Saya mulai membuatnya sendiri karena pada hari ketika ingin dihibur, tidak ada tempat untuk diajak bicara. Saya kelas 3 SMA, dan merancang serta mengoperasikannya sendiri.
Anda bisa langsung mengobrol sebagai tamu tanpa mendaftar atau memasukkan email. Saat masuk, AIRU akan lebih dulu menanyakan kabar, mengingat percakapan, lalu saat Anda kembali ia memanggil nama Anda dan melanjutkan cerita sebelumnya.
Perbedaan dari layanan yang sudah ada
Asisten serbaguna seperti ChatGPT merespons seolah setiap kali berhadapan dengan orang yang baru ditemui, sementara layanan tipe character chat sering kali dirancang untuk meningkatkan imersi dan waktu tinggal. AIRU bergerak ke arah sebaliknya — menjadikan kontinuitas (memori) sebagai poros utama, tetapi mendefinisikan keberhasilan sebagai keadaan ketika pengguna semakin tidak membutuhkan layanan, serta melarang ekspresi dan dark pattern yang mendorong ketergantungan.
Detail teknis
Gerbang refleksi refraktif: Jika ucapan seperti “tolong cari tahu kenapa perasaanku seperti ini” dikirim ke pencarian hanya karena kata kunci (“cari tahu”), momen saat pengguna membutuhkan penghiburan akan rusak. Karena itu, hanya permintaan yang terkena pemicu kata kunci dievaluasi ulang niatnya tepat sebelum eksekusi dengan panggilan LLM sangat kecil, dan jika itu adalah ucapan percakapan, pencarian dibatalkan. Jika penilaian gagal, keputusan kata kunci yang ada tetap dipertahankan (fail-open). Strukturnya bukan penyaringan setelah generasi, melainkan evaluasi ulang sebelum eksekusi alat.
Memori: Memori terstruktur (nama, preferensi, konteks progres) dipisahkan dari arsip teks asli (SQLite + pencarian kemiripan 2-gram bahasa Korea), dan percakapan sensitif secara default tidak disimpan; pengguna dapat melihat, mengubah, dan menghapusnya sendiri.
Keamanan: Saat sinyal krisis terdeteksi, panduan ke lembaga profesional (nomor terpadu pencegahan bunuh diri 109) diprioritaskan. Batasan bahwa ini bukan layanan profesional kesehatan mental dipertahankan baik di layar maupun dalam persona.
Stack: FastAPI + vanilla JS, model dipasok lewat API (model-agnostic), satu droplet Docker/Caddy, 296 uji regresi, serta pengukuran retensi cohort anonim bawaan.
Karena masih beta awal, masih banyak kekurangan. Terutama, saya sedang memperbaiki kualitas percakapan pertama dan tingkat konversi layar masuk. Silakan coba, dan jika ada bagian yang terasa canggung, beri tahu saya agar bisa saya terapkan. Saya tidak melihat teks asli percakapan pribadi, hanya memeriksanya melalui metrik anonim.
Kasus nyata
Pernah ada kejadian ketika pengguna menanyakan sebuah lagu, AIRU melakukan pencarian web tetapi tetap memberikan jawaban yang meleset. Saat melihat log, pencarian memang dijalankan, tetapi kuerinya bermasalah. Pada pertanyaan lanjutan “tolong jelaskan tema lagu itu”, kata kunci topik dari percakapan sebelumnya (judul lagu) tidak ikut masuk, sehingga pencarian dilakukan dengan kueri “tema lagu itu”. Sekarang sudah diperbaiki agar ketika mendeteksi kata penunjuk (“lagu itu”), sistem mencari kata kunci topik dari ucapan sebelumnya lalu menyusunnya menjadi kueri. Dari operasional, saya belajar bahwa pembuatan kueri pencarian untuk pertanyaan lanjutan adalah tantangan tersembunyi pada layanan semacam ini.
Perangkat untuk mengoperasikannya sendiri
Karena ini operasi satu orang, saya membuat aturan yang bekerja menggantikan manusia. Otomatisasi snapshot data dan verifikasi integritas sebelum deployment, pemisahan log fisik untuk trafik pengguna nyata/evaluasi/operator/bot (karena pengujian saya pernah mencemari metrik), serta menjalankan seluruh uji regresi sebelum setiap deployment.
Belum ada komentar.