Lompat ke konten utama
←

Membangun Aplikasi LLM dengan Python

Pelajaran 9 dari 19

Retrieval: memotong dan mencari dokumen

Misi: mesin cari SOP Toko Elektronik Cahaya

Setelah pelajaran ini kamu bisa menggabungkan pemotongan, embedding, kemiripan kosinus, dan top-k menjadi pencarian dokumen kebijakan toko.

±17 menitDiperiksa 23 Okt 2026

Latihan di pelajaran ini butuh akun gratis. Progres, kode, dan catatanmu hanya tersimpan di browser ini. Masuk untuk menyimpannya

Materi

Toko Elektronik Cahaya di Makassar punya tiga SOP pendek: retur, pengiriman, dan garansi. Staf layanan pelanggan ingin mengetik pertanyaan dan langsung melihat potongan SOP yang paling relevan. Model embedding di misi ini adalah embed_tiruan: setiap dimensi menghitung kata dari satu kelompok konsep (retur, ongkir, garansi, bayar), sehingga "dikembalikan" dan "retur" jatuh di dimensi yang sama walaupun katanya berbeda.

Pertanyaan yang tidak memuat satu pun kata yang dikenal menghasilkan vektor nol. Pencarian untuk pertanyaan seperti itu tidak mengembalikan apa pun, bukan potongan acak.

Latihan

0/4 lulus

Misi akhir modul: luluskan minimal 4 dari 4 tugas. Jawaban diperiksa di server. Lulus berarti kamu memahami contohnya, bukan penilaian seluruh pekerjaanmu.

Latihan 2 dari 4

Dua embedding sudah dinormalisasi ke panjang 1: a = [0,6; 0,8] dan b = [0,8; 0,6]. Berapa kemiripan kosinusnya?

Latihan 3 dari 4

Staf mengeluh hasil pencarian sering memuat potongan yang tidak nyambung, jadi ambang skor dinaikkan dari 0,3 menjadi 0,8. Menurut panduan Retrieval OpenAI, apa akibat yang perlu diantisipasi?

Pilih satu jawaban

Latihan 4 dari 4

Tiga SOP berisi 450, 200, dan 1.000 kata dipotong dengan ukuran 200 kata dan tumpang tindih 50 kata. Berapa total potongan ketiganya?

Catatanmu

Memuat catatan…

tersimpan otomatis, ikut tercetak · 0/4.000

Luluskan semua latihan dulu untuk menandai pelajaran ini selesai.

Lanjutkan ke

Tampilkan 3 lagi