Memanfaatkan Fitur Anthropic untuk Mengelola Data Secara Real-Time

Pendahuluan
Dalam dunia AI yang semakin maju, Anthropic memperkenalkan fitur baru yang memungkinkan pengguna untuk mengintegrasikan alat atau fungsi eksternal mereka ke dalam model bahasa besar (LLM) milik Anthropic. Fitur ini memungkinkan interaksi antara LLM dengan sumber data eksternal, sehingga memungkinkan akses ke data real-time dan informasi yang lebih akurat.

Dalam artikel yang merujuk ke video tutorial di atas ini, kita akan menjelajahi beberapa use case menarik yang dapat dicapai dengan menggunakan fitur Anthropic ini, termasuk:
1. Membangun agen untuk mendapatkan harga saham secara real-time
2. Membangun agen layanan pelanggan yang terintegrasi dengan database internal
3. Mengubah data tidak terstruktur menjadi keluaran JSON terstruktur
4. Ekstraksi entitas dan analisis sentimen dari teks

Agen Harga Saham Real-Time
Salah satu use case yang paling jelas adalah kemampuan untuk mendapatkan harga saham real-time. Ketika pengguna menanyakan harga saham Apple, misalnya, LLM Anthropic akan memanggil alat internal untuk mengambil data harga saham terbaru dan mengembalikan respons yang akurat.

Untuk membangun agen ini, kita perlu mengikuti lima langkah:
1. Membuat alat “Dapatkan Harga Saham” yang menggunakan pustaka seperti Yahoo Finance untuk mendapatkan harga saham terkini berdasarkan simbol saham.
2. Mendefinisikan alat ini dalam Anthropic, menjelaskan masukan dan keluarannya.
3. Menanyakan harga saham Apple kepada LLM Anthropic.
4. Mengurai respons LLM untuk mengidentifikasi panggilan alat dan menjalankan alat yang sesuai.
5. Mengirimkan hasil alat kembali ke LLM Anthropic untuk mendapatkan respons final.

Dengan mengintegrasikan alat internal ini, LLM Anthropic dapat memberikan informasi harga saham real-time yang akurat kepada pengguna.

Agen Layanan Pelanggan
Selain mendapatkan data real-time, fitur Anthropic juga dapat digunakan untuk membangun agen layanan pelanggan yang terintegrasi dengan database internal perusahaan. Dalam contoh ini, kita memiliki dua database: daftar pelanggan dan detail pesanan.

Dengan mengikuti langkah yang serupa, kita dapat mendefinisikan alat “Dapatkan Info Pelanggan” dan “Dapatkan Detail Pesanan” dalam Anthropic. Ketika pengguna menanyakan detail pesanan mereka, LLM Anthropic akan memanggil alat yang sesuai, mengambil informasi dari database internal, dan mengembalikan respons yang akurat.

Mengubah Data Tidak Terstruktur Menjadi Keluaran JSON Terstruktur
Fitur Anthropic juga memungkinkan kita untuk mengubah data tidak terstruktur menjadi keluaran JSON terstruktur. Dengan mendefinisikan skema JSON yang diinginkan, LLM Anthropic dapat mengekstrak informasi yang relevan dari sumber data tidak terstruktur, seperti halaman web, dan mengembalikannya dalam format terstruktur.

Ekstraksi Entitas dan Analisis Sentimen
Selain kemampuan di atas, fitur Anthropic juga memungkinkan ekstraksi entitas dan analisis sentimen dari teks. Dengan mendefinisikan struktur output yang diinginkan, LLM Anthropic dapat mengidentifikasi entitas (seperti nama, organisasi, lokasi) serta menganalisis sentimen (positif, negatif, netral) dari teks yang diberikan.

Penutup
Fitur Anthropic yang baru ini membuka banyak kemungkinan bagi pengembang untuk mengintegrasikan alat dan fungsi internal mereka ke dalam model bahasa besar. Ini memungkinkan integrasi data real-time, pemanfaatan database internal, dan pengelolaan data tidak terstruktur dengan cara yang lebih efisien dan akurat. Berbagai use case yang dibahas di atas hanyalah sebagian kecil dari potensi yang ditawarkan oleh fitur ini. Dengan kreativitas dan inovasi, pengembang dapat memanfaatkan fitur Anthropic untuk membangun solusi AI yang lebih kuat dan cerdas.