: mulai dari cara menjawab, struktur kalimat, sampai jenis konten yang dihasilkan. Ini cocok kalau kamu ingin hasil yang lebih konsisten dan dapat dikendalikan dibanding hanya mengandalkan prompt.
⚡ Kombinasikan untuk Hasil Maksimal
Yang menarik, kamu juga bisa menggabungkan RAG dan Fine-Tuning. Misalnya: kamu fine-tune model supaya bahasanya sesuai gaya perusahaanmu, lalu tambahkan RAG agar model menjawab berdasarkan data internal kamu. Ini pendekatan yang mulai umum digunakan di aplikasi enterprise yang serius dengan kualitas AI-nya.
🧩 Kesimpulan
Memang, bikin AI yang “nggak asal jawab” butuh strategi lebih dari sekadar prompt bagus. RAG dan Fine-Tuning adalah dua alat yang sangat berguna untuk mengontrol kualitas dan relevansi jawaban model.
Kalau kamu serius membangun aplikasi AI yang cerdas dan berguna, dua teknik ini wajib kamu eksplor lebih dalam. Karena di dunia nyata, AI bukan cuma soal bisa menjawab—tapi soal bisa menjawab dengan benar, relevan, dan sesuai konteks.