Hybrid ML + LLM Verification System with Confidence Threshold
A comprehensive overview of the strategic implementation and real-world impact delivered through this initiative.
The Challenge
Model ML cukup akurat untuk kasus umum, namun gagal pada kalimat ambigu, sarkasme, dan konteks implisit. Menggunakan LLM (seperti GPT-4) untuk memproses semua data sangat mahal dan memiliki latensi tinggi yang tidak praktis untuk skala besar.
Technical Approach
Membangun hybrid reasoning flow dimana model ML menangani mayoritas kasus secara real time dengan confidence threshold untuk menentukan kasus ambigu/anomali. Hanya prediksi ber-confidence rendah (~20% kasus kompleks) yang diverifikasi oleh LLM. Mengelola latensi tambahan saat fallback ke LLM agar tidak memblokir proses utama.
Outcome & Impact
±80% data diproses oleh model cepat, ±20% kasus kompleks diverifikasi LLM, akurasi meningkat tanpa lonjakan biaya, dan sistem tetap cost-efficient dengan high precision.