Laravel AI SDK & Pencarian Semantik

Laravel 13 dan AI

Laravel 13 menyebut dirinya framework untuk "aplikasi web dan agen AI". Fitur andalannya adalah Laravel AI SDK — API resmi dan seragam untuk berbagai penyedia (OpenAI, Anthropic, Gemini, dst.) sehingga kamu menulis fitur AI sekali dan bisa berganti penyedia lewat konfigurasi. Cakupannya: teks & agen dengan tool-calling, output terstruktur, embedding, gambar, audio (TTS/STT), penyimpanan percakapan, dan helper pengujian.

Instalasi

composer require laravel/ai
php artisan vendor:publish --provider="Laravel\Ai\AiServiceProvider"
php artisan migrate

# .env — isi sesuai penyedia yang dipakai (JANGAN di-commit)
ANTHROPIC_API_KEY=
OPENAI_API_KEY=
GEMINI_API_KEY=

Penyedia didaftarkan di config/ai.php ('openai' => ['driver' => 'openai', 'key' => env('OPENAI_API_KEY')], dst.).

Agen

Agen adalah class yang membungkus instruksi (peran/perilaku), opsi model, dan opsional tools (fungsi yang boleh dipanggil model).

php artisan make:agent AsistenToko              # tambahkan --structured untuk output terstruktur

<?php

namespace App\Ai\Agents;

use Laravel\Ai\Attributes\MaxSteps;
use Laravel\Ai\Attributes\Provider;
use Laravel\Ai\Contracts\Agent;
use Laravel\Ai\Enums\Lab;
use Laravel\Ai\Promptable;
use Stringable;

#[Provider(Lab::Anthropic)]
#[MaxSteps(5)]                                  // batas langkah penalaran/tool
class AsistenToko implements Agent
{
    use Promptable;

    public function instructions(): Stringable|string
    {
        return 'Kamu asisten toko online yang ramah. Jawab dalam Bahasa Indonesia, singkat dan akurat.';
    }
}

Atribut agen: #[Provider], #[Model('...')], #[MaxSteps], #[Temperature]. Menggunakannya sangat sederhana:

$jawaban = (new AsistenToko)->prompt('Rekomendasikan kopi untuk pemula');
return (string) $jawaban;                       // teks jawaban

return (new AsistenToko)->stream('...');       // streaming ke klien

Tools & output terstruktur

• Tool: php artisan make:tool CariProduk — class dengan description(), schema(), dan handle(); didaftarkan lewat tools() pada agen (HasTools). Model dapat memutuskan memanggilnya (mis. mencari stok sungguhan di database).
• Structured output: implementasikan HasStructuredOutput dengan schema() sehingga jawaban berupa data terstruktur ($jawaban['skor']), cocok untuk klasifikasi/ekstraksi.

Embedding & pencarian semantik

Embedding mengubah teks menjadi vektor angka; teks yang maknanya mirip berjarak dekat. Itulah dasar pencarian semantik ("kopi untuk pemula" menemukan "biji arabika rasa lembut" walau tak ada kata yang sama).

use Illuminate\Support\Str;

$vektor = Str::of('Kopi arabika rasa lembut')->toEmbeddings();       // helper

use Laravel\Ai\Facades\Embeddings;
$hasil = Embeddings::for(['teks 1', 'teks 2'])->generate();           // banyak sekaligus

Vector query builder (PostgreSQL + pgvector)

// migration: kolom vektor (butuh ekstensi pgvector)
$table->vector('embedding', dimensions: 1536);   // sesuaikan dimensi dengan model embedding

// pencarian: teks kueri otomatis diubah menjadi embedding
$dokumen = DB::table('dokumen')
    ->whereVectorSimilarTo('embedding', 'kopi untuk pemula')
    ->limit(5)
    ->get();

Alur umum RAG (retrieval-augmented generation): (1) simpan embedding tiap dokumen; (2) cari dokumen paling mirip dengan pertanyaan; (3) berikan potongan itu sebagai konteks ke agen agar jawabannya berdasar data kamu.

Menguji kode AI

use Laravel\Ai\Testing\Fakes\AgentFake;
AgentFake::fake(['Coba kopi arabika yang lembut.']);
$jawaban = (new AsistenToko)->prompt('...');
AgentFake::assertPrompted('...');

Tes tidak memanggil API sungguhan — cepat, gratis, dan deterministik.

Tanggung jawab & keamanan

• Jangan mengirim data pribadi/rahasia ke penyedia tanpa dasar hukum dan persetujuan.
• Anggap keluaran model tidak tepercaya: validasi sebelum dipakai (terutama bila memicu aksi/tool).
• Batasi tool ke aksi aman; gunakan #[MaxSteps], timeout, dan rate limit.
• Pantau biaya dan simpan kunci API di environment.