GoCoding

📖 9 MCP-Based AI Engineering Projects: A Framework for Building Modular, Local, and Intelligent Agents 📚 Abstrak Model-Context-Protocol (MCP) adalah paradigma arsitektur modular yang memisahkan model AI, konteks input, dan protokol interaksi, memberikan fleksibilitas ekstrem dalam membangun sistem yang terlokalisasi, adaptif, dan dapat diskalakan. Dalam makalah ini, kami mendefinisikan sembilan proyek MCP strategis untuk AI Engineer yang ingin membangun solusi canggih seperti RAG multi-fallback, asisten analitik keuangan, dan agen riset lokal. Setiap proyek dianalisis dari aspek fungsional, arsitektural, serta potensi dampaknya. 1. 🔧 Build a Fully Local MCP Client Deskripsi Membangun arsitektur MCP secara self-contained tanpa koneksi ke cloud (offline). Model lokal (LLM, embedding, retriever), context layer, dan protocol routing dijalankan di satu mesin. Fitur Kunci Gunakan LLM open-source (Mistral, LLaMA, Gemma). Embedding & retrieval via faiss atau chromadb . ...

📖 Towards Robust Context Engineering Architecture: Framework, Patterns, Principles, and Metrics for LLM-Driven Systems 📚 Abstrak Model bahasa besar (LLM) seperti GPT dan Claude hanya dapat bekerja optimal bila didukung oleh context yang relevan, terstruktur, dan efisien. Context engineering merupakan pendekatan sistematis untuk merancang, menyaring, mengoptimalkan, dan menyampaikan konteks input kepada LLM. Artikel ini menyajikan kerangka arsitektur Context Engineering dalam bentuk pipeline lima tahap, klasifikasi strategi dalam bentuk matriks, prinsip-prinsip inti, serta metrik evaluasi yang dapat digunakan untuk membangun sistem LLM yang andal dan efisien. 1. 🧠 Pendahuluan Dalam paradigma Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan agentic workflows, konteks adalah kunci. Namun, tanpa arsitektur context engineering yang tepat, sistem: Menjadi lambat karena context overload . Menghasilkan respons yang tidak akurat akibat context noise . Tidak skalabel karena tidak ef...

📖 Top 7 Retrieval Patterns dalam Arsitektur RAG: Studi Komparatif dan Aplikatif 📚 Abstrak Retrieval-Augmented Generation (RAG) telah menjadi paradigma penting dalam pengembangan sistem kecerdasan buatan berbasis bahasa, khususnya untuk meningkatkan kemampuan reasoning dan factual accuracy dari Large Language Models (LLMs). Komponen retrieval dalam RAG menentukan sejauh mana sistem dapat mengambil informasi yang relevan dari sumber eksternal. Dalam makalah ini, kami mengkaji tujuh pola retrieval terkemuka yang digunakan dalam sistem RAG modern, mengevaluasi kekuatan, kelemahan, serta kasus penggunaannya dalam aplikasi nyata. 1. 🧠 Pendahuluan Retrieval merupakan jantung dari sistem RAG karena memfasilitasi akses dinamis ke sumber informasi eksternal. Alih-alih mengandalkan memori internal model, retrieval menyediakan dokumen relevan yang digunakan sebagai konteks dalam proses generatif. Beberapa retrieval patterns telah berkembang sebagai respons terhadap tantangan seperti rele...

contoh kode lengkap RAG (Retrieval-Augmented Generation) menggunakan LangChain + OpenAI , dengan sumber data dari dokumen lokal (misalnya file PDF atau teks). ✅ Tujuan Kita akan membuat chatbot yang bisa: Membaca dokumen lokal (misalnya artikel, laporan, PDF). Menyimpan representasi vektornya dalam vector database (FAISS). Saat ditanya, sistem akan: Melakukan retrieval dari dokumen, Lalu menghasilkan jawaban dengan OpenAI GPT. 🧱 Struktur Minimal rag-example/ ├── docs/ │ └── my_notes.txt ├── rag_app.py ├── requirements.txt 📦 1. Install Dependency pip install langchain openai faiss-cpu tiktoken Jika pakai PDF: pip install pypdf 🧠 2. rag_app.py – LangChain + OpenAI RAG App from langchain . document_loaders import TextLoader from langchain . text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain . vectorstores import FAISS from langchain . embeddings import OpenAIEmbeddings from langchain . chat_models import ChatOpenAI...

 RAG (Retrieval-Augmented Generation) , sebuah teknik mutakhir dalam pengembangan sistem AI berbasis bahasa: 🧠 Apa Itu RAG (Retrieval-Augmented Generation)? RAG (Retrieval-Augmented Generation) adalah arsitektur pemrosesan bahasa alami (NLP) yang menggabungkan kemampuan pencarian informasi (retrieval) dengan kemampuan menghasilkan teks (generation) dalam satu model terpadu. Pendekatan ini dirancang untuk mengatasi keterbatasan model bahasa murni yang hanya mengandalkan ingatan internal (parameter model), dengan mengakses sumber eksternal secara dinamis saat menjawab pertanyaan atau menghasilkan teks . 📦 Komponen Utama dalam RAG RAG terdiri dari dua komponen besar: 1. Retriever (Pencari Dokumen) Fungsinya mirip dengan mesin pencari. Mencari dan mengambil dokumen atau potongan teks dari basis data eksternal (corpus) yang relevan dengan input pengguna . Biasanya menggunakan algoritma seperti Dense Passage Retrieval (DPR) atau BM25 . 2. Generator (Pembuat Jawa...

 MCP (Model-Context-Protocol) , sebuah pendekatan arsitektur yang digunakan terutama dalam pengembangan perangkat lunak interaktif dan sistem berbasis pengguna: 🧠 Apa Itu MCP (Model-Context-Protocol)? MCP (Model–Context–Protocol) adalah paradigma arsitektur perangkat lunak yang digunakan untuk mengembangkan sistem berbasis konteks, terutama yang memerlukan interaksi kompleks antara pengguna, sistem, dan lingkungan. Pendekatan ini banyak digunakan dalam pengembangan aplikasi berbasis ubiquitous computing , perangkat mobile , serta sistem adaptif seperti smart environments dan IoT (Internet of Things). 🧩 Komponen Utama dalam MCP Paradigma MCP terdiri dari tiga komponen inti : 1. Model Merepresentasikan data utama atau logika aplikasi . Biasanya bersifat konstan, tidak berubah terhadap konteks pengguna. Contoh: struktur data pengguna, informasi produk, status sensor. 2. Context Menyediakan informasi tentang kondisi lingkungan, pengguna, atau perangkat . B...

1. 🔍 Pentesting (Penetration Testing) Definisi: Simulasi serangan terhadap sistem komputer, aplikasi, atau jaringan untuk menemukan dan mengeksploitasi kerentanannya. Tujuan: Mengidentifikasi kelemahan sebelum hacker menemukannya. Menguji efektivitas kontrol keamanan. Contoh Tools: Kali Linux tools (Nmap, Metasploit, Burp Suite) Nessus, OpenVAS, Wireshark 2. 🧠 AI Bias (Artificial Intelligence Bias) Definisi: Ketidakseimbangan atau ketidakadilan dalam hasil sistem AI karena data latih yang tidak representatif atau keputusan algoritma. Dampak: Diskriminasi terhadap ras, gender, atau kelompok tertentu. Keputusan yang tidak adil (contoh: rekrutmen otomatis, penilaian kredit). Solusi Umum: Auditing data training Fairness-aware algorithms Explainable AI (XAI) 3. 🐞 Bug Bounty Definisi: Program di mana perusahaan menawarkan hadiah kepada hacker etis yang menemukan dan melaporkan kerentanan keamanan dalam sistem mereka. Platform Populer: ...

List of AI tools that can supercharge your workflow automation —whether you're streamlining business processes, managing tasks, or integrating apps without writing a single line of code: 🔧 Top AI Workflow Automation Tools Tool Best For Key Features Zapier Connecting 6,000+ apps Easy “if this, then that” automations (called Zaps), no coding needed Make (formerly Integromat) Visual workflow building Drag-and-drop interface, great for complex multi-step workflows Microsoft Power Automate Deep Microsoft ecosystem integration Automates tasks across Office 365, Dynamics, and third-party apps Bardeen Browser-based automation Automates tasks directly from your browser, great for scraping and scheduling n8n Open-source flexibility ...

 Advanced Data Visualization in Python: Seaborn for Statistical Data Visualization 1. Overview of Seaborn Seaborn is a Python data visualization library built on top of Matplotlib, designed specifically for creating attractive and informative statistical graphics. It provides a high-level interface for drawing plots that are easy to interpret and useful for exploring and understanding data. Seaborn integrates well with Pandas, allowing users to create complex visualizations with minimal code, making it a preferred choice for statistical data analysis. 2. Key Features of Seaborn Built-in Themes : Seaborn comes with several built-in themes for styling Matplotlib graphics, which enhances the aesthetics of plots without the need for extensive customization. Statistical Estimation : Seaborn has functions like sns.barplot and sns.pointplot that perform statistical estimation while plotting. For instance, it can automatically compute confidence intervals for a given dataset. Complex ...

 Advanced Data Visualization Techniques in Python: Focus on Advanced Matplotlib Techniques 1. Overview Matplotlib adalah salah satu pustaka pemetaan yang paling banyak digunakan di Python, terkenal karena fleksibilitasnya dan berbagai pilihan visualisasi yang komprehensif. Ini menjadi dasar bagi banyak pustaka visualisasi lainnya, seperti Seaborn dan Plotly. Kemampuan Matplotlib untuk membuat plot statis, animasi, dan interaktif menjadikannya sangat penting bagi para ilmuwan data, analis, dan pengembang yang bertujuan untuk menyampaikan wawasan data dengan efektif. Kemampuan kustomisasi yang luas memungkinkan pengguna untuk menyesuaikan visualisasi sesuai dengan kebutuhan spesifik, meningkatkan baik kejelasan maupun daya tarik estetika. 2. Advanced Techniques Berikut adalah tiga teknik Matplotlib tingkat lanjut yang secara signifikan meningkatkan visualisasi data: a. Subplots and GridSpec for Complex Layouts Description:  Subplot memungkinkan pembuatan beberapa plot dalam satu...