Apa Itu Tool Calling?

Tool Calling adalah konsep pada sistem AI yang berkaitan dengan cara model menerima input, membentuk representasi, menghasilkan keluaran, atau dievaluasi; penggunaannya perlu mempertimbangkan data, konteks, biaya, dan risiko. Secara operasional, Tool Calling membantu memberi struktur pada pekerjaan yang berhubungan dengan model AI, data, prompt, evaluasi, dan otomasi berbasis kecerdasan buatan, terutama ketika hasil harus dapat diukur dan diulang.

Hal yang perlu diperhatikan adalah kualitas dataset, prompt dan model. Evaluasi tidak cukup berhenti pada satu angka; accuracy, relevance dan hallucination rate perlu dibaca bersama konteks perubahan dan dampaknya terhadap pengguna atau bisnis.

1. Untuk Tool Calling, tentukan konteks penggunaan Tool Calling dan keputusan apa yang perlu dibantu oleh istilah ini.
2. Identifikasi komponen yang terlibat, misalnya dataset, prompt, dan prompt template.
3. Terapkan pada ruang lingkup yang jelas dan dokumentasikan asumsi agar tim memakai definisi yang sama.
4. Evaluasi dampaknya menggunakan indikator seperti accuracy dan relevance.

• Membuat definisi dan ruang lingkup Tool Calling lebih konsisten ketika digunakan oleh beberapa tim.
• Memberi dasar yang lebih jelas untuk menentukan prioritas berdasarkan dampak, bukan asumsi.
• Membuat hasil Tool Calling dapat ditinjau bersama indikator seperti accuracy, relevance, dan hallucination rate.
• Menghubungkan pekerjaan teknis atau operasional dengan hasil yang dapat dipahami oleh pemilik bisnis.

Salah satu konteks praktis Tool Calling adalah saat tim data ingin membandingkan beberapa model berdasarkan kualitas, biaya, dan latency. Gunakan guardrail untuk menyamakan konteks, data, dan keputusan yang akan diambil. Hasilnya dapat ditinjau melalui accuracy dan relevance.

Misalnya, tim data ingin membandingkan beberapa model berdasarkan kualitas, biaya, dan latency. Tim terlebih dahulu menetapkan baseline dan kriteria sukses, kemudian menggunakan Tool Calling untuk satu bagian proses. Setelah data cukup, mereka meninjau latency serta accuracy dan memasukkan keputusan lanjutan ke evaluation set.

• Menerapkan Tool Calling tanpa menjelaskan tujuan, baseline, dan keputusan apa yang akan dipengaruhi.
• Menerapkan aturan yang sama ke seluruh kasus meskipun konteks, audiens, atau batasannya berbeda.
• Menggunakan data yang periodenya, definisinya, atau sumbernya berbeda lalu membandingkannya seolah setara.
• Mengejar satu metrik sambil mengabaikan kualitas, biaya, pengalaman pengguna, atau risiko.