tutorial Implementasi AI Chatbot Tanpa Server dengan Cloudflare Workers AI

Berikut adalah tutorial langkah demi langkah untuk mengimplementasikan AI Chatbot tanpa server menggunakan Cloudflare Workers AI.

1. Persiapan Awal

1.1 Buat Akun Cloudflare

  1. Kunjungi Cloudflare dan buat akun jika belum punya.
  2. Masuk ke dashboard Cloudflare.

1.2 Aktifkan Cloudflare Workers

  1. Buka menu Workers & Pages di Cloudflare Dashboard.
  2. Pilih Create a Service → Beri nama misalnya chatbot-ai.
  3. Pilih Quick Edit untuk langsung menulis kode di editor Cloudflare.

2. Konfigurasi Workers AI

Cloudflare Workers AI menyediakan model AI tanpa perlu server sendiri. Kita akan menggunakan model Hugging Face LLM yang tersedia di Cloudflare AI.

  1. Buka menu AI (Beta) di Cloudflare.
  2. Pilih Workers AIModels.
  3. Cari model Llama 2 Chat atau Mistral 7B, yang cocok untuk chatbot.
  4. Catat nama model yang akan digunakan, misalnya:
    @cf/meta/llama-2-7b-chat-int

3. Kode Cloudflare Workers AI Chatbot

Buka editor Cloudflare Workers dan masukkan kode berikut:

Kode JavaScript untuk Cloudflare Workers AI

export default {
async fetch(request) {
const url = new URL(request.url);
if (url.pathname !== “/chat”) {
return new Response(“API Chatbot – Gunakan endpoint /chat”, { status: 404 });
}

const { input } = await request.json();

if (!input) {
return new Response(“Input tidak boleh kosong”, { status: 400 });
}

const aiResponse = await fetch(“https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/YOUR_ACCOUNT_ID/ai/run/@cf/meta/llama-2-7b-chat-int8”, {
method: “POST”,
headers: {
“Content-Type”: “application/json”,
“Authorization”: `Bearer YOUR_API_KEY`,
},
body: JSON.stringify({ prompt: input }),
});

const aiData = await aiResponse.json();
return new Response(JSON.stringify({ response: aiData.result }), { status: 200 });
}
};

Penjelasan Kode:

  • Menerima request dari pengguna dengan input teks.
  • Mengirim input ke model AI Cloudflare Workers.
  • Mengembalikan hasil yang dihasilkan oleh model AI.
  • Endpoint chatbot dapat diakses melalui /chat.

Ganti YOUR_ACCOUNT_ID dan YOUR_API_KEY dengan akun Cloudflare kamu.


4. Deploy Chatbot ke Cloudflare Workers

  1. Klik Save and Deploy di editor Cloudflare.
  2. Setelah berhasil, chatbot bisa diakses melalui:

https://chatbot-ai.YOUR_SUBDOMAIN.workers.dev/chat

Coba uji dengan mengirim request:

{ “input”: “Halo, siapa namamu?” }

  1. dan akan mendapatkan respons dari AI.

5. Menggunakan API Chatbot di Aplikasi

Chatbot ini bisa diintegrasikan dengan aplikasi web, WhatsApp bot, atau Telegram bot dengan mengirim request ke endpoint Cloudflare Workers yang sudah dibuat.

Contoh request menggunakan cURL:

curl -X POST https://chatbot-ai.YOUR_SUBDOMAIN.workers.dev/chat \
-H “Content-Type: application/json” \
-d ‘{“input”: “Apa itu Cloudflare?”}’

Kesimpulan

Implementasi chatbot menggunakan Cloudflare Workers AI menawarkan solusi yang efisien dan tanpa server untuk menangani interaksi dengan pengguna secara otomatis. Dengan menggunakan model AI seperti Llama 2 dan Mistral 7B, pengguna dapat mendapatkan respons cepat dan relevan untuk berbagai pertanyaan. Melalui pelatihan yang kami LSP tawarkan, peserta dapat mempelajari penggunaan teknologi generatif AI secara profesional, dengan fokus pada teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) dan optimasi model. Kami menyediakan sertifikat BNSP yang relevan dalam bidang AI dan teknologi berbasis cloud, yang diharapkan dapat menguatkan kompetensi peserta di industri yang semakin berkembang ini.

  • Cloudflare Workers AI memungkinkan pembuatan chatbot tanpa server.
  • Llama 2 dan Mistral 7B adalah model AI yang bisa digunakan di Cloudflare AI.
  • Chatbot bisa diintegrasikan ke aplikasi atau chatbot lainnya dengan API yang disediakan.

Jika butuh bantuan lebih lanjut, bisa ditambahkan fitur streaming response, cache, atau antarmuka UI berbasis HTML. 🚀

kami menyediakan pelatihan dan sertifikasi Generative AI profesional dari Terra AI, implementasi chatbot ini bisa lebih optimal dengan pemahaman yang lebih dalam tentang teknik pemrosesan bahasa alami (NLP), model pembelajaran mesin, serta optimasi performa inferensi model.

Anda juga bisa melakukan penyesuaian model, seperti:

  • Pemilihan model AI yang lebih tepat sesuai kebutuhan bisnis.
  • Fine-tuning prompt engineering agar hasil lebih akurat.
  • Menggunakan cache atau edge AI processing untuk mengurangi latensi.

Jika ingin menambahkan fitur lebih lanjut, seperti memory-aware chatbot atau multi-turn conversations, kita bisa eksplor lebih jauh di Cloudflare Workers AI! 🚀

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *