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.
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:
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.
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.
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.
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.
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'.
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:
Alur pemrosesan mengikuti dua jalur utama:
Untuk mengunggah data:
Untuk menghasilkan jawaban:
AWS menyoroti beberapa keunggulan utama arsitektur modular ini:
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:
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."
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.
Asisten AI tingkat lanjut, seperti yang didasarkan pada model LLM terbaru, menggunakan prinsip yang mirip dengan RAG tetapi dengan beberapa perbedaan arsitektur yang signifikan:
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.
Terlepas dari pendekatan spesifiknya, ada prinsip-prinsip desain universal yang mendorong fleksibilitas dalam arsitektur AI:
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.
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.
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.
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.
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.
Selain menekankan fleksibilitas arsitektur, penting untuk menyadari bahwa sistem bisnis juga membutuhkan stabilitas dan keandalan. Menyeimbangkan tuntutan yang tampaknya kontradiktif ini membutuhkan keseimbangan:
Meskipun implementasi internal mungkin sering berubah, sangat penting untuk mempertahankan jaminan stabilitas yang ketat untuk antarmuka eksternal, dengan kebijakan versi dan dukungan formal.
Fungsi baru harus diperkenalkan melalui perubahan tambahan dan bukan penggantian jika memungkinkan, sehingga memungkinkan organisasi untuk mengadopsi inovasi sesuai dengan kecepatan mereka sendiri.
Peningkatan harus mengikuti jadwal yang dapat diprediksi dan terkendali yang menyeimbangkan inovasi berkelanjutan dengan stabilitas operasional.
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:
Kecerdasan buatan dengan cepat bergerak melampaui pemrosesan mode tunggal ke model terpadu yang bekerja secara mulus di seluruh mode (teks, gambar, audio, video).
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.
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.
Seiring dengan semakin matangnya peraturan AI global, kami mengantisipasi harmonisasi persyaratan yang lebih besar di seluruh yurisdiksi, yang berpotensi disertai dengan kerangka kerja sertifikasi.
.png)
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.
.svg)
.svg)
.svg)
