Bangun LLM Bukan Bertahap, Ini Strategi Arsitektur yang Tepat

Dalam beberapa tahun terakhir, penggunaan large language model (LLM) semakin meluas di berbagai sektor—mulai dari layanan pelanggan, analisis data, hingga pengambilan keputusan bisnis. Seiring meningkatnya adopsi ini, muncul pula kebutuhan untuk menyesuaikan LLM agar benar-benar relevan dengan konteks dan tujuan organisasi. Di sinilah tiga pendekatan utama sering dibahas: prompt engineering, retrieval-augmented generation (RAG), dan fine-tuning.

Namun, masih banyak tim pengembang yang memandang ketiga pendekatan tersebut sebagai sebuah “tangga bertahap”. Narasi yang umum terdengar adalah: mulai dari prompt engineering, jika tidak cukup maka naik ke RAG, dan jika masih belum memadai, fine-tuning menjadi langkah terakhir yang dianggap paling canggih. Meski terdengar logis dan rapi, cara pandang ini justru kerap menyesatkan ketika diterapkan di lingkungan produksi.

Bukan Urutan, Melainkan Pilihan Arsitektur

Pada praktiknya, prompting, RAG, dan fine-tuning bukanlah tahapan evolusi yang wajib dilalui secara berurutan. Ketiganya adalah pendekatan arsitektur yang berbeda, dirancang untuk menjawab jenis masalah yang juga berbeda. Masing-masing memiliki kelebihan, keterbatasan, dan risiko yang tidak bisa dihilangkan hanya dengan “naik level”.

Prompt engineering, misalnya, unggul dalam kesederhanaan. Dengan merancang instruksi yang tepat, tim dapat memandu model menghasilkan keluaran yang lebih relevan tanpa mengubah struktur atau bobot model. Namun, pendekatan ini memiliki batas kontrol yang relatif rendah dan sangat bergantung pada kemampuan model dasar dalam memahami konteks.

RAG hadir sebagai solusi ketika LLM perlu mengakses informasi eksternal yang dinamis atau spesifik, seperti dokumen internal perusahaan. Dengan menggabungkan sistem pencarian dan generasi teks, RAG dapat meningkatkan akurasi faktual. Di sisi lain, RAG menambah kompleksitas sistem, meningkatkan latensi, dan membuka tantangan baru terkait privasi data serta konsistensi hasil.

Fine-tuning, yang sering dianggap sebagai “puncak” penyesuaian LLM, memungkinkan model belajar dari data khusus domain tertentu. Pendekatan ini memberikan kontrol lebih besar terhadap gaya dan pola keluaran. Namun, biaya yang tinggi, risiko overfitting, serta kebutuhan pembaruan berkelanjutan membuat fine-tuning tidak selalu menjadi pilihan ideal, terutama untuk sistem yang harus sering beradaptasi.

Saat Asumsi Bertabrakan dengan Realitas

Banyak keputusan arsitektur LLM dibuat berdasarkan asumsi awal dan tren industri, bukan evaluasi menyeluruh terhadap kebutuhan nyata. Masalah biasanya baru muncul setelah sistem dirilis dan digunakan secara intensif. Tiba-tiba tim dihadapkan pada pertanyaan sulit: mengapa waktu respons tidak stabil, mengapa biaya melonjak tanpa sebab yang jelas, atau mengapa data sensitif muncul di log sistem.

Sayangnya, ketika kegagalan mulai terlihat, pembenaran yang muncul sering kali bersifat defensif. Klaim seperti “kami sudah memakai teknologi paling mutakhir” atau “semua orang juga melakukan ini” tidak membantu mengidentifikasi akar masalah. Yang dibutuhkan justru pemahaman jujur tentang kompromi yang diambil sejak awal.

Arsitektur yang baik bukanlah yang paling kompleks, melainkan yang transparan dalam menampilkan trade-off. Tim harus mampu menjelaskan mengapa suatu pendekatan dipilih, manfaat apa yang diperoleh, serta risiko apa yang secara sadar diterima.

Kelemahan Model “Tangga Linier”

Model tangga linier dalam pengembangan LLM memang menggoda karena sederhana dan memberikan ilusi kemajuan. Namun, model ini mengabaikan satu hal penting: keberhasilan sistem tidak diukur dari tingkat kecanggihan arsitekturnya, melainkan dari kemampuannya memenuhi batasan lingkungan tempat ia beroperasi.

Sistem LLM yang gagal menjaga privasi, terlalu mahal, atau lambat merespons tetaplah sistem yang gagal, meskipun dibangun dengan pendekatan paling populer sekalipun. Banyak kegagalan implementasi justru terjadi karena tim mengikuti pola tangga ini tanpa mempertanyakan kecocokannya dengan domain masalah mereka.

Masalah seperti latensi tinggi, biaya operasional yang membengkak, risiko kebocoran data, hingga sistem yang sulit diperbarui sering kali bukan sinyal bahwa tim perlu “naik ke level berikutnya”. Sebaliknya, itu adalah tanda bahwa pendekatan arsitektur yang dipilih sejak awal tidak selaras dengan kebutuhan sebenarnya.

Menentukan Pendekatan yang Tepat

Alih-alih bertanya “langkah selanjutnya apa?”, pertanyaan yang lebih tepat adalah: batasan apa yang paling kritis bagi sistem ini? Dari sanalah pilihan antara prompting, RAG, atau fine-tuning seharusnya dibuat. Dengan cara ini, tim tidak terjebak dalam mitos tangga bertahap, melainkan membangun sistem LLM yang tangguh, efisien, dan siap berkembang sesuai kebutuhan nyata.

Pada akhirnya, memahami bahwa prompting, RAG, dan fine-tuning adalah pilihan strategis—bukan urutan wajib—akan membantu organisasi menghindari banyak kegagalan mahal di masa depan.

Enam Dimensi yang Menentukan Keberhasilan LLM di Lingkungan Produksi

Keberhasilan sistem large language model (LLM) di lingkungan produksi tidak pernah ditentukan oleh satu indikator kualitas semata. Tidak cukup hanya melihat seberapa “pintar” model menjawab pertanyaan atau seberapa canggih arsitektur yang digunakan. Dalam praktik nyata, sistem justru diuji oleh berbagai batasan independen yang saling memengaruhi. Keenam dimensi—privasi data, latensi, tingkat kontrol, frekuensi pembaruan, target deployment, dan biaya—menjadi faktor penentu apakah sebuah arsitektur layak dijalankan atau justru berujung pada kegagalan.

Tidak ada hierarki mutlak di antara keenam dimensi tersebut. Meningkatkan satu dimensi hampir selalu berarti mengorbankan dimensi lainnya. Karena itu, tidak pernah ada satu konfigurasi yang “paling benar” untuk semua kasus penggunaan. Yang ada hanyalah kompromi yang disengaja, berdasarkan kebutuhan sistem, batasan organisasi, dan risiko yang dapat diterima.

Secara konseptual, keenam dimensi ini dapat dipahami tanpa terjebak pada pola pikir tangga linier. Beberapa dimensi bertindak sebagai gerbang kelayakan awal—batas keras yang tidak bisa ditawar. Sebagian lainnya merupakan dimensi optimasi yang dapat diatur melalui desain arsitektur. Pada akhirnya, kombinasi dari seluruh dimensi ini membentuk blok arsitektur hasil akhir, yang bahkan dapat berupa pendekatan hibrida.

1. Privasi Data: Gerbang Kelayakan Pertama
   Privasi data hampir selalu menjadi batasan pertama yang menentukan apakah suatu arsitektur LLM layak digunakan. Ini bukan sekadar persoalan seberapa aman penyedia model, melainkan apakah data sensitif secara prinsip boleh keluar dari batas organisasi.

   Dalam prompt engineering, seluruh prompt—termasuk input pengguna dan konteks tambahan—dikirim ke penyedia inferensi eksternal. Fine-tuning bahkan dapat memperluas permukaan risiko, karena data pelatihan atau gradien hasil pelatihan berada lebih lama dalam pipeline tuning. RAG menawarkan pendekatan berbeda dengan memungkinkan data sensitif tetap berada di sistem internal, sementara hanya potongan informasi relevan yang dikirim ke model.

   Pada akhirnya, privasi data ditentukan oleh klasifikasi data itu sendiri. Aplikasi yang menangani data kesehatan, data finansial, atau informasi rahasia sering kali langsung menutup kemungkinan penggunaan layanan inferensi eksternal. Dalam konteks ini, privasi bukan parameter yang bisa dioptimalkan, melainkan batas keras yang memaksa perubahan arsitektur secara menyeluruh.

2. Latensi: Batasan yang Paling Cepat Terlihat
   Jika privasi data telah terpenuhi, latensi menjadi batasan berikutnya yang paling cepat dirasakan pengguna. Sistem dengan waktu respons lambat atau tidak konsisten akan langsung dianggap tidak andal, seberapa pun akurat jawabannya.

   Perbedaan latensi antar pendekatan lebih banyak ditentukan oleh jumlah tahapan dalam jalur permintaan. Prompt engineering biasanya paling cepat karena hanya melibatkan satu kali inferensi. RAG menambahkan beberapa lapisan—mulai dari pencarian embedding hingga penyusunan konteks—yang meningkatkan latensi dan berpotensi memunculkan tail latency saat beban tinggi. Fine-tuning cenderung memiliki jalur inferensi yang lebih sederhana karena tidak memerlukan retrieval tambahan.

   Namun, mengejar latensi terendah saja sering kali menjadi jebakan. Dalam praktik produksi, desain hibrida justru lebih efektif. Misalnya, sistem dapat menggunakan model kecil berlatensi rendah untuk mengklasifikasikan niat pengguna, lalu menjalankan pipeline RAG yang lebih lambat hanya ketika diperlukan. Dengan cara ini, pengalaman pengguna tetap responsif tanpa mengorbankan akurasi.

3. Tingkat Kontrol: Menentukan Perilaku dan Batas Pengetahuan
   Kecepatan tidak berarti apa-apa jika perilaku sistem tidak dapat dikendalikan. Tingkat kontrol merujuk pada seberapa andal arsitektur membatasi keluaran, perilaku, dan pengetahuan model.

   Prompt engineering terutama mengontrol lapisan keluaran—format, struktur, dan gaya respons. Namun, kontrol ini rapuh karena selalu bersaing dengan kecenderungan bawaan model dan variasi input pengguna. RAG, sebaliknya, membatasi sumber pengetahuan. Model tidak dibuat lebih pintar, tetapi justru dipersempit pada konteks yang diizinkan, sehingga jalur pengetahuan lebih transparan dan mudah diaudit. Fine-tuning memberikan kontrol paling kuat terhadap konsistensi perilaku, karena preferensi domain, gaya bahasa, dan pola respons ditanamkan langsung ke dalam model.

   Kontrol sendiri memiliki banyak makna: mengontrol struktur output, mengontrol sumber pengetahuan, dan mengontrol konsistensi perilaku. Setiap pendekatan mengunci lapisan yang berbeda, sekaligus menentukan jenis kegagalan yang mungkin terjadi.

4. Frekuensi Pembaruan: Biaya Jangka Panjang yang Sering Diabaikan
   Semakin tinggi tingkat kontrol, biasanya sistem menjadi semakin kaku. Dalam jangka panjang, biaya terbesar bukanlah saat sistem pertama kali diluncurkan, melainkan saat ia harus diperbarui.

   Prompt engineering relatif mudah diperbarui, tetapi kompleksitas prompt dapat tumbuh tidak terkendali. RAG unggul dalam domain yang sering berubah karena pembaruan cukup dilakukan pada basis pengetahuan, bukan pada model. Fine-tuning, sebaliknya, mahal dan lambat untuk diperbarui, sehingga hanya layak jika perilaku yang ditanamkan stabil dan bernilai tinggi.

   Aturan praktis yang sering digunakan adalah memisahkan pengetahuan dinamis dari model. Biarkan model mempelajari pola perilaku yang stabil, sementara pengetahuan yang sering berubah disimpan di luar melalui mekanisme retrieval.

5. Target Deployment: Realitas yang Menentukan Pilihan
   Terakhir, target deployment sering menjadi faktor penentu yang menggugurkan desain arsitektur yang tampak ideal. Deployment berbasis API cloud memang cepat, tetapi bisa terbentur regulasi dan latensi jaringan. Private cloud atau on-premises memberi kontrol dan kedaulatan data, namun menambah kompleksitas operasional. Deployment di edge membatasi ukuran model dan mendorong penggunaan model kecil yang telah di-tuning.

   Lokasi model dijalankan sering kali lebih menentukan daripada teori arsitektur itu sendiri. Jika inferensi eksternal dilarang, maka prompt engineering berbasis API publik otomatis tidak layak, apa pun posisinya dalam “tangga” konseptual. Di sinilah enam dimensi ini menunjukkan bahwa keberhasilan LLM di produksi bukan soal urutan, melainkan soal kesesuaian dengan batasan nyata.

6. Biaya: Faktor yang Sering Menggugurkan Proyek yang “Terlihat Sukses”
   Sebagian besar proyek large language model (LLM) tidak gagal saat tahap awal eksperimen atau prototipe. Justru sebaliknya, banyak proyek tampak sangat menjanjikan ketika diuji dengan data terbatas dan trafik rendah. Masalah baru muncul ketika sistem mulai diadopsi secara luas, volume permintaan meningkat, dan biaya operasional melonjak secara tidak linier. Pada titik inilah banyak proyek yang sebelumnya dianggap berhasil mulai dipertanyakan kelayakannya.

   Kesalahan paling umum adalah menyederhanakan biaya LLM hanya sebagai “harga per token”. Padahal, dalam sistem produksi, biaya dipengaruhi oleh banyak faktor yang saling berinteraksi. Panjang prompt dan konteks hasil retrieval, jenis model yang digunakan, skema harga penyedia, strategi penskalaan, hingga efektivitas caching semuanya berkontribusi pada total biaya. Pada deployment mandiri, pemanfaatan GPU dan CPU menjadi faktor dominan, ditambah beban rekayasa untuk membangun serta memelihara pipeline retrieval yang kompleks.

   Prompt engineering sering menjadi pendekatan termurah pada fase awal. Tim dapat bereksperimen dengan cepat tanpa investasi besar. Namun, seiring berkembangnya sistem, prompt cenderung membesar karena memuat lebih banyak instruksi, contoh, dan konteks. Akibatnya, biaya menjadi sulit diprediksi, terutama jika setiap permintaan membawa konteks panjang yang selalu dikirim ulang ke model.

   RAG menambahkan lapisan biaya baru karena pipeline retrieval harus selalu aktif. Basis data vektor perlu diindeks dan diperbarui, embedding harus dihitung, dan sering kali diperlukan reranker tambahan. Namun, RAG juga dapat menekan biaya inferensi dengan memungkinkan penggunaan model yang lebih kecil dan mengurangi kecenderungan model untuk “mengarang” jawaban. Dengan kata lain, RAG memindahkan sebagian biaya dari inferensi ke infrastruktur data.

   Fine-tuning berada di ujung spektrum yang berbeda. Biaya awalnya tinggi karena melibatkan pelatihan, evaluasi, dan validasi. Namun, setelah model siap, biaya inferensi dapat menjadi lebih rendah dan stabil. Prompt yang lebih ringkas, latensi yang lebih singkat, dan tidak adanya proses retrieval tambahan membuat fine-tuning menarik untuk sistem dengan trafik besar dan perilaku yang relatif stabil.

Perbedaan paling krusial di antara ketiga pendekatan ini bukan sekadar besarnya biaya, melainkan tingkat keterprediksiannya. Sistem yang paling berbahaya adalah sistem yang tampak murah di awal, tetapi biayanya tumbuh seiring penggunaan tanpa mekanisme pengendalian yang jelas. Di lingkungan produksi, biaya harus diperlakukan sebagai dimensi arsitektur sejak hari pertama, bukan sebagai kejutan tagihan di akhir bulan.

Menggabungkan Dimensi: Dari Teori ke Keputusan Nyata

Setelah memahami keenam dimensi, tantangan berikutnya adalah menggunakannya sebagai kerangka pengambilan keputusan yang konkret. Tidak ada satu solusi yang paling benar untuk semua aplikasi. Arsitektur yang tepat sangat bergantung pada konteks, risiko, dan prioritas organisasi.

Langkah pertama biasanya dimulai dari privasi data. Jika data sensitif tidak boleh keluar dari sistem, maka semua pendekatan yang bergantung pada API eksternal otomatis gugur. Setelah itu, target deployment menjadi penyaring berikutnya: apakah sistem harus berjalan di cloud publik, private cloud, on-premises, atau bahkan di edge?

Latensi kemudian menentukan apakah arsitektur tersebut mampu memenuhi ekspektasi pengguna dalam kondisi sibuk. Sistem yang secara teoritis akurat tetapi lambat akan gagal dalam praktik. Setelah itu, biaya menjadi pertanyaan kunci: apakah arsitektur tetap layak secara ekonomi ketika trafik meningkat sepuluh atau seratus kali lipat?

Frekuensi pembaruan menguji kelincahan sistem. Seberapa mudah arsitektur menyesuaikan diri dengan perubahan kebutuhan bisnis atau regulasi? Terakhir, tingkat kontrol menentukan seberapa besar risiko kegagalan yang bersedia diterima, serta seberapa mudah titik-titik kegagalan tersebut dapat diawasi dan diperbaiki.

Dengan menilai setiap dimensi secara sadar, tim dapat menghindari keputusan berbasis tren semata. Fokusnya bukan lagi “pendekatan mana yang paling canggih”, melainkan “kombinasi mekanisme apa yang paling masuk akal”.

Arsitektur Hybrid: Kenyataan di Lapangan

Dalam praktik enterprise, arsitektur yang sukses jarang bersifat murni. Sebaliknya, banyak sistem produksi yang menggabungkan beberapa pendekatan sekaligus. Fine-tuning atau adapter ringan digunakan untuk membentuk pola perilaku yang stabil dan konsisten. RAG menyediakan pengetahuan yang terkelola, transparan, dan mudah diperbarui. Prompt engineering berperan sebagai lapisan pengikat untuk memastikan struktur output dan membatasi ruang lingkup tugas saat runtime.

Pendekatan hybrid ini mencerminkan kenyataan bahwa setiap dimensi memiliki batasannya sendiri. Dengan menggabungkan beberapa mekanisme, tim dapat menyeimbangkan trade-off yang ada tanpa bergantung pada satu teknik saja.

Di sinilah kerangka enam dimensi menunjukkan nilainya. Ia menjelaskan mengapa pertanyaan “prompting vs. RAG vs. fine-tuning” sebenarnya keliru. Pertanyaan yang lebih tepat adalah: mekanisme apa saja yang perlu dimasukkan ke dalam arsitektur untuk bertahan dalam batasan nyata lingkungan produksi?

Diagram alur atau decision flowchart sering kali membantu tim memvisualisasikan pilihan-pilihan ini. Dengan pendekatan tersebut, diskusi arsitektur menjadi lebih objektif dan terstruktur, bukan sekadar debat preferensi teknologi.

Kesimpulan: Berpikir Melampaui Tangga Konseptual

Model “tangga” pengembangan LLM memang menggoda karena sederhana. Namun, kesederhanaan ini sering menyembunyikan kompleksitas nyata yang dihadapi sistem produksi. Sistem LLM tidak dibangun untuk memenangkan kompetisi teknologi, melainkan untuk beroperasi secara andal, aman, dan layak secara ekonomi.

Kerangka enam dimensi membantu tim melihat gambaran besar, memahami kompromi yang harus diambil, dan menghindari pemilihan teknologi berdasarkan popularitas semata. Dengan pendekatan ini, arsitektur LLM tidak lagi menjadi eksperimen rapuh, melainkan fondasi yang siap menghadapi interaksi pengguna di dunia nyata.

Pada akhirnya, tujuan utama bukanlah menggunakan teknik yang paling canggih, melainkan membangun aplikasi yang aman, terkendali, dan berkelanjutan. Jangan mengejar tren. Kejarlah sistem yang benar-benar bisa bertahan.