Apa itu orkestrasi AI?

Selain model AI dan agen AI, sistem AI juga mencakup sumber daya, penyimpanan data, serta aliran data dan pipeline yang mengirimkan data ke seluruh organisasi. Banyak sistem AI menghubungkan model dengan alat melalui antarmuka pemrograman aplikasi (API).

Orkestrasi AI yang efektif merampingkan siklus hidup AI menyeluruh di setiap tahap. Platform orkestrasi mengotomatiskan alur kerja AI, melacak kemajuan menuju penyelesaian tugas, mengelola penggunaan sumber daya, memantau aliran data dan memori, serta menangani peristiwa kegagalan.

Karena model bahasa besar (LLM) dan AI generatif (gen AI) menjadi semakin populer, organisasi menerapkan teknik orkestrasi LLM untuk membangun dan memelihara chatbot dan aplikasi AI lainnya yang lebih mumpuni.

Dengan sistem AI terpadu, perusahaan mendapat manfaat dari efisiensi, skalabilitas, respons, dan efektivitas yang lebih besar.

Orkestrasi AI bekerja dengan menjembatani kesenjangan antara komponen alur kerja AI. Tiga pilar yang memfasilitasi orkestrasi alur kerja AI adalah:

• Integrasi AI

• Otomatisasi AI

• Manajemen AI

Integrasi AI menghubungkan alat AI, basis data, dan komponen sistem lainnya untuk membentuk solusi AI.

Hal yang sangat penting dalam integrasi AI adalah pipeline data—proses otomatis yang mengatur, menyimpan di gudang, dan memindahkan data melalui sebuah organisasi. Insinyur data merancang dan membangun jalur pipa data untuk transfer data yang efisien, kualitas data yang andal, kemudahan pemeliharaan data, dan akses untuk integrasi dan analisis data. Diagram aliran data adalah alat berguna yang menggambarkan pergerakan data melalui organisasi dan sangat membantu saat membangun alat AI.

Integrasi juga mencakup komunikasi dan kolaborasi real-time antara model machine learning (ML), menghubungkannya dengan alat melalui API untuk pemanggilan fungsi.

Platform orkestrasi memungkinkan penciptaan ekosistem AI yang menyatukan model dalam alur kerja yang kompleks untuk secara mandiri memenuhi tugas tingkat tinggi yang terlalu menuntut untuk satu model saja.

Otomatisasi adalah penyelesaian tugas tanpa campur tangan manusia. Proses otomatis dapat berkisar dari kode "jika-maka" sederhana hingga keseluruhan alur kerja aplikasi.

Banyak aplikasi AI mengotomatiskan bagian-bagian tertentu dari alur kerja atau proses, yang pada gilirannya menyederhanakan tugas bagi penggunanya. Misalnya, aplikasi AI dapat merangkum dan menerjemahkan dokumen, menghasilkan cuplikan kode, memeriksa kode, dan melakukan penelitian.

Otomatisasi dalam orkestrasi AI adalah penggunaan alat orkestrasi untuk mengotomatiskan proses dan pengambilan keputusan terkait AI, seperti memanggil fungsi dari LLM ke alat lain melalui API.

Platform orkestrasi juga dapat mengelola penggunaan komputasi secara mandiri, memprioritaskan memori dan sumber daya di area yang paling dibutuhkan untuk menangani tuntutan mendesak.

Dalam kasus lain, otomatisasi dapat mencakup pemeliharaan, di mana platform memantau sistem AI untuk mendeteksi kesalahan dan penurunan kinerja, lalu secara otomatis mengatasi masalah tersebut. Pembaruan, tambalan, dan bahkan model baru dapat diterapkan secara otomatis untuk meminimalkan gangguan pada pengalaman pelanggan atau pengguna.

Manajemen AI sangat penting untuk komitmen berkelanjutan organisasi terhadap tata kelola data dan etika AI. Salah satu contoh penggunaan orkestrasi dalam manajemen AI adalah pengawasan terhadap seluruh siklus hidup aplikasi AI.

Ilmuwan data dapat memperoleh manfaat dari pemantauan kinerja dalam alur kerja pemrosesan data, yang memastikan data yang bersih dan andal tersedia untuk model AI, sehingga menghasilkan hasil yang akurat.

Manajemen juga penting untuk memastikan keamanan, pelaporan, dan kepatuhan organisasi. Perlindungan data yang kuat mendukung komitmen untuk melindungi data pengguna sambil memastikan perusahaan tetap mematuhi persyaratan hukum.

Agen AI adalah model machine learning tunggal yang dapat merencanakan dan melaksanakan tugas secara mandiri. Orkestrasi AI adalah proses mengintegrasikan agen AI dengan model, alat, dan sumber data lainnya untuk mengotomatisasi dan mengelola sistem AI yang lebih besar.

Bayangkan agen AI seperti lampu lalu lintas yang terhubung ke sensor arus lalu lintas. Lampu lalu lintas ini dapat secara mandiri memutuskan kapan harus mengubah warna dan mengatur arus lalu lintas di persimpangannya dengan efisien.

Namun, ia tidak tahu bagaimana kondisi lalu lintas secara keseluruhan di seluruh kota—atau bahkan satu blok jauhnya di lampu merah berikutnya.

Di jalan-jalan yang lampu lalu lintasnya tidak disinkronkan atau diatur waktunya dengan benar, kemacetan sering terjadi, menyebabkan pengemudi frustrasi dan mengganggu kenyamanan warga sekitar.

Alat orkestrasi AI dalam skenario ini adalah sistem yang mengoordinasikan waktu perubahan lampu lalu lintas untuk memastikan kendaraan dapat bergerak lancar di sepanjang jalan.

Orkestrasi AI membantu bisnis menerapkan teknologi AI untuk mengembangkan dan menerapkan sistem serta aplikasi berskala besar secara efisien, memastikan operasi berjalan lancar dan menghindari gangguan kinerja. Manfaat orkestrasi AI meliputi:

• Skalabilitas yang lebih besar

• Peningkatan efisiensi

• Kolaborasi yang lebih baik

• Peningkatan Kinerja

• Tata kelola dan kepatuhan yang lebih andal

Salah satu tantangan utama yang dihadapi organisasi dalam menyusun strategi AI adalah bagaimana menskalakan sistem AI seiring pertumbuhan bisnis dan perubahan contoh penggunaan. Orkestrasi memungkinkan perusahaan untuk beradaptasi dengan perubahan tuntutan dan alur kerja yang berubah, serta menyesuaikan sumber daya dengan tepat di tempat yang dibutuhkan.

Misalnya, pengembang dapat menggunakan Kubernetes untuk mengotomatiskan dan mengelola penerapan, pengelolaan, serta penskalaan aplikasi AI berbasis kontainer. Platform orkestrasi mengalokasikan sumber daya secara dinamis dan real-time untuk menanggapi perubahan permintaan dan prioritas, seiring dengan pertumbuhan bisnis dan perubahan kebutuhan.

Orkestrasi menciptakan alur kerja otomatis yang menghilangkan kebutuhan akan tugas berulang dan membosankan. Sebagai contoh bagaimana integrasi yang mulus ini dapat mengoptimalkan praktik bisnis, bayangkan situasi di mana karyawan harus sering merujuk data perusahaan.

Biasanya, mereka akan membaca buku panduan, menonton video pelatihan, memeriksa spreadsheet, atau bertanya kepada rekan kerja di departemen lain untuk mendapatkan informasi yang diperlukan.

Namun, AI memberikan solusi alternatif. Kerangka kerja orkestrasi sumber terbuka seperti LangChain memungkinkan untuk membangun aplikasi AI secara modular, dengan beberapa menawarkan antarmuka kode rendah atau no-code.

Generasi dengan dukungan Pengambilan data (RAG) menghubungkan database dengan LLM pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk membuat chatbot yang memungkinkan pengguna mengakses data internal melalui prompt percakapan. Organisasi dapat menerapkan aplikasi ini untuk memberi karyawan akses yang lebih efisien ke data yang mereka butuhkan.

Seperti platform berbasis cloud lainnya, alat orkestrasi menyediakan ruang kerja terpusat di mana tim dapat berkolaborasi, baik secara internal maupun dengan tim lain dalam proyek. Daripada menyimpan setiap komponen aplikasi AI dalam silo terpisah, semua pemangku kepentingan proyek dapat bekerja bersama dalam satu lingkungan yang sama.

Berbagi pengetahuan dan kolaborasi yang lebih baik dalam ruang kerja yang terpusat terus berlanjut hingga tahap pascapenerapan siklus hidup produk AI. Ketika bug dan tantangan lain muncul, semua pihak dapat bekerja sama untuk menyelesaikan masalah dengan lebih efektif.

Orkestrasi AI membuka peluang untuk pemecahan masalah yang lebih kompleks karena memungkinkan pengembang aplikasi AI untuk memanfaatkan berbagai model, alat, sumber data, dan aset lainnya.

Model AI adalah spesialis. Algoritma machine learning dirancang untuk mencapai tugas-tugas tertentu. Orkestrasi memfasilitasi penciptaan sistem AI yang membawa kekuatan berbagai model untuk mengatasi tantangan yang dirancang secara unik.

Sebagai contoh, model visi komputer dan model pemrosesan bahasa alami dapat bekerja sama untuk memindai dan merangkum dokumen fisik. Model visi komputer "membaca" teks menggunakan pengenalan karakter optik, sementara model pemrosesan bahasa alami memberikan ringkasan dari teks tersebut.

Pemecahan masalah juga ditingkatkan dengan kemampuan pemantauan waktu nyata yang disediakan oleh banyak alat orkestrasi. Organisasi dapat menggunakan data kinerja yang terkini untuk mengubah alur kerja, fine tuning model agar menghasilkan hasil yang lebih baik, dan menyesuaikan aliran data sesuai kebutuhan.

Alat orkestrasi AI berfungsi sebagai titik kontrol utama untuk seluruh aplikasi, sistem, atau alur kerja AI. Dengan kemampuan untuk mengelola semua komponen di satu tempat, organisasi dapat lebih mudah memastikan bahwa inisiatif AI mereka mematuhi persyaratan hukum dan peraturan yang berlaku.

Status sistem AI dapat dipantau secara real-time, memberikan insight dan transparansi terhadap proses kerjanya.

Transparansi sangat penting untuk penggunaan AI yang bertanggung jawab dalam layanan kesehatan dan industri lain yang melibatkan data sensitif. Platform orkestrasi dapat membantu membuat sistem AI yang kompleks menjadi lebih mudah dipahami dan dijelaskan.

Tata kelola dan kepatuhan yang andal sangat penting di bidang-bidang yang memiliki peraturan privasi ketat, seperti saat menerapkan AI generatif di sektor keuangan, kedokteran, atau hukum.