Hari ini , salah satu hal menarik yang saya kerjakan adalah membuat chatbot menggunakan model bahasa besar (LLM) dengan memanfaatkan Internet Computer Protocol (ICP) dan bahasa pemrograman Motoko. Dalam artikel ini, saya akan membagikan pengalaman saya selama proses pengembangan, tantangan yang dihadapi, dan hasil akhir dari proyek ini.
ICP adalah platform yang memungkinkan pengembang untuk membangun aplikasi terdesentralisasi dengan kecepatan dan skalabilitas tinggi. Sementara itu, Motoko adalah bahasa pemrograman yang dirancang khusus untuk ICP, menawarkan kemudahan dalam pengembangan smart contract dan aplikasi.
Setelah memahami dasar-dasar ICP dan Motoko, saya merancang arsitektur chatbot. Chatbot ini akan menggunakan model LLM, seperti Llama3, untuk memproses dan menghasilkan respons terhadap input pengguna. Arsitektur yang saya pilih terdiri dari:
- Frontend: Antarmuka pengguna yang sederhana untuk berinteraksi dengan chatbot.
- Backend: Menggunakan Motoko untuk mengelola logika aplikasi dan berkomunikasi dengan model LLM.
Saya mulai dengan mengembangkan backend menggunakan Motoko. Berikut adalah beberapa langkah yang saya lakukan:
- Mengimpor LLM: Saya mengimpor modul LLM untuk dapat menggunakan model bahasa dalam aplikasi.
- Membuat Actor: Saya membuat actor yang akan menangani permintaan dari pengguna. Actor ini memiliki dua fungsi utama:
promptuntuk menerima input teks danchatuntuk mengelola percakapan.Contoh kode yang saya gunakan:import LLM "mo:llm"; persistent actor { public func prompt(prompt : Text) : async Text { await LLM.prompt(#Llama3_1_8B, prompt); }; public func chat(messages : [LLM.ChatMessage]) : async Text { await LLM.chat(#Llama3_1_8B, messages); }; };
Setelah backend selesai, saya melanjutkan dengan mengintegrasikan backend dengan frontend. Saya menggunakan HTML dan JavaScript untuk membuat antarmuka pengguna yang responsif. Pengguna dapat memasukkan pesan dan menerima respons dari chatbot secara real-time.
Setelah integrasi, saya melakukan pengujian menyeluruh untuk memastikan semua fungsi berjalan dengan baik. Saya menguji berbagai skenario percakapan untuk memastikan chatbot dapat memberikan respons yang relevan dan akurat. Proses debugging membantu saya menemukan dan memperbaiki beberapa masalah kecil yang muncul.
Selama pengembangan, saya menghadapi beberapa tantangan, antara lain:
- Pemahaman Motoko: Sebagai bahasa baru, saya perlu waktu untuk memahami sintaksis dan fitur-fitur Motoko.
- Keterbatasan Model LLM: Terkadang, model tidak memberikan respons yang diharapkan, sehingga saya harus menyesuaikan input dan mengelola ekspektasi pengguna.
Pengalaman membuat proyek LLM chatbot dengan menggunakan ICP dan Motoko sangat berharga. Saya belajar banyak tentang pengembangan aplikasi terdesentralisasi dan bagaimana memanfaatkan model bahasa untuk meningkatkan interaksi pengguna. Proyek ini tidak hanya meningkatkan keterampilan teknis saya, tetapi juga memberikan wawasan baru tentang potensi teknologi blockchain dan AI di masa depan.
Saya berharap pengalaman ini dapat menginspirasi pengembang lain untuk menjelajahi kemungkinan yang ditawarkan oleh ICP dan Motoko dalam menciptakan aplikasi inovatif
