Kita semua tahu LLM (seperti GPT-4) itu pintar, tapi mereka punya satu kelemahan fatal: mereka tidak tahu isi file pribadi, email, atau chat Slack kantor kita. Dropbox memecahkan masalah ini lewat fitur Dash dengan pendekatan yang mereka sebut Context Engineering.
Mari kita bedah cara kerjanya! 👇
🛑 1. The Problem (Masalah Utama)
LLM standar dilatih dengan data publik, bukan data perusahaan Anda. Jika kita mencoba memasukkan semua dokumen perusahaan ke dalam prompt (Context Window):
😵 Information Overload: Model menjadi bingung (“Lost in the Middle phenomenon”).
💸 Mahal & Lambat: Biaya token membengkak dan respon menjadi sangat lambat.
🔒 Privasi: Tidak semua data boleh dilihat oleh model setiap saat.
🧠 2. Solusi & Metodologi: Context Engineering
Dropbox tidak melatih ulang (fine-tune) model dari nol. Mereka menggunakan pendekatan RAG (Retrieval Augmented Generation) yang sangat dioptimalkan. Fokusnya bukan pada “seberapa pintar modelnya”, tapi “seberapa relevan konteks yang diberikan ke model”.
🛠️ 3. How It Works (Teknis di Balik Layar)
Bagaimana Dash menemukan satu dokumen spesifik di antara jutaan file? Mereka menggunakan strategi Hybrid Search:
🔍 Keyword Search (BM25): Mencari kata kunci eksak (misal: nama unik proyek, kode error). Ini menangani hal yang sering gagal dilakukan oleh semantic search.
🌌 Semantic Search (Embeddings): Mencari makna/konsep (misal: “dokumen budget marketing Q3”).
🗂️ Metadata Filtering: Sebelum data masuk ke LLM, hasil pencarian disaring berdasarkan izin akses user, waktu pembuatan, dan tipe file.
📈 4. Finding & Impact
Hasil dari penggabungan teknik ini adalah:
🎯 Akurasi Tinggi: Jawaban yang dihasilkan AI sangat spesifik karena hanya disuplai dengan potongan informasi yang paling relevan (High Precision Retrieval).
⚡ Low Latency: Karena input ke LLM kecil dan terkurasi, respon jadi jauh lebih cepat.
🛡️ Keamanan: Model tidak akan pernah membocorkan data yang tidak berhak diakses user, karena sudah difilter di level retrieval.
📝 5. Key Takeaways
⚖️ Hybrid is Best: Jangan hanya mengandalkan Vector DB/Embeddings. Kombinasi dengan Keyword Search tradisional (BM25) memberikan hasil terbaik.
🗑️ Garbage In, Garbage Out: Kualitas jawaban AI 100% bergantung pada kualitas data yang kita retrieve (ambil) untuknya.
🧩 Context > Model Size: Model yang “biasa saja” dengan konteks yang sempurna akan mengalahkan model “super canggih” yang konteksnya berantakan.
Tertarik menerapkan strategi Hybrid Search ini di aplikasi RAG kalian? Diskusi di bawah ya! 👇
🔗 Sumber Lengkap:
https://dropbox.tech/machine-learning/how-dash-uses-context-engineering-for-smarter-ai
#DropboxTech #MachineLearning #RAG #ContextEngineering #AI #SearchEngine #SystemDesign #VectorDatabase #TechNews