Apa Itu Vector Search?

Vector search adalah metode pencarian yang menemukan data berdasarkan kedekatan vektor, sehingga hasil dapat relevan secara semantik meskipun tidak memakai kata yang sama. Dalam praktiknya, istilah ini muncul ketika tim produk, data, AI, dan operasional perlu mengelola model AI, data, prompt, evaluasi, dan otomasi berbasis kecerdasan buatan dengan keputusan yang dapat dijelaskan, bukan sekadar mengikuti tool atau tren.

Penerapannya perlu diuji terhadap dataset, prompt dan model. Hasilnya kemudian dapat dinilai melalui accuracy, relevance dan hallucination rate. Jika definisi, data, dan ruang lingkup tidak konsisten, tim mudah mengambil kesimpulan yang terlihat benar tetapi tidak relevan dengan tujuan.

1. Untuk Vector Search, tentukan tujuan dan ruang lingkup vector sebelum memilih tool atau metode.
2. Siapkan input yang relevan seperti dataset, prompt, dan data pendukung lainnya.
3. Jalankan proses dengan kriteria keberhasilan dan penanggung jawab yang jelas.
4. Review hasil melalui accuracy, relevance, lalu dokumentasikan perbaikannya.

• Memberi dasar yang lebih jelas untuk menentukan prioritas berdasarkan dampak, bukan asumsi.
• Mengurangi pekerjaan ulang akibat keputusan yang tidak terdokumentasi atau definisi yang berbeda.
• Membuat hasil Vector Search dapat ditinjau bersama indikator seperti accuracy, relevance, dan hallucination rate.
• Membuat definisi dan ruang lingkup Vector Search lebih konsisten ketika digunakan oleh beberapa tim.

Tim biasanya membutuhkan Vector Search ketika produk AI perlu dievaluasi karena jawaban terlihat lancar tetapi beberapa faktanya salah. Gunakan retrieval pipeline untuk menyamakan konteks, data, dan keputusan yang akan diambil. Hasilnya dapat ditinjau melalui accuracy dan relevance.

Contohnya, tim customer service ingin chatbot menjawab berdasarkan knowledge base perusahaan. Tim mendokumentasikan kondisi awal dalam model card, menerapkan Vector Search pada ruang lingkup terbatas, lalu membandingkan safety rate dengan token cost. Hasil dan alasan perubahan dicatat pada evaluation set sebelum pendekatan diperluas.

• Menerapkan Vector Search tanpa menjelaskan tujuan, baseline, dan keputusan apa yang akan dipengaruhi.
• Menganggap korelasi sebagai penyebab tanpa melakukan verifikasi atau pengujian tambahan.
• 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.