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).

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).

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.

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.

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.

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.

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.

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.