Apa itu chatbot GPT dan bagaimana cara membuatnya?

Berkat LLM terbuka dari OpenAI, Anda bisa membangun chatbot GPT sendiri yang didukung teknologi AI terbaru di dunia.

Model bahasa besar (LLM) seperti GPT berkembang pesat setiap tahunnya. Artinya, selain semakin kuat, kini ada lebih banyak cara mudah untuk membuat chatbot GPT kustom Anda sendiri.

Kami telah membantu lebih dari 750.000 orang membangun dan meluncurkan chatbot berbasis LLM mereka sendiri. Jadi kami cukup paham cara memanfaatkan mesin GPT untuk menyesuaikan chatbot Anda sendiri.

Di artikel ini, saya akan membahas:

• Dasar-dasar chatbot GPT
• Proses pelatihan di balik model GPT
• Langkah-langkah membangun chatbot GPT Anda sendiri

Apa itu chatbot GPT?

Chatbot Generative Pre-trained Transformer (GPT) adalah agen percakapan yang menggunakan model GPT untuk berinteraksi dengan pengguna.

Biasanya, kita memikirkan ChatGPT saat membahas chatbot GPT. Namun mesin GPT dari OpenAI bisa menjalankan berbagai jenis chatbot – ada yang dibangun langsung di OpenAI, ada juga yang dibangun di platform chatbot yang menggunakan mesin GPT.

‍

Selain ChatGPT, chatbot GPT bisa disesuaikan untuk kebutuhan spesifik Anda, misalnya sebagai teman belajar AI, chatbot layanan pelanggan, chatbot penjualan, bot penjadwalan, atau bahkan chatbot HR.

Jenis chatbot GPT seperti ini bisa ditempatkan di halaman web – seperti ChatGPT atau bot dukungan pelanggan perusahaan – atau bisa juga diluncurkan ke platform atau saluran lain (misalnya chatbot WhatsApp).

Anda bisa meluncurkan saluran GPT kustom di Telegram, atau bahkan menghubungkannya ke platform seperti Zendesk atau Salesforce. Bot ini bisa menggunakan data bisnis Anda untuk membantu pelanggan atau membantu karyawan mengambil keputusan.

Mengapa saya harus membangun chatbot dengan GPT atau LLM lain?

Sebagian besar chatbot saat ini dibangun dengan model bahasa besar (LLM) yang sudah ada seperti GPT.

Kenapa? Mereka sangat kuat, semakin terjangkau di setiap rilis baru, dan teknologinya terlalu kompleks untuk dibangun sendiri oleh kebanyakan perusahaan.

Jadi jika Anda punya tugas percakapan digital apa pun, kemungkinan besar Anda akan menggunakan chatbot GPT.

Bot GPT sangat kuat

Sebuah studi dari City University of Hong Kong menyoroti kekuatan chatbot GPT kustom, menjelaskan bahwa dengan "memanfaatkan data yang disesuaikan, chatbot dapat memberikan informasi yang lebih terarah dan relevan kepada pengguna, meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan."

Kemampuan memberikan respons yang kontekstual dan personal ini membuat chatbot GPT sangat berharga – kapan lagi dalam sejarah kita bisa menggunakan AI canggih untuk membantu memesan tiket pesawat atau merencanakan makan?

Bot GPT semakin terjangkau di setiap rilis

Sebagian besar pengguna kami (sekitar 95% dari mereka) memilih model GPT dibanding LLM perusahaan lain. Kenapa? Setidaknya saat artikel ini ditulis, model 4o menawarkan nilai terbaik untuk biaya yang dikeluarkan.

Jadi model OpenAI saat ini adalah yang paling terjangkau untuk pengalaman AI yang andal. Tapi dalam 6 bulan ke depan, siapa tahu model mana yang akan memimpin?

Untuk apa saja saya bisa menggunakan chatbot GPT?

Singkatnya, Anda bisa menggunakan chatbot GPT untuk tugas AI percakapan apa pun.

Penggunaan paling umum adalah layanan pelanggan, penjualan, pemasaran, bot pemesanan, dan chatbot internal untuk karyawan (seperti bot HR atau IT).

Namun jika Anda menggunakan platform chatbot yang fleksibel, Anda bisa membangun apa saja yang Anda inginkan. Komedian saku. Perencana pribadi. Chatbot pendidikan atau bot kesehatan. Apa saja.

Kami punya pelanggan yang membangun chatbot properti, chatbot restoran, bahkan chatbot hotel yang bisa memesan kamar dan mengoordinasikan staf.

Anda bisa mendapatkan update harian saham dari agen kripto. Anda bisa membangun teman belajar AI. Anda bahkan bisa membuat chatbot GPT untuk WhatsApp yang berinteraksi dengan pengguna lewat saluran pesan. Benar-benar tanpa batas.

Bagaimana cara kerja chatbot GPT?

Input dan Pra-pemrosesan

Pengguna mengetik atau mengucapkan pesan ke chatbot. Teksnya dibersihkan dan disusun — kadang diberi label konteks seperti riwayat percakapan atau metadata. Pra-pemrosesan ini membantu model memahami permintaan dengan benar.

Pemrosesan Model Bahasa

Chatbot mengirimkan input ke mesin GPT (misalnya, GPT-4o).

GPT memprediksi kata berikutnya yang paling mungkin, satu per satu, hingga membentuk respons lengkap yang terdengar alami. Model ini mengandalkan pola yang dipelajari dari data pelatihan dalam jumlah besar, jadi Anda tidak perlu melatihnya lagi. Terima kasih pemrosesan bahasa alami!

Namun, jika Anda ingin melatih chatbot dengan informasi khusus (seperti log pelanggan), platform pembuat chatbot yang kuat akan memungkinkan Anda menambahkan materi pelatihan sendiri.

Memori Percakapan

Untuk melacak percakapan yang sedang berlangsung, chatbot menggunakan jendela konteks atau fitur memori.

Model tidak mengingat percakapan sebelumnya secara otomatis, jadi pengembang harus memasukkan riwayat yang relevan setiap kali. Ini memungkinkan chatbot merespons seolah-olah ia "mengingat" apa yang sudah dibahas.

Jika ini bagian penting dari chatbot yang Anda bangun, pastikan untuk menanyakan kemampuan memori ke penyedia Anda — banyak platform yang tidak menyediakannya! Platform seperti Botpress atau framework seperti LangChain menyediakan fitur memori.

Logika Bisnis dan Integrasi

Sebagian besar chatbot GPT bukan hanya “GPT mentah”. Mereka terhubung ke alat, basis data, atau API.

Artinya, jika Anda menanyakan status pesanan, chatbot menggunakan GPT untuk memahami permintaan Anda, lalu mengakses sistem pesanan bisnis, dan akhirnya menghasilkan respons alami dengan data yang diambil.

Pasca-pemrosesan dan Guardrails

Sebelum pesan sampai ke pengguna, pengembang bisa menambahkan aturan, filter, atau format. Di sinilah penyesuaian nada, pemeriksaan keamanan konten, atau kebijakan khusus perusahaan diterapkan. Guardrails ini memastikan chatbot menjawab sesuai standar merek dan kepatuhan.

Output ke Pengguna

Akhirnya, chatbot mengirimkan respons yang dihasilkan melalui saluran yang dipilih—seperti widget website, aplikasi pesan, atau asisten suara. Siklus ini berulang dengan pesan pengguna berikutnya.

Cara Membangun Chatbot GPT dalam 5 Langkah

‍

Jika Anda ingin membangun chatbot GPT sendiri, tenang saja. Bagian tersulit sudah dikerjakan para ahli. Kini siapa saja bisa menyesuaikan mesin GPT yang kuat untuk kebutuhan mereka sendiri.

Ada dua cara utama membangun chatbot GPT: membuat GPT kustom di OpenAI, atau membuat chatbot GPT kustom di platform pihak ketiga. Jangan khawatir, banyak opsi gratis tersedia.

Langkah 1: Tentukan ruang lingkup Anda

Tentukan untuk apa chatbot Anda akan digunakan. Mungkin bot pribadi yang melacak pengeluaran belanja dan membantu merencanakan menu. Atau perusahaan Anda ingin agen AI untuk mengatur layanan pelanggan dan manajemen informasi.

Ruang lingkup Anda harus mencakup siapa yang akan menggunakan chatbot — diri sendiri, pelanggan, karyawan, pengguna, siapa saja di internet — dan kemampuan apa saja yang dibutuhkan agar tujuan tercapai.

Misalnya, jika Anda ingin chatbot untuk properti atau hotel, carilah platform yang menyediakan integrasi langsung dengan Facebook Messenger, Telegram, atau WhatsApp, sehingga Anda bisa berkomunikasi langsung dengan audiens.

Setelah Anda menentukan audiens dan kemampuan chatbot yang dibutuhkan, Anda bisa mencari platform yang mendukungnya.

Langkah 2: Pilih platform Anda

Apa pun jenis chatbot yang ingin Anda buat, pasti ada platform yang menyediakan semua yang Anda butuhkan.

Misalnya, jika Anda ingin membuat bot tanpa menulis kode, ada opsi tanpa kode yang tersedia.

Jika Anda ingin chatbot yang sangat disesuaikan dan terhubung ke sistem serta alur kerja khusus, carilah platform yang sangat fleksibel dan memungkinkan Anda membangun berbagai kemungkinan.

Jika Anda ingin membuat bot GPT WhatsApp atau chatbot Slack, carilah platform dengan integrasi bawaan.

Jika butuh inspirasi, lihat daftar 9 platform chatbot terbaik kami.

Langkah 3: Kumpulkan data Anda

Jika ingin melakukan prompting lanjutan atau fine-tuning, Anda perlu mengumpulkan dataset yang akan menjadi referensi chatbot Anda.

Misalnya, jika ingin membantu tim dukungan pelanggan dengan membangun bot yang meniru teknik mereka, Anda bisa mengumpulkan transkrip panggilan layanan pelanggan yang sukses.

Langkah 4: Kustomisasi dan integrasi

Bagian paling seru? Proses membangun chatbot GPT Anda.

Platform chatbot Anda akan memungkinkan Anda menyesuaikan tindakan yang diambil chatbot Anda, nada atau kepribadian yang ditirunya, dan alur percakapan secara individual.

Anda bahkan bisa memerintahkan chatbot untuk menyelesaikan tugas tertentu, dan ia bisa melakukannya secara otomatis.

Anda juga perlu mengintegrasikan chatbot dengan sumber informasi yang diperlukan. Misalnya, jika ingin menjelaskan produk Anda, chatbot GPT harus terhubung ke website dan katalog produk Anda.

Langkah 5: Luncurkan dan uji

Di mana Anda ingin chatbot GPT Anda bisa diakses?

Kemungkinan besar Anda ingin meluncurkan bot di website, tapi bisa juga berguna untuk meluncurkannya di saluran lain. Tergantung tujuannya, Anda bisa menempatkannya di saluran pesan yang paling populer di kalangan pelanggan, atau di platform yang paling sering digunakan karyawan.

Setelah chatbot selesai dibuat, Anda atau tim Anda perlu menguji berbagai situasi dan melakukan iterasi pada chatbot.

Bagaimana cara melatih model GPT?

Jika Anda tertarik membangun chatbot GPT sendiri, ada baiknya memahami bagaimana model GPT dibuat.

Model GPT lahir dari pre-training, dan bisa disesuaikan lebih lanjut dengan fine-tuning. Namun, Anda juga bisa membangun chatbot GPT kustom tanpa fine-tuning, yang merupakan proses intensif dan bisa cepat menjadi mahal.

Pra-pelatihan

Pra-pelatihan adalah proses yang memakan waktu dan sumber daya, yang – untuk saat ini – hanya bisa dilakukan oleh perusahaan dengan pendanaan besar. Jika Anda membangun chatbot GPT sendiri, Anda tidak akan melakukan pra-pelatihan.

Pra-pelatihan terjadi ketika tim pengembang melatih model agar mampu memprediksi kata berikutnya dalam kalimat yang terdengar alami. Setelah model dilatih dengan sejumlah besar teks, model tersebut dapat memprediksi kata mana yang seharusnya mengikuti kata lain dalam sebuah kalimat dengan lebih akurat.

Tim memulai dengan mengumpulkan dataset yang sangat besar. Model kemudian dilatih untuk memecah data dengan membagi teks menjadi kata atau sub-kata, yang disebut token.

Inilah asal huruf 'T' pada GPT: pemrosesan dan pemecahan teks ini dilakukan oleh arsitektur jaringan saraf yang disebut transformer.

Di akhir fase pra-pelatihan, model memahami bahasa secara umum, namun belum memiliki keahlian di bidang tertentu.

Fine-tuning

Jika Anda adalah perusahaan dengan dataset besar, fine-tuning bisa menjadi pilihan.

Fine-tuning adalah melatih model pada dataset tertentu, agar menjadi ahli dalam fungsi tertentu.

Anda bisa melatihnya dengan:

• Teks medis, agar dapat mendiagnosis kondisi kompleks dengan lebih baik
• Teks hukum, agar dapat menulis dokumen hukum berkualitas tinggi di yurisdiksi tertentu
• Skrip layanan pelanggan, agar tahu jenis masalah yang sering dihadapi pelanggan Anda

Setelah fine-tuning, chatbot GPT Anda didukung oleh kemampuan bahasa yang diperoleh saat pra-pelatihan, namun juga memiliki keahlian khusus untuk kebutuhan Anda.

Namun, fine-tuning bukanlah proses yang tepat untuk banyak proyek chatbot GPT. Anda tidak perlu fine-tuning jika hanya ingin menyesuaikan chatbot.

Faktanya, Anda hanya bisa melakukan fine-tuning pada chatbot GPT jika memiliki dataset besar yang relevan (seperti transkrip panggilan layanan pelanggan di perusahaan besar). Jika dataset Anda tidak cukup besar, fine-tuning tidak sepadan dengan waktu dan biayanya.

Untungnya, teknik prompting canggih dan RAG (retrieval-augmented generation) hampir selalu cukup untuk menyesuaikan chatbot GPT – bahkan jika Anda menggunakannya untuk ribuan pelanggan.

Apa alternatif dari melatih chatbot GPT?

Jika proses pelatihan terasa berat, ada kabar baik. Anda mungkin tidak perlu melakukannya.

Fine-tuning chatbot GPT berguna untuk kebutuhan spesifik perusahaan besar – dan tersedia untuk pelanggan Enterprise kami – tapi sebagian besar perusahaan dan pembuat chatbot bisa mencapai hasil yang diinginkan tanpa proses fine-tuning yang mahal.

Jika Anda ingin melatih GPT Anda sendiri untuk:

• Berbicara dengan gaya merek Anda
• Menyeimbangkan empati dan bantuan
• Mendeteksi masalah spesifik yang dihadapi pelanggan Anda dengan benar
• Menyebarkan informasi merek tertentu

Maka Anda tidak perlu repot-repot melakukan fine-tuning chatbot. Platform pembuat chatbot memungkinkan Anda melakukan prompting lanjutan yang menyesuaikan bot sesuai kebutuhan Anda.

Prompting lanjutan

Platform chatbot terbaik akan menyediakan fitur prompting lanjutan saat Anda membangun chatbot GPT.

Berbagai jenis prompting lanjutan memungkinkan Anda menginstruksikan bot tentang cara merespons skenario tertentu. Jika Anda ingin bot mempromosikan satu produk lebih dari yang lain, atau ingin bot menyebarkan informasi akurat tentang sejarah Romawi, Anda dapat memberikan prompt pada tahap pembangunan bot.

Beberapa pembuat bot merasa berguna menggunakan AI prompt chaining atau chain of thought prompting, dua strategi yang meningkatkan penalaran dan penjelasan model.

RAG

Retrieval-augmented generation (RAG) adalah jenis AI yang menginstruksikan chatbot untuk mengambil informasi dari sumber tertentu – biasanya tabel internal, dokumen, atau website Anda – dan menghasilkan respons berdasarkan informasi tersebut.

Jika Anda khawatir chatbot GPT Anda merekomendasikan pesaing atau memberikan promo palsu, RAG adalah cara membatasi jawaban chatbot pada dataset tertentu. Sebagian besar perusahaan yang menggunakan chatbot GPT memakai RAG untuk menjaga output-nya.

“Halusinasi AI sangat bisa diatasi,” kata CEO Nvidia Jensen Huang, menyebut RAG mengubah AI menjadi “asisten riset yang merangkum untuk Anda.”

Jadi jika Anda tidak punya waktu atau sumber daya untuk melakukan fine-tuning pada chatbot, jangan khawatir. Tidak perlu melakukan fine-tuning untuk membangun chatbot GPT yang disesuaikan dan sesuai merek.

Apa perbedaan antara pelatihan kustom dan pelatihan ad hoc?

Singkatnya: GPT yang dilatih khusus disesuaikan dengan data spesifik bisnis untuk akurasi yang lebih tinggi, sedangkan GPT yang dilatih ad hoc mengandalkan dataset umum untuk respons yang lebih luas namun kurang spesifik.

GPT yang Dilatih Khusus

GPT yang dilatih khusus dibuat dengan melatihnya menggunakan dataset tertentu.

Dataset ini berisi pertanyaan dan jawaban pelanggan yang relevan dengan bisnis tempat mereka digunakan. Dengan pendekatan ini, bisnis dapat memastikan chatbot mereka memberikan solusi yang berpengetahuan dan disesuaikan khusus untuk kebutuhan organisasi mereka.

GPT yang Dilatih Ad hoc

GPT yang dilatih ad hoc menggunakan kumpulan data yang sudah ada dan dirancang untuk penggunaan umum. Meskipun membutuhkan penyesuaian yang lebih sedikit dibandingkan dengan GPT yang dilatih khusus, akurasinya mungkin sedikit lebih rendah dibandingkan dengan GPT yang dilatih khusus.

Namun demikian, dengan teknologi AI yang tepat seperti NLP, bot ini tetap menjadi alat yang kuat dan mampu menghasilkan jawaban yang bermanfaat bahkan dalam percakapan yang kompleks.

Bangun Chatbot GPT Khusus

Menggabungkan kekuatan mesin GPT dengan fleksibilitas platform chatbot memungkinkan Anda memanfaatkan teknologi AI terbaru untuk kebutuhan khusus organisasi Anda.

Botpress menyediakan studio drag-and-drop yang memungkinkan Anda membangun chatbot GPT kustom untuk berbagai kebutuhan. Kami membantu Anda memanfaatkan AI sesuai cara Anda ingin menggunakannya.

Kami juga menyediakan platform edukasi yang lengkap, Botpress Academy, serta saluran YouTube yang detail. Komunitas Discord kami berisi lebih dari 20.000 pembuat bot, sehingga Anda selalu bisa mendapatkan dukungan yang dibutuhkan.

Mulai membangun hari ini. Gratis.

Atau hubungi tim penjualan kami untuk informasi lebih lanjut.

FAQ

Apakah GPT hanya dimiliki oleh OpenAI?

Nama GPT memang unik untuk OpenAI, meskipun mereka tidak mendapatkan hak cipta atas nama tersebut. Namun, metode pembuatan GPT dapat dilakukan oleh siapa saja yang memiliki sumber daya yang cukup. Biasanya, ketika orang menyebut 'bot GPT', mereka merujuk pada chatbot berbasis LLM yang menggunakan model GPT.

Perlukah saya melakukan fine-tuning pada chatbot saya?

Kecuali Anda adalah perusahaan besar, Anda mungkin tidak perlu melakukan fine-tuning pada chatbot Anda. Metode seperti advanced prompting dan RAG sudah cukup untuk sebagian besar perusahaan yang ingin membangun chatbot khusus.

Bagaimana cara menyesuaikan chatbot GPT?

Cara termudah untuk menyesuaikan bot GPT adalah dengan advanced prompting atau menggunakan RAG (retrieval-augmented generation). Cara ini memungkinkan Anda mengatur perilaku bot dan sumber pengetahuannya. Instruksi seperti ini biasanya sudah cukup bagi perusahaan untuk membangun chatbot khusus yang andal.

Apakah membangun chatbot GPT itu sulit?

Membangun chatbot berbasis GPT tidak harus sulit, terutama dengan hadirnya platform chatbot low-code. Anda bahkan bisa membuat bot GPT tanpa menulis kode dengan menggunakan platform bot drag-and-drop seperti Botpress.