Tingkatkan kompetensi tim IT Anda dalam merancang dan mengembangkan aplikasi generative AI berbasis LLM (Large Language Model). Dengan mengikuti training ini, tim IT Anda akan mampu mengembangkan aplikasi LLM yang inovatif dan aman dengan mengintegrasikan custom data perusahaan pada LLM.
Mengadopsi kecerdasan buatan (AI), terutama melalui Language Model (LLM) dengan data kustom, membawa manfaat signifikan bagi perusahaan. Dengan memanfaatkan LLM yang dikustomisasi dengan data perusahaan sendiri, tim IT dapat mengembangkan solusi yang sangat relevan dan sesuai dengan kebutuhan spesifik perusahaan. Penggunaan LLM dengan data kustom memungkinkan perusahaan untuk mengoptimalkan proses internal, merampingkan pengambilan keputusan, dan bahkan meningkatkan pelayanan pelanggan. Dengan adopsi AI berupa LLM yang disesuaikan, perusahaan dapat memimpin dalam inovasi, memperkuat basis pengguna, dan mencapai keunggulan kompetitif yang berkelanjutan di pasar.
Language Model (LLM) adalah jenis model kecerdasan buatan (AI) yang dirancang untuk memahami, menginterpretasi, dan menghasilkan teks dalam bahasa manusia. LLM menggunakan pendekatan pembelajaran mesin untuk memahami pola linguistik dan konteks dari sejumlah besar data teks yang telah di-training. Salah satu contoh terkenal dari LLM adalah GPT (Generative Pre-trained Transformer), seperti GPT-3, yang dikembangkan oleh OpenAI. LLM dapat digunakan untuk berbagai tugas seperti penerjemahan bahasa, penulisan teks, analisis sentimen, dan bahkan berinteraksi dalam percakapan manusia-mesin. Model ini dapat disesuaikan dengan data kustom perusahaan untuk membuat solusi yang lebih relevan dan efektif sesuai dengan kebutuhan spesifik.
Retrieval Augmented Generation (RAG) adalah pendekatan dalam kecerdasan buatan yang menggabungkan elemen "retrieval" (pemulihan) dan "generation" (pembuatan) dalam suatu model. Dalam konteks NLP (Natural Language Processing), RAG menggabungkan kemampuan pencarian informasi (retrieval) dengan kemampuan menghasilkan teks baru (generation). Dalam model RAG, ada dua komponen utama: "retriever" untuk mengambil informasi relevan dari data awal, dan "generator" untuk membuat teks yang baru berdasarkan informasi tersebut. Pendekatan ini membantu meningkatkan kualitas dan ketepatan hasil yang dihasilkan, dengan memanfaatkan pengetahuan yang ada sebelumnya melalui proses pencarian.
Materi telah dirancang secara cermat dengan mempertimbangkan kebutuhan di dunia industri. Setiap materi dan sesi pelatihan mencerminkan tantangan dan peluang nyata yang dihadapi oleh para profesional di lapangan. Kami memahami bahwa keberhasilan di dunia industri membutuhkan keterampilan praktis, dan itulah mengapa silabus ini dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam dan aplikatif, memungkinkan peserta untuk menerapkan pengetahuan mereka langsung dalam proyek-proyek dunia nyata.
Training akan berlangsung selama 4 hari dengan durasi per hari adalah 6 jam (09:00 – 16:00).
Peserta akan belajar memahami konsep, fungsi, dan aplikasi praktis dari Language Model (LM) di dunia kecerdasan buatan. Peserta akan belajar tentang dasar-dasar pembelajaran mesin yang mendasari LLM, termasuk bagaimana model ini mengolah dan memahami bahasa manusia. Materi mencakup pemahaman tentang representasi teks, konteks, dan kemampuan LLM untuk menghasilkan teks baru atau memproses teks yang diberikan. Selain itu, peserta juga akan mendalami konsep pre-training, fine-tuning, dan adaptasi LLM untuk memenuhi kebutuhan spesifik, termasuk penggunaan custom data perusahaan. Materi ini memberikan dasar yang kokoh bagi peserta untuk merancang dan mengimplementasikan solusi berbasis LLM dalam berbagai konteks aplikasi.
Peserta akan belajar memahami konsep dan penerapan praktis dari Vector Database dalam konteks pengembangan aplikasi. Peserta akan mendalami penggunaan Qdrant sebagai platform untuk mengelola dan mengakses data berbasis vektor dengan efisien. Materi mencakup pemahaman tentang konsep pencarian dan pertanyaan berbasis vektor, serta bagaimana Qdrant dapat digunakan sebagai alat utama untuk menyimpan, mengindeks, dan menemukan data yang terkait secara cepat. Selain itu, peserta akan belajar mengintegrasikan Qdrant dengan aplikasi pengembangan, sehingga data vektor dapat dioptimalkan untuk memenuhi kebutuhan spesifik proyek. Materi ini memberikan dasar yang solid untuk memanfaatkan Qdrant dalam pengembangan aplikasi yang memerlukan manajemen data vektor dengan skala besar dan efisiensi tinggi.
Peserta akan belajar tentang teknologi embedding model untuk pengembangan aplikasi. Peserta akan belajar mengenai konsep fundamental embedding dan bagaimana Hugging Space menyediakan lingkungan yang ramah pengembang untuk mengimplementasikan model ini. Materi mencakup konfigurasi Hugging Space untuk kebutuhan spesifik proyek, serta implementasi praktis dalam menghasilkan representasi vektor yang lebih baik dari data. Selain itu, peserta akan mendalami penerapan Hugging Space dalam pemodelan data, termasuk integrasi dengan Langchain Framework. Materi ini memberikan landasan yang kuat untuk memanfaatkan Hugging Space dalam membangun aplikasi yang membutuhkan pemahaman mendalam tentang representasi vektor data.
Materi ini membawa peserta dalam perjalanan eksplorasi mendalam tentang pengembangan antarmuka pengguna yang dinamis dan menarik. Peserta akan mempelajari dasar-dasar desain antarmuka menggunakan Chainlit, sebuah UI Framework yang dirancang untuk memudahkan proses pengembangan UI dalam aplikasi. Materi mencakup konsep desain visual, integrasi dengan elemen data dari Qdrant dan Langchain, serta cara mengoptimalkan pengalaman pengguna. Peserta akan belajar cara merancang antarmuka yang responsif, ramah pengguna, dan sesuai dengan kebutuhan aplikasi yang dikembangkan. Materi ini memberikan wawasan praktis dan keterampilan yang diperlukan untuk menciptakan antarmuka pengguna yang kuat dan efektif menggunakan Chainlit UI Framework.
Materi “Implementasi ChatGPT sebagai LLM Model” membimbing peserta untuk mengintegrasikan secara efektif ChatGPT, sebuah model bahasa canggih, dalam pengembangan aplikasi. Peserta akan memahami konsep dasar penggunaan ChatGPT sebagai Language Model (LLM) dan bagaimana mengintegrasikannya dengan Langchain Framework. Materi mencakup langkah-langkah implementasi, konfigurasi, dan fine-tuning untuk memastikan ChatGPT sesuai dengan kebutuhan proyek. Peserta juga akan belajar bagaimana memanfaatkan kecerdasan bahasa alami untuk meningkatkan interaktivitas aplikasi dan menyempurnakan pengalaman pengguna. Materi ini memberikan pemahaman mendalam tentang potensi aplikatif ChatGPT sebagai LLM, membuka peluang kreatif dalam mengembangkan solusi aplikasi yang canggih dan responsif.
Materi ini mengajak peserta untuk menjelajahi dalam-dalam LangChain, sebuah framework pengembangan yang mendukung pembangunan aplikasi dengan Language Model (LLM). Peserta akan mempelajari dasar-dasar LangChain, termasuk arsitektur, konfigurasi, dan integrasi dengan model bahasa seperti ChatGPT. Materi mencakup langkah-langkah praktis dalam memodelkan data, mengoptimalkan kinerja, dan mengelola interaksi dengan LLM. Selain itu, peserta akan diajak melihat bagaimana LangChain memfasilitasi antarmuka pengguna (UI) yang responsif melalui integrasi dengan Chainlit. Dengan memahami LangChain, peserta akan memiliki keterampilan yang diperlukan untuk mengembangkan aplikasi LLM yang efisien, interaktif, dan inovatif. Materi ini membekali peserta dengan alat yang kuat untuk menjelajahi potensi penuh dari pemanfaatan model bahasa dalam pengembangan aplikasi.
Materi ini membimbing peserta untuk menguasai LlamaIndex, kerangka data terdepan dalam membangun aplikasi berbasis Language Model (LLM). Peserta akan belajar mengenai konsep dasar dan keunggulan LlamaIndex dalam manajemen data untuk aplikasi LLM. Materi mencakup pengenalan, instalasi, dan konfigurasi LlamaIndex, serta bagaimana memanfaatkannya secara optimal untuk memproses dan menyimpan data dengan efisien. Dalam konteks pembangunan aplikasi LLM, peserta akan memahami peran sentral LlamaIndex dalam meningkatkan kinerja, skala, dan responsivitas aplikasi. Dengan materi ini, peserta akan siap mengimplementasikan LlamaIndex untuk mempercepat pengembangan aplikasi LLM yang inovatif dan andal.
Materi ini membawa peserta ke dalam dunia pengoptimalan dan penyempurnaan model bahasa melalui teknologi re-ranking. Peserta akan belajar tentang konsep dasar Cohere Re-Ranker dan bagaimana mengintegrasikannya dalam pengembangan aplikasi dengan ChatGPT atau model bahasa serupa. Materi mencakup cara meningkatkan hasil yang dihasilkan oleh model bahasa dengan menggunakan Cohere Re-Ranker untuk memperbaiki peringkat dan relevansi. Peserta akan mendalami konsep fine-tuning dan konfigurasi untuk mengoptimalkan kinerja Cohere Re-Ranker sesuai kebutuhan proyek. Materi ini memberikan pemahaman yang mendalam tentang bagaimana meningkatkan efisiensi dan kualitas model bahasa dalam konteks aplikasi praktis.
Berikut beberapa use case aplikasi yang bisa dibuat menggunakan teknologi Language Model (LLM) dengan data custom yang bermanfaat bagi perusahaan
Membangun aplikasi yang menggunakan LLM untuk melakukan pengenalan dan pengindeksan dokumen internal perusahaan, seperti kontrak, proposal, atau laporan. Dengan memanfaatkan custom data, aplikasi ini dapat memberikan kemampuan pencarian yang lebih akurat dan efisien.
Membangun sistem pengelolaan pengetahuan yang menggunakan LLM untuk menganalisis dan menyortir informasi dari berbagai sumber, seperti catatan rapat, email, atau artikel internal. Dengan custom data, aplikasi ini dapat memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang konteks dan kebutuhan perusahaan.
Menerapkan LLM untuk menganalisis risiko dan kepatuhan dengan mengonversi dokumen hukum atau peraturan ke dalam format yang dapat diproses oleh mesin. Dengan menggunakan custom data dari kebijakan perusahaan dan regulasi industri, aplikasi ini dapat membantu mengidentifikasi dan mengurangi risiko serta memastikan kepatuhan yang lebih baik.
Membangun aplikasi yang menggunakan LLM untuk menganalisis data historis perusahaan dan memberikan rekomendasi keputusan bisnis yang tepat. Dengan memanfaatkan custom data tentang kinerja bisnis, tren pasar, dan preferensi pelanggan, aplikasi ini dapat membantu perusahaan dalam mengambil keputusan yang lebih cerdas dan strategis.
Menerapkan LLM untuk membangun sistem pemantauan dan prediksi yang menggunakan custom data operasional perusahaan. Aplikasi ini dapat digunakan untuk memantau kinerja operasional, mendeteksi anomali, dan membuat prediksi tentang tren masa depan berdasarkan data internal perusahaan.
Trainer Web dan Data Science dengan pengalaman coding lebih dari 15 tahun di Industri.
Trainer Web dan Mobile dengan pengalaman coding lebih dari 10 tahun di Industri.
Trainer Web dan Data Science dengan pengalaman coding lebih dari 20 tahun di Industri.
Trainer Web dengan pengalaman coding lebih dari 10 tahun di Industri.
Trainer PLC dan HMI dengan pengalaman lebih dari 12 tahun di Industri.
