Lo udah deploy RAG system. Retrieval-nya jalan, generation-nya lancar, user puas. Tapi pernah mikir gak - berapa banyak pintu yang kebuka buat attacker? Vector DB yang gak diamankan. Prompt injection lewat dokumen yang di-retrieve. Data sensitif yang lolos ke output. RAG punya surface area yang lebih luas dari LLM standalone, dan banyak orang baru sadar setelah kejadian. ...
Bayangin lo tinggal ngetik: “POS dengan fitur transaksi, inventory management, kategori produk, dan rekap harian otomatis.” Terus dalam hitungan menit : jadi web app beneran. Ada login, ada form input produk, ada report harian. Tinggal pake. ...
Lo download model Llama, Mistral, atau Qwen. Di halaman Hugging Face ada puluhan file: .gguf, .awq, .gptq, .exl2, .safetensors. Lo bingung milih yang mana. Gue juga dulu gitu. Masalahnya: salah pilih format = buang resource. Format yang salah bikin GPU lo nganggur, CPU lo overload, atau model lo gak bisa jalan sama sekali. ...
🎣 Hook Lo lagi asyik ngobrol sama ChatGPT, Claude, atau DeepSeek. Di awal, jawabannya tajam. Detail. Nyambung terus sama konteks yang lo kasih. Tapi makin panjang percakapan, mulai aneh. Dia lupa lo udah bilang apa 10 pesan lalu. Mulai ngulang informasi yang udah pernah dikasih. Tiba-tiba jawabannya jadi generik, kayak lagi ngobrol sama orang yang baru dateng di tengah diskusi. ...