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:

1. Data Storage: S3/OpenSearch
2. Data Processing: AWS Lambda
3. Model Hosting: SageMaker atau API eksternal
4. API Access: API Gateway
5. Monitoring: CloudWatch

Pranala Menarik

• AWS