Membuat Telegram Bot Customer Service dengan LLM dan RAG Menggunakan GPT-4 dan Pinecone
Ingin mempelajari cara membuat Telegram bot yang mampu memberikan layanan customer service seolah-olah berbicara dengan manusia? Kami memiliki tutorial yang tepat untuk Anda! Dalam tutorial ini, kami akan menjelaskan langkah-langkah implementasi Large Language Model (LLM) dan Retrieval-Augmented Generation (RAG) menggunakan teknologi GPT-4 dan Pinecone sebagai database vektor.
Apa yang Akan Anda Pelajari?
1. Konsep LLM dan RAG: Pelajari dasar-dasar LLM dan RAG, serta bagaimana teknologi ini memungkinkan chatbot untuk memahami dan merespons pertanyaan pelanggan dengan cara yang lebih alami dan relevan.
2. Implementasi Real: Tutorial ini memberikan contoh implementasi nyata dalam konteks bisnis, membantu Anda memahami bagaimana teknologi ini dapat digunakan untuk meningkatkan layanan pelanggan.
3. Penggunaan GPT-4 dan Pinecone: Temukan cara menggunakan GPT-4 sebagai inti dari bot yang cerdas dan Pinecone sebagai database vektor yang cepat dan efisien.
4. Teknologi yang Digunakan: Kami akan menggunakan PHP untuk pemrograman dan MySQL sebagai database pendukung.
Fitur-Fitur Tutorial
- Source Code Terperinci: Setiap langkah dilengkapi dengan penjelasan detail dan source code, sehingga Anda dapat mengikuti dan menerapkannya sendiri.
- Kasus Bisnis Nyata: Contoh yang digunakan dalam tutorial ini berasal dari situasi bisnis nyata, memberikan wawasan praktis tentang penerapan teknologi ini di dunia kerja.
Manfaat Mengikuti Tutorial Ini
1. Peningkatan Keterampilan Teknologi: Memahami konsep dan implementasi LLM dan RAG akan membuka peluang baru dalam pengembangan teknologi AI.
2. Aplikasi Praktis: Mampu membuat bot yang dapat memberikan layanan customer service berkualitas tinggi akan sangat berguna dalam berbagai industri.
3. Peluang Karir: Keterampilan dalam menggunakan GPT-4 dan Pinecone dapat menjadi nilai tambah yang signifikan dalam pasar kerja.
Dengan mengikuti tutorial ini, Anda tidak hanya akan mempelajari teknologi terbaru, tetapi juga bagaimana mengaplikasikannya untuk memberikan solusi yang nyata dan bermanfaat dalam dunia bisnis. Siap untuk memulai? Yuk, ikuti tutorialnya dan buat Telegram bot customer service Anda sendiri!
Language Model (LLM):
LLM adalah model bahasa yang menggunakan teknik machine learning untuk memahami dan menghasilkan teks dalam berbagai bahasa alami. Model ini dilatih menggunakan sejumlah besar data teks untuk memprediksi kata atau frasa berikutnya dalam kalimat, memungkinkan mereka untuk menghasilkan teks yang koheren dan relevan. LLM dapat digunakan untuk berbagai aplikasi, seperti penerjemahan bahasa, penjawaban pertanyaan, dan pembuatan konten.
Retrieval-Augmented Generation (RAG):
RAG adalah pendekatan yang menggabungkan kemampuan retrieval (pencarian informasi) dengan kemampuan generatif model bahasa. Dalam pendekatan ini, ketika model bahasa tidak memiliki pengetahuan yang cukup untuk menjawab pertanyaan, ia dapat mengambil informasi dari sumber eksternal (seperti database atau dokumen) untuk meningkatkan akurasinya. RAG sangat berguna dalam situasi di mana informasi yang dibutuhkan tidak ada dalam data pelatihan model bahasa, atau di mana jawaban yang diberikan harus lebih spesifik dan berbasis fakta.
Kombinasi LLM dan RAG menciptakan sistem yang tidak hanya mampu menghasilkan teks berdasarkan pelatihan sebelumnya tetapi juga dapat memperkaya jawabannya dengan informasi terkini dan relevan dari sumber eksternal, sehingga memberikan hasil yang lebih informatif dan akurat.
Berikut penjelasan mengenai hubungan cara kerja LLM, RAG, dan embedding:
1. Language Model (LLM):
LLM, seperti GPT-4, adalah model kecerdasan buatan yang dilatih untuk memahami dan menghasilkan teks dalam bahasa alami. LLM berfungsi dengan memprediksi kata atau frasa berikutnya berdasarkan konteks teks sebelumnya, memungkinkan mereka untuk menjawab pertanyaan, menghasilkan konten, atau melakukan tugas lain yang melibatkan bahasa.
2. Embedding:
Embedding adalah representasi numerik dari data (misalnya, teks) yang dimampatkan ke dalam vektor berdimensi rendah. Dalam konteks LLM dan RAG, embedding digunakan untuk mengubah kata, frasa, atau kalimat menjadi vektor numerik yang dapat diproses oleh mesin. Embedding ini membantu dalam menangkap makna dan hubungan semantik antar kata atau frasa, memungkinkan model untuk lebih memahami konteks dan makna teks.
3. Retrieval-Augmented Generation (RAG):
RAG adalah pendekatan yang menggabungkan kemampuan generatif dari LLM dengan kemampuan retrieval atau pencarian informasi. Proses RAG melibatkan dua langkah utama:
— Retrieval: Ketika pertanyaan atau permintaan diajukan, sistem menggunakan embedding untuk mencari dokumen atau informasi relevan dari database eksternal atau sumber lainnya. Pinecone, dalam hal ini, digunakan untuk menyimpan dan mencari embedding, memungkinkan sistem menemukan informasi terkait yang paling relevan.
— Generation: Setelah informasi yang relevan ditemukan, LLM menggunakan informasi ini untuk menghasilkan respon yang lebih tepat dan informatif. Ini bisa melibatkan penggabungan informasi yang diambil dengan pengetahuan yang sudah dimiliki oleh model untuk memberikan jawaban atau konten yang sesuai.
Hubungan:
Embedding bertindak sebagai jembatan antara LLM dan kemampuan retrieval dalam RAG. Embedding memungkinkan sistem untuk secara efisien mencari dan menemukan informasi relevan dalam database besar, sementara LLM menggunakan informasi tersebut untuk menghasilkan respons yang koheren dan berbasis konteks. Kombinasi ini memperkaya kemampuan generatif LLM dengan data terkini dan spesifik, yang membuat sistem lebih berguna dan akurat dalam memberikan informasi.
Pada tutorial ini, kita akan membahas kasus implementasi chatbot untuk customer service di PT Genset Abadi. Perusahaan ini memasarkan tiga jenis genset dan beberapa komponen sparepart. Chatbot yang akan dikembangkan berfungsi untuk:
- Memberikan informasi tentang cara penggunaan genset
- Memberikan pengetahuan produk mengenai genset
- Menyediakan informasi tentang harga, promo, dan diskon
- Menyajikan daftar sales yang bertugas di berbagai kota di Indonesia
- Menyediakan daftar teknisi yang siap membantu memperbaiki kerusakan genset di alamat pembeli
- Menjawab pertanyaan seputar produk dan profil perusahaan PT Genset Abadi
- Menyediakan panduan troubleshooting
Selain itu, chatbot juga dapat melayani komplain dari pelanggan, yang akan diteruskan kepada staf human yang bertugas.
Fitur tambahan yang akan disediakan adalah sebuah dashboard yang memungkinkan pengelolaan konten chatbot, seperti:
- Mengisi, mengupdate, menambah, mengedit, dan menghapus data konten chatbot
- Melihat daftar komplain yang masuk
- Melakukan embedding dari data mentah ke vektor data
- Melihat interaksi pengguna dengan chatbot
- Menambah kuota pembicaraan pelanggan
Tutorial dapat dibeli disini:
Kami juga menyediakan workshop yang mencakup pelatihan teknis selama 2 hingga 4 jam, membahas cara membangun chatbot Telegram untuk layanan pelanggan dengan konsep LLM dan RAG. Biaya workshop ini adalah 2 juta per orang atau 5 juta untuk maksimal 4 orang. Workshop dapat diadakan di area Jakarta, Depok, Bogor, Tangerang, dan Bekasi, dengan waktu dan lokasi yang dapat ditentukan oleh klien.
