Sebuah library JavaScript baru bernama Incant berjanji untuk menambahkan mantra ajaib ke dalam kode dengan menyediakan integrasi model bahasa yang aman, namun para developer mengangkat kekhawatiran tentang klaim efisiensi dan jaminan bebas halusinasinya. Library ini menawarkan fungsi sederhana untuk memfilter array dan memilih item menggunakan prompt bahasa alami, menargetkan developer yang ingin mengintegrasikan kemampuan AI tanpa pengaturan yang rumit.
Fitur Utama Pustaka Incant :
- createSelector: Fungsi untuk memilih item dari array menggunakan bahasa alami
- createFilter: Fungsi untuk memfilter array berdasarkan kriteria teks
- Type Safety: Menjamin output sesuai dengan tipe array input
- Environment Integration: Secara otomatis membaca kunci API dari variabel lingkungan
Kekhawatiran Efisiensi Mendominasi Diskusi
Kritik paling signifikan berpusat pada pendekatan Incant dalam memproses data. Untuk operasi filtering, library ini menjalankan prompt terpisah untuk setiap item array daripada memprosesnya secara bersamaan. Ini berarti memfilter daftar 100 nama akan memicu 100 panggilan API individual ke penyedia model bahasa. Para developer menunjukkan bahwa desain ini membuat library tidak praktis untuk penggunaan produksi, terutama ketika menangani dataset yang lebih besar atau aplikasi yang sensitif terhadap biaya.
Pendekatan yang tidak efisien ini juga menimbulkan pertanyaan tentang batas tingkat API dan waktu respons, karena beberapa panggilan berurutan dapat memperlambat aplikasi secara signifikan dibandingkan dengan alternatif pemrosesan batch.
Keterbatasan Performa:
- Menjalankan N prompt terpisah untuk memfilter N item
- Setiap elemen array memicu panggilan API individual
- Tidak ada optimasi pemrosesan batch
- Potensi masalah pembatasan rate dengan dataset besar
Klaim Bebas Halusinasi Mendapat Kritik
Incant memasarkan dirinya sebagai pencegah halusinasi AI dengan menjamin output adalah subset dari data input. Namun, analisis komunitas mengungkapkan bahwa perlindungan ini cukup terbatas. Library ini hanya memvalidasi bahwa item yang dipilih ada dalam array asli dan menyaring respons yang tidak cocok dengan elemen input.
Halusinasi AI adalah respons apa pun yang berisi informasi palsu atau menyesatkan yang disajikan sebagai fakta. Jadi jawaban yang salah adalah halusinasi.
Validasi ini tidak mencegah AI membuat pilihan yang salah dalam opsi yang tersedia. Misalnya, ketika memfilter ibu kota, sistem mungkin salah mengidentifikasi Madrid sebagai ibu kota Prancis alih-alih Paris, meskipun kedua kota ada dalam array input. Library ini mencegah respons yang dibuat-buat tetapi tidak mencegah pemilihan yang salah.
Metode Pencegahan Halusinasi:
- Memvalidasi item yang dipilih ada dalam array input asli
- Menyaring respons yang tidak cocok dengan elemen input
- Tidak mencegah pemilihan yang salah dalam opsi yang valid
- Terbatas pada validasi subset daripada pengecekan akurasi
Perbandingan dengan Solusi yang Ada
Para developer juga mempertanyakan bagaimana Incant berbeda dari pendekatan function calling yang sudah mapan yang ditawarkan oleh penyedia AI besar seperti Gemini Google. Solusi yang ada ini menyediakan cara terstruktur untuk membatasi respons AI menggunakan enum dan definisi tipe. Meskipun Incant menyederhanakan proses integrasi, tampaknya menawarkan keunggulan terbatas dibandingkan alternatif yang sudah terbukti ini sambil memperkenalkan kelemahan kinerja.
Daya tarik utama library ini tampaknya adalah kesederhanaannya untuk kasus penggunaan dasar, memungkinkan developer untuk dengan cepat menambahkan filtering dan seleksi bertenaga AI tanpa memahami prompt engineering yang rumit atau protokol function calling.
Meskipun mendapat kritik, Incant mewakili pendekatan yang menarik untuk membuat integrasi AI lebih mudah diakses oleh developer. Namun, umpan balik komunitas menunjukkan bahwa perbaikan signifikan dalam efisiensi dan validasi akurasi akan diperlukan sebelum cocok untuk aplikasi produksi yang serius.
Referensi: incant