NLP dan LLM: Memilih Pendekatan Sesuai Tugas
Tidak semua masalah teks membutuhkan aplikasi generatif. Tentukan apakah kamu perlu mengelompokkan pesan, mencari dokumen, mengekstrak informasi, atau menghasilkan jawaban sebelum memilih pendekatan.
Definisikan keluaran
Untuk klasifikasi tiket, tulis label serta contoh yang sulit dibedakan. Untuk ekstraksi, tentukan field wajib dan nilai yang diperbolehkan. Untuk FAQ, tetapkan sumber serta kapan aplikasi harus menyatakan belum tahu. Contoh batas menjadi pedoman penilaian dan membantu menemukan kebutuhan yang masih ambigu.
Buat baseline
Aturan kata kunci atau classifier sederhana dapat menjadi pembanding. Nilai pada contoh yang tidak dipakai menyusun aturan. Pendekatan kompleks perlu menunjukkan manfaat terukur, misalnya lebih baik menangani variasi bahasa. Demonstrasi yang terdengar alami belum membuktikan bahwa sistem memberikan jawaban yang benar.
Rancang evaluasi
Simpan pertanyaan, label atau jawaban acuan, dan kriteria lulus. Untuk jawaban generatif, periksa dukungan sumber serta pemenuhan instruksi. Pisahkan ketepatan dari gaya bahasa. Sertakan pertanyaan ambigu, variasi ejaan, serta kasus di luar cakupan agar evaluasi tidak hanya berisi contoh mudah buatan pengembang.
Siapkan penggunaan nyata
Tentukan data yang boleh dikirim, batas input, dan fallback saat dependensi gagal. Ukur biaya serta latensi melalui pengujian sendiri. Jika aplikasi mencari dokumen internal, pencarian harus mengikuti izin pengguna. Dokumentasikan kondisi yang perlu diteruskan ke manusia agar respons otomatis tidak menutupi keterbatasan sistem.
Tugas Praktik
Beri label dua puluh tiket latihan tanpa data pribadi. Bangun baseline dan catat kesalahan pada contoh ambigu.
Periksa Hasilmu
- Format keluaran jelas
- Baseline tersedia
- Contoh uji terpisah
- Ketepatan dinilai terpisah dari gaya