View source for AWS: membuat RAG sederhana

Berikut adalah langkah-langkah sederhana untuk membuat '''RAG (Retrieval-Augmented Generation)''' di AWS:

==1. '''Persiapan Data'''==
* '''Kumpulkan Data:''' Siapkan dokumen atau sumber data yang ingin digunakan sebagai basis pengetahuan. Data ini dapat berupa file teks, PDF, atau database.
* '''Format Data:''' Pastikan data dalam format yang mudah diakses (misalnya, CSV, JSON, atau dokumen teks).


==2. '''Penyimpanan Data di AWS'''==
* '''Gunakan Amazon S3:'''
** Buat bucket di Amazon S3 untuk menyimpan data.
** Upload data yang sudah disiapkan ke bucket tersebut.
* '''Opsional - Elasticsearch:''' Jika ingin melakukan pencarian yang lebih kompleks, gunakan Amazon OpenSearch (sebelumnya Elasticsearch).


==3. '''Proses Data untuk Retrieval'''==
* '''Gunakan AWS Lambda:'''
** Buat fungsi AWS Lambda untuk memproses data yang diunggah. Misalnya, memecah dokumen besar menjadi potongan-potongan kecil untuk mempermudah pencarian.
** Simpan potongan data ini kembali ke S3 atau index ke OpenSearch.
* '''Gunakan AWS Glue (Opsional):'''
** Jika data dalam jumlah besar, gunakan AWS Glue untuk ETL (Extract, Transform, Load) sebelum disimpan atau diindeks.

==4. '''Buat Sistem Retrieval'''==
* '''Integrasi OpenSearch:'''
** Index data ke Amazon OpenSearch.
** Buat query API untuk mengambil dokumen relevan berdasarkan input pengguna.
* '''Alternatif dengan S3:'''
** Jika hanya menggunakan S3, buat Lambda function yang memproses pencarian dokumen secara manual.

==5. '''Integrasi Model Generatif'''==
* '''Deploy Model di SageMaker:'''
** Gunakan Amazon SageMaker untuk melatih atau menghosting model generatif seperti GPT atau BLOOM.
** Alternatif: Gunakan API dari penyedia layanan seperti OpenAI.
* '''Integrasi Retrieval dan Generation:'''
** Buat pipeline menggunakan Lambda atau aplikasi backend (misalnya, menggunakan AWS API Gateway) untuk:
*** Mengirim query ke sistem retrieval.
*** Menggabungkan data hasil retrieval dengan input pengguna.
*** Mengirimkan input gabungan ke model generatif.


== 6. '''Buat API untuk Konsumsi'''==
* '''Gunakan AWS API Gateway:'''
** Buat API endpoint untuk menghubungkan pengguna dengan pipeline RAG.
** Endpoint ini menerima query, memproses pipeline retrieval dan generation, lalu mengembalikan jawaban.

== 7. '''Monitoring dan Optimasi'''==
* '''AWS CloudWatch:''' 
** Pantau performa Lambda, SageMaker, dan OpenSearch untuk memastikan pipeline berjalan lancar.
* '''AWS X-Ray:''' 
** Gunakan untuk tracing request dan debugging jika ada masalah dalam alur data.

== 8. '''Pengujian dan Deployment'''==
* '''Uji Sistem:'''
** Pastikan sistem dapat menangani berbagai jenis query dan menghasilkan respons yang relevan.
* '''Deploy dengan AWS Elastic Beanstalk atau ECS:''' 
** Jika membutuhkan aplikasi backend tambahan, gunakan Elastic Beanstalk atau ECS untuk deployment.

== Arsitektur Sederhana:==

# '''Data Storage:''' S3/OpenSearch
# '''Data Processing:''' AWS Lambda
# '''Model Hosting:''' SageMaker atau API eksternal
# '''API Access:''' API Gateway
# '''Monitoring:''' CloudWatch


==Pranala Menarik==

* [[AWS]]