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...

 Dalam pengembangan aplikasi modern, terutama yang menggunakan API (Application Programming Interface), API security sangat penting untuk mencegah akses tidak sah, pencurian data, hingga serangan siber. Berikut adalah berbagai macam mekanisme dan praktik keamanan API , lengkap dengan penjelasannya: 🔐 1. Authentication (Autentikasi) Menentukan siapa yang boleh mengakses API. Bentuk umum: Jenis Penjelasan API Key Token unik yang dikirim di setiap request (biasanya lewat header) untuk mengidentifikasi aplikasi. Mudah diimplementasi, tapi kurang aman jika tidak dikombinasikan dengan mekanisme lain. Basic Auth Mengirim username dan password dalam format Base64. Tidak aman tanpa HTTPS. OAuth 2.0 Standar modern untuk otorisasi. Digunakan oleh Google, Facebook, dll. Memungkinkan delegasi akses (contoh: login via Google). JWT (JSON Web Token) Token yang menyimpan informasi pengguna yang sudah diverifikasi. Dipakai setelah login dan dikirimkan di setiap request...

 Dalam Machine Learning , ensemble methods adalah pendekatan yang menggabungkan beberapa model (biasanya model prediktif seperti decision trees) untuk meningkatkan akurasi , stabilitas , dan generalization dari prediksi. Ensemble biasanya lebih kuat dibandingkan model tunggal. Berikut   detail tentang 4 jenis utama ensemble methods: ✅ 1. Bagging (Bootstrap Aggregating) 🔹 Konsep: Bagging adalah metode ensemble yang membangun beberapa model independen dari subsets data pelatihan yang berbeda (diambil dengan bootstrap sampling , yaitu pengambilan sampel dengan pengembalian), lalu menggabungkan hasil prediksinya — biasanya dengan voting (klasifikasi) atau averaging (regresi) . 🔹 Tujuan: Mengurangi variance dari model (mencegah overfitting). 🔹 Ciri khas: Model dilatih secara paralel . Dataset pelatihan tiap model sedikit berbeda (karena bootstrap). Sangat cocok untuk algoritma dengan high variance (misalnya: decision trees). 🔹 Contoh algoritma: ...