Cara Kerja Generative AI dan LLM: Token, RAG, dan Evaluasi
Pelajari cara kerja generative AI dan LLM secara praktis melalui token, context window, Transformer, retrieval, RAG, hallucination, dan evaluasi output.
Generative AI dan Large Language Model
Cluster ini membahas bagaimana model generatif menghasilkan jawaban, memakai konteks eksternal, dan tetap dapat melakukan kesalahan. Kedalamannya cukup untuk memahami sistem tanpa berubah menjadi dokumentasi pemrograman.
4 artikel
Urutan memahami LLM sebagai sistem
Empat bacaan untuk memisahkan mekanisme model, retrieval pengetahuan, dan risiko output.
- 01
cara token, context, retrieval, dan evaluasi bekerja bersama — Mulai dari gambaran end-to-end sebelum memperdalam setiap komponen.
- 02
large language model sebagai mesin bahasa — Pahami definisi, training, kemampuan, hubungan produk, dan batas model.
- 03
RAG untuk menghubungkan model dengan sumber eksternal — Pelajari retrieval pipeline, source governance, citation, dan evaluation.
- 04
mengapa LLM dapat menghasilkan jawaban yang salah — Bedakan factuality dan groundedness, lalu nilai kontrol sesuai risiko.
Mulai dari sini
Peta topik
Fondasi model bahasa
Mengenal LLM sebagai model yang memproses token, memanfaatkan context, dan menghasilkan bahasa.
- Apa Itu Large Language Model? Cara Kerja, Fungsi, dan Batasnya
Pelajari pengertian large language model, cara kerjanya secara sederhana, fungsi, contoh penggunaan, serta batas yang perlu dipahami bisnis.
Retrieval dan grounding
Menghubungkan kemampuan model dengan dokumen, data, citation, serta governance sumber.
- Apa Itu RAG? Cara Kerja Retrieval-Augmented Generation dan Kegunaannya
Pelajari apa itu RAG, cara retrieval-augmented generation bekerja, kapan digunakan, komponennya, serta risiko yang tetap perlu dievaluasi.
Failure mode dan evaluasi
Memahami mengapa output yang lancar tetap dapat salah dan bagaimana risikonya diuji.
- Mengapa LLM Mengalami Hallucination? Penyebab, Risiko, dan Mitigasinya
Pahami mengapa LLM dapat menghasilkan hallucination, bentuk kesalahannya, faktor penyebab, serta cara mengurangi dan mengevaluasi risikonya.
Kategori terdekat
- Dasar Artificial Intelligence
Mulai dari pengertian artificial intelligence, cara model mengubah input menjadi output, sampai hubungan AI dengan machine learning dan deep learning. Cluster ini membangun kosakata dasar sebelum masuk ke generative AI, agent, dan penerapan analitik.
- AI Agents & Intelligent Systems
AI agent tidak hanya menghasilkan teks. Cluster ini menjelaskan bagaimana model memakai tools, menyimpan konteks, menjalankan langkah, dan tetap berada di dalam batas yang dapat diperiksa manusia.
- AI untuk Marketing Analytics
Cluster ini membahas penggunaan AI untuk menghubungkan data, menemukan perubahan, dan menyusun konteks analisis. Fokusnya bukan janji automasi, tetapi cara menghasilkan bahan keputusan yang tetap dapat diverifikasi.