Membangun ChatBot dengan Blazor Hybrid dan Azure Open AI – Part III

Pada latihan sebelumnya, kita telah berhasil membangun sebuah aplikasi chatbot sederhana yang terintegrasi dengan layanan OpenAI dan kemudian mengembangkannya dengan menambahkan fitur penyimpanan riwayat percakapan (chat history-artikel part II). Fitur ini sangat bermanfaat karena pengguna sering kali ingin meninjau kembali jawaban atau informasi yang telah diberikan sebelumnya tanpa harus mengulang pertanyaan yang sama. Dengan adanya history, pengalaman pengguna menjadi lebih efisien dan interaktif.

Namun, muncul permasalahan baru: bagaimana jika pengguna ingin memisahkan percakapan berdasarkan topik atau konteks tertentu? Misalnya, Session 1 digunakan untuk percakapan seputar dunia coding, sedangkan Session 2 digunakan untuk mendiskusikan berita politik. Jika aplikasi tidak memiliki fitur session atau grouping percakapan, maka seluruh riwayat chat akan tercampur menjadi satu alur panjang. Hal ini tentu akan menyulitkan pengguna ketika ingin mencari percakapan tertentu karena topik-topiknya tidak terorganisir dengan baik.

Oleh karena itu, pada artikel ini akan dijelaskan secara lebih mendalam dan sistematis bagaimana cara membuat fitur Session pada chatbot. Dengan menggunakan pendekatan ini, setiap percakapan dapat dikelompokkan berdasarkan topik, waktu, atau kebutuhan pengguna lainnya. Hasil akhirnya, aplikasi chatbot akan menjadi lebih rapi, terstruktur, profesional, dan jauh lebih nyaman digunakan, terutama untuk pengguna yang sering berdiskusi dengan berbagai konteks berbeda dalam satu aplikasi.

Untuk artikel selengkapnya dapat di download disini. Sedangkan untuk memudahkan dalam memahami isi artikel, maka penulis juga menyertakan dengan full source code project latihan ini, dan dapat di download disini.

Terima kasih

Membangun ChatBot dengan Blazor Hybrid dan Azure Open AI (Part II)

Pada latihan sebelumnya, kita telah berhasil membangun sebuah aplikasi chatbot sederhana yang memanfaatkan layanan OpenAI. Setiap kali pengguna mengajukan sebuah pertanyaan, chatbot tersebut akan meneruskannya ke model yang telah kita konfigurasi, lalu menampilkan balasan yang dihasilkan oleh model tersebut. Proses ini memberikan gambaran dasar mengenai bagaimana cara berkomunikasi dengan OpenAI melalui aplikasi kita.

Meskipun fungsionalitas dasar tersebut sudah berjalan dengan baik, aplikasi pada artikel sebelumnya masih memiliki beberapa kekurangan penting. Salah satunya adalah tidak adanya fitur untuk menyimpan riwayat percakapan. Sebagian besar chatbot modern baik yang ada di website, aplikasi mobile, maupun platform komunikasi lainnya menyediakan kemampuan untuk melihat kembali percakapan sebelumnya. Fitur ini sangat berguna karena pengguna sering kali ingin meninjau jawaban atau informasi yang telah diberikan sebelumnya tanpa perlu mengulang pertanyaan yang sama.

Sayangnya, aplikasi yang kita buat sebelumnya belum memiliki kemampuan tersebut. Setiap percakapan hanya disimpan sementara dalam memori selama aplikasi berjalan. Ketika aplikasi ditutup dan dibuka kembali, seluruh percakapan akan hilang. Hal ini tentu bisa menjadi masalah, terutama apabila percakapan tersebut berisi informasi penting yang ingin kita simpan atau rujuk kembali di kemudian hari. Bayangkan jika pengguna bertanya sesuatu yang kompleks dan mendapatkan jawaban panjang dari chatbot, lalu setelah aplikasi ditutup, jawaban tersebut tidak bisa dilihat lagi. Ini jelas mengurangi kenyamanan dan efektivitas penggunaan aplikasi.

Oleh karena itu, pada latihan dalam artikel ini kita akan meningkatkan aplikasi chatbot dengan menambahkan fitur penyimpanan percakapan. Dengan adanya fitur ini, setiap pertanyaan dan jawaban akan disimpan secara permanen (misalnya dalam database atau file), sehingga dapat ditampilkan kembali saat aplikasi dibuka. Dengan cara ini, chatbot akan terasa lebih profesional, lebih berguna, dan lebih mendekati standar aplikasi chatbot pada umumnya.

Untuk artikel selengkapnya dapat di download disini. Sedangkan untuk memudahkan dalam memahami isi artikel, maka penulis juga menyertakan dengan full source code project latihan ini, dan dapat di download disini.

Terima kasih

Membangun ChatBot dengan Blazor Hybrid dan Azure Open AI

Chatbot atau chatterbot adalah sebuah layanan obrolan robot/tokoh virtual dengan kecerdasan buatan atau AI (Artificial Intelligent) yang menirukan percakapan manusia melalui pesan suara, obrolan teks ataupun keduanya.

Pada dasarnya bots bekerja dengan cara melihat kata kunci dalam data yang masuk dan membalasnya dengan kata kunci yang paling cocok, atau pola kata-kata yang paling mirip dari basis data tekstual. Artinya, jika pengguna mengirim suatu permintaan maka bots akan membalasnya dengan respon yang spesifik sesuai dengan kata kunci yang dikirim.

Azure OpenAI Services adalah sejumlah layanan yang disediakan oleh Microsoft Azure yang memungkinkan pengembang untuk mengintegrasikan teknologi kecerdasan buatan yang dikembangkan oleh OpenAI ke dalam aplikasi mereka. Ini mencakup layanan seperti Azure Cognitive Services, yang menyediakan berbagai fitur AI dan Machine Learning, serta integrasi khusus dengan model-model canggih yang dikembangkan oleh OpenAI untuk tugas-tugas seperti pemrosesan bahasa alami, pengenalan gambar, dan lainnya.

Untuk artikel selengkapnya dapat di download disini. Sedangkan untuk memudahkan dalam memahami isi artikel, maka penulis juga menyertakan dengan full source code project latihan ini, dan dapat di download disini.

Terima kasih