Apa yang menjadi pendekatan mutakhir saat ini bisa dengan cepat menjadi sistem lama di masa depan. Organisasi yang berinvestasi dalam solusi SaaS berbasis kecerdasan buatan dihadapkan pada pertanyaan krusial: Bagaimana kita bisa memastikan bahwa sistem yang diterapkan hari ini tidak menjadi utang teknis di masa depan?

‍

Jawabannya bukan terletak pada pemilihan teknologi tercanggih saat ini, tetapi pada pemilihan platform yang dibangun di atas arsitektur yang fleksibel dan mudah beradaptasi yang mampu berevolusi seiring dengan kemampuan AI yang muncul. Artikel ini menganalisis berbagai implementasi arsitektur modular di bidang AI, dengan fokus pada Retrieval-Augmented Generation (RAG), dan membandingkan pendekatan arsitektur yang berbeda.

‍

Risiko Tersembunyi dari Implementasi AI yang Kaku

Banyak organisasi memilih solusi AI berdasarkan kemampuan saat ini, berfokus pada fungsionalitas langsung dan mengabaikan arsitektur yang mendasari yang menentukan kemampuan beradaptasi jangka panjang. Pendekatan ini menciptakan beberapa risiko yang signifikan:

Keusangan teknologi

Laju inovasi AI terus melaju dengan cepat, dengan kemajuan fundamental yang muncul dalam jangka waktu yang semakin singkat. Sistem kaku yang dibangun berdasarkan pendekatan spesifik terhadap AI sering kali kesulitan untuk menggabungkan kemajuan ini, yang mengakibatkan kesenjangan kemampuan sehubungan dengan solusi yang lebih baru.

Modifikasi persyaratan bisnis

Meskipun teknologi tetap statis (dan memang tidak akan statis), kebutuhan bisnis akan berkembang. Organisasi sering kali menemukan kasus penggunaan yang berharga untuk kecerdasan buatan yang tidak diperkirakan pada saat implementasi awal. Platform yang tidak fleksibel sering kali kesulitan untuk bergerak melampaui parameter desain aslinya.

Evolusi ekosistem integrasi

Aplikasi, sumber data, dan sistem yang mengelilingi solusi AI akan berubah seiring waktu melalui peningkatan, penggantian, dan penambahan baru. Platform AI yang kaku sering kali menjadi penghambat integrasi, sehingga membutuhkan solusi yang mahal atau membatasi nilai investasi teknologi lainnya.

Perubahan peraturan dan kepatuhan

Persyaratan tata kelola AI terus berkembang secara global, dengan munculnya peraturan baru yang memberlakukan persyaratan untuk kejelasan, penilaian kewajaran, dan dokumentasi. Sistem yang tidak memiliki fleksibilitas arsitektur sering kali kesulitan untuk beradaptasi dengan persyaratan kepatuhan yang terus berubah.

‍

Paradigma RAG: Studi Kasus Arsitektur Modular

Retrieval-Augmented Generation (RAG) merupakan contoh yang sangat baik dari arsitektur modular yang merevolusi cara sistem AI dirancang dan diimplementasikan. AWS mendefinisikannya sebagai 'proses mengoptimalkan output dari model bahasa besar (LLM) yang mereferensikan basis pengetahuan otoritatif di luar sumber data pelatihan sebelum menghasilkan respons'.

Implementasi AWS RAG

AWS telah mengembangkan arsitektur cloud RAG yang mencontohkan prinsip-prinsip modularitas dan fleksibilitas. Seperti yang ditunjukkan oleh Yunjie Chen dan Henry Jia dalam blog Sektor Publik AWS, arsitektur ini terdiri dari empat modul yang berbeda:

‍

1. Modul Antarmuka Pengguna: Berinteraksi dengan pengguna akhir melalui Amazon API Gateway
2. Modul orkestrasi: Berinteraksi dengan berbagai sumber daya untuk memastikan akuisisi data, permintaan, dan pembuatan respons mengalir dengan lancar
3. Modul penyematan: Menyediakan akses ke berbagai model pondasi
4. Modul penyimpanan vektor: Mengelola penyimpanan data yang disematkan dan eksekusi pencarian vektor

Alur pemrosesan mengikuti dua jalur utama:

Untuk mengunggah data:

1. Dokumen yang disimpan di bucket Amazon S3 diproses oleh fungsi AWS Lambda untuk pemisahan dan pemotongan
2. Segmen teks dikirim ke templat penyematan untuk diubah menjadi vektor
3. Penyematan disimpan dan diindeks dalam basis data vektor yang dipilih

Untuk menghasilkan jawaban:

1. Pengguna mengirimkan perintah
2. Prompt dikirimkan ke templat penyematan
3. Model ini mengubah prompt menjadi vektor untuk pencarian semantik dalam dokumen yang diarsipkan
4. Hasil yang paling relevan dikembalikan ke LLM
5. LLM menghasilkan respons dengan mempertimbangkan hasil yang paling mirip dan petunjuk awal
6. Tanggapan yang dihasilkan dikirimkan ke pengguna

Keuntungan dari Arsitektur RAG AWS

AWS menyoroti beberapa keunggulan utama arsitektur modular ini:

• Modularitas dan skalabilitas: "Sifat modular dari arsitektur RAG dan penggunaan infrastruktur sebagai kode (IaC) memudahkan untuk menambah atau menghapus layanan AWS sesuai kebutuhan. Dengan AWS Managed Services, arsitektur ini membantu mengelola peningkatan lalu lintas dan permintaan data secara otomatis dan efisien, tanpa perlu melakukan provisi terlebih dahulu."
• Fleksibilitas dan kelincahan: "Arsitektur RAG yang modular memungkinkan teknologi dan layanan baru diimplementasikan dengan lebih cepat dan mudah tanpa harus merevolusi kerangka kerja arsitektur cloud secara menyeluruh. Hal ini memungkinkan kami untuk lebih lincah dalam merespons perubahan kebutuhan pasar dan pelanggan."
• Adaptasi terhadap tren masa depan: 'Arsitektur modular memisahkan orkestrasi, model AI generatif, dan penyimpanan vektor. Secara individual, ketiga modul ini merupakan area penelitian aktif dan peningkatan berkelanjutan."

Teknologi Vektor: Jantung dari Arsitektur RAG

Elemen penting dari arsitektur RAG adalah basis data vektor. AWS menunjukkan bahwa "karena semua data (termasuk teks, audio, gambar, atau video) harus dikonversi ke dalam vektor penyematan agar model generatif dapat berinteraksi dengannya, basis data vektor memainkan peran penting dalam solusi berbasis AI generatif."

AWS mendukung fleksibilitas ini dengan menawarkan beberapa opsi database vektor:

• Basis data tradisional seperti OpenSearch dan PostgreSQL dengan fungsionalitas vektor tambahan
• Basis data vektor sumber terbuka khusus seperti ChromaDB dan Milvus
• Solusi AWS asli seperti Amazon Kendra

Pilihan di antara opsi-opsi ini "dapat dipandu oleh jawaban atas pertanyaan-pertanyaan seperti seberapa sering data baru ditambahkan, berapa banyak kueri yang dikirim per menit, dan apakah kueri yang dikirim sebagian besar serupa."

‍

Arsitektur AI Terintegrasi Model: Pendekatan Neural

Sementara arsitektur AWS RAG diimplementasikan sebagai sistem terdistribusi di berbagai layanan cloud, sistem AI lainnya mengambil pendekatan yang lebih terintegrasi, di mana prinsip-prinsip modularitas ada di dalam arsitektur saraf terpadu.

Kasus Asisten IA Tingkat Lanjut

Asisten AI tingkat lanjut, seperti yang didasarkan pada model LLM terbaru, menggunakan prinsip yang mirip dengan RAG tetapi dengan beberapa perbedaan arsitektur yang signifikan:

1. Integrasi neural: Komponen fungsional (pemahaman kueri, pengambilan informasi, pembuatan respons) diintegrasikan dalam arsitektur neural, bukan didistribusikan pada layanan yang terpisah.
2. Modularitas konseptual: Modularitas ada pada tingkat konseptual dan fungsional, tetapi tidak harus sebagai komponen yang terpisah secara fisik dan dapat diganti.
3. Pengoptimalan terpadu: seluruh jalur pemrosesan dioptimalkan selama fase pelatihan dan pengembangan, dan bukannya dikonfigurasi oleh pengguna akhir.
4. Integrasi pengambilan-pembangkitan yang mendalam: Sistem pengambilan terintegrasi lebih dalam ke dalam proses pembangkitan, dengan umpan balik dua arah antar komponen, daripada menjadi proses berurutan yang kaku.

Terlepas dari perbedaan implementasi ini, sistem ini memiliki prinsip-prinsip dasar RAG yang sama: memperkaya model bahasa dengan informasi eksternal yang relevan untuk meningkatkan akurasi dan mengurangi halusinasi dengan menciptakan arsitektur yang memisahkan (setidaknya secara konseptual) tahapan pemrosesan yang berbeda.

‍

Prinsip Desain untuk Arsitektur IA yang Fleksibel

Terlepas dari pendekatan spesifiknya, ada prinsip-prinsip desain universal yang mendorong fleksibilitas dalam arsitektur AI:

Desain modular

Platform kecerdasan buatan yang benar-benar fleksibel menggunakan arsitektur modular di mana komponen dapat ditingkatkan atau diganti secara independen tanpa memerlukan perubahan pada keseluruhan sistem. Pendekatan AWS dan sistem AI terintegrasi mengikuti prinsip ini, meskipun dengan implementasi yang berbeda.

Pendekatan Model-Agnostik

Platform yang fleksibel mempertahankan pemisahan antara logika bisnis dan implementasi AI yang mendasarinya, sehingga komponen AI yang mendasarinya dapat diubah seiring dengan perkembangan teknologi. Hal ini terutama terlihat jelas dalam arsitektur AWS, di mana model dapat dengan mudah diganti.

Desain API-First

Sistem kecerdasan buatan yang paling mudah beradaptasi memprioritaskan aksesibilitas terprogram melalui API yang komprehensif, daripada berfokus secara eksklusif pada antarmuka pengguna yang telah ditentukan sebelumnya. Dalam arsitektur AWS, setiap komponen memaparkan antarmuka yang terdefinisi dengan baik, sehingga memudahkan integrasi dan pembaruan.

Infrastruktur Distribusi Berkelanjutan

Arsitektur yang fleksibel membutuhkan infrastruktur yang dirancang untuk pembaruan yang sering tanpa gangguan layanan. Prinsip ini diimplementasikan baik dalam sistem terdistribusi seperti arsitektur AWS maupun dalam model AI terintegrasi, meskipun dengan mekanisme yang berbeda.

Kerangka Kerja Ekstensibilitas

Platform yang benar-benar fleksibel menyediakan kerangka kerja untuk ekstensi khusus pelanggan tanpa memerlukan campur tangan vendor. Hal ini paling jelas terlihat pada sistem terdistribusi, tetapi model AI yang tertanam juga dapat menawarkan bentuk penyesuaian.

Keseimbangan Kemampuan Beradaptasi-Stabilitas

Selain menekankan fleksibilitas arsitektur, penting untuk menyadari bahwa sistem bisnis juga membutuhkan stabilitas dan keandalan. Menyeimbangkan tuntutan yang tampaknya kontradiktif ini membutuhkan keseimbangan:

Kontrak Antarmuka yang Stabil

Meskipun implementasi internal mungkin sering berubah, sangat penting untuk mempertahankan jaminan stabilitas yang ketat untuk antarmuka eksternal, dengan kebijakan versi dan dukungan formal.

Peningkatan Progresif

Fungsi baru harus diperkenalkan melalui perubahan tambahan dan bukan penggantian jika memungkinkan, sehingga memungkinkan organisasi untuk mengadopsi inovasi sesuai dengan kecepatan mereka sendiri.

Irama Pembaruan Terkendali

Peningkatan harus mengikuti jadwal yang dapat diprediksi dan terkendali yang menyeimbangkan inovasi berkelanjutan dengan stabilitas operasional.

Konvergensi Masa Depan: Menuju Arsitektur Hibrida

Masa depan arsitektur AI kemungkinan besar akan melihat konvergensi antara pendekatan terdistribusi yang dicontohkan oleh AWS RAG dan pendekatan terintegrasi dari model AI tingkat lanjut. Tren yang signifikan sudah muncul:

Konvergensi Multimodal

Kecerdasan buatan dengan cepat bergerak melampaui pemrosesan mode tunggal ke model terpadu yang bekerja secara mulus di seluruh mode (teks, gambar, audio, video).

Proliferasi Model Khusus

Sementara model umum terus berkembang, ada juga peningkatan dalam pengembangan model khusus untuk domain dan tugas tertentu, yang membutuhkan arsitektur yang dapat mengatur dan mengintegrasikan model yang berbeda.

Continuum Edge-Cloud

Pemrosesan kecerdasan buatan semakin terdistribusi pada sebuah kontinum dari cloud ke edge, dengan model terdistribusi di mana kinerja, biaya, dan kebutuhan data dapat diseimbangkan secara lebih efektif.

Harmonisasi Peraturan

Seiring dengan semakin matangnya peraturan AI global, kami mengantisipasi harmonisasi persyaratan yang lebih besar di seluruh yurisdiksi, yang berpotensi disertai dengan kerangka kerja sertifikasi.

‍

Kesimpulan: Keharusan Masa Depan

Dalam bidang yang berkembang pesat seperti kecerdasan buatan, karakteristik terpenting dari sebuah platform bukanlah kemampuannya saat ini, tetapi kemampuannya untuk beradaptasi dengan kemajuan di masa depan. Organisasi yang memilih solusi berdasarkan kemampuan hari ini sering kali membatasi kemungkinan di masa depan.

‍

Dengan memprioritaskan fleksibilitas arsitektur melalui prinsip-prinsip seperti desain modular, pendekatan model-agnostik, pemikiran yang mengutamakan API, infrastruktur penerapan berkelanjutan, dan ekstensibilitas yang kuat, organisasi dapat membangun kemampuan AI yang berevolusi seiring dengan kemajuan teknologi dan kebutuhan bisnis.

Seperti yang dinyatakan AWS, 'laju evolusi AI generatif belum pernah terjadi sebelumnya,' dan hanya arsitektur yang benar-benar modular dan fleksibel yang dapat memastikan bahwa investasi hari ini terus menghasilkan nilai dalam lanskap teknologi yang berkembang pesat di masa depan.

‍

Mungkin masa depan bukan hanya milik mereka yang dapat memprediksi dengan baik apa yang akan terjadi, tetapi juga milik mereka yang membangun sistem yang dapat beradaptasi dengan apa pun yang muncul.