01
Human-in-the-loop lebih unggul dari akurasi mentah
Verifikasi side-by-side menurunkan error lebih banyak daripada mengejar model yang lebih pintar.
CATATAN LAPANGAN & PRINSIP
Insight Arsitektur
Pelajaran praktis dan prinsip engineering dari merilis sistem AI produksi di lingkungan teregulasi.
Studi kasus terkait
02
Perlakukan knowledge seperti kode
Staging, promote, rollback satu klik, dan audit trail untuk setiap dokumen.
03
Ukur sebelum percaya
Jalankan eval suite multi-run custom dengan minimal tiga run per soal untuk mengimbangi variasi output LLM, dan jaga eval set dari kurasi yang bias.
04
Menolak adalah sebuah fitur
Di industri teregulasi, menolak lebih aman daripada berhalusinasi.
05
Setelan default adalah bug yang diam-diam
Banyak masalah retrieval berasal dari setelan default, bukan dari model.
06
Dokumen berbeda, pipeline berbeda
Dokumen penuh screenshot dan dokumen yang didominasi teks membutuhkan strategi parsing yang berbeda.
07
Pisahkan orkestrasi AI dari aplikasi web
Tim yang memelihara pipeline AI tidak perlu menyentuh aplikasi web.
Catatan Engineering
08
Tentukan ukuran infrastruktur dengan benchmark, bukan slide vendor
Benchmark model di GPU Anda sendiri sebelum menentukan ukuran cluster.
Catatan Engineering
09
AI agent juga butuh standar
Standar tertulis, memory, dan batasan izin membuat AI coding agent bisa bekerja dengan aman di codebase bersama.
Catatan Engineering