AGENTIKA
  • Blog
  • Learn
  • FAQ
Menu
Blog→Learn→FAQ→
AGENTIKA

Platform AI untuk UMKM Indonesia. Tools AI, tutorial otomatisasi, dan strategi side hustle.

Platform

  • Blog
  • Learn
  • FAQ

Community

  • Twitter / X
  • GitHub

© 2026 AGENTIKA. All rights reserved.

HomeBlogLearnFAQ

Ai Basics

  • Pengantar AI Modern
  • Prompt Engineering Fundamentals
  • LLM API Primer
  • Machine Learning Overview
  • AI Tools untuk Produktivitas
  • AI Agents dan Autonomous Systems
  • Data & Pipeline ML
  • RAG & Vector Search
  • Evaluasi Model AI
  • Etika & Responsible AI
  • Dasar API LLM: Menghubungkan Aplikasi dengan AI
  • Prompt Design Patterns untuk Aplikasi
  • Streaming Response dari LLM
  • Error Handling untuk LLM Applications
  • Optimasi Biaya LLM API
  • Multi-Provider LLM Architecture
  • Kapan Harus Fine-tuning Model AI?
  • Menyiapkan Dataset untuk Fine-tuning
  • Proses Training Fine-tuning LLM
  • Evaluasi Model Fine-tuned
  • Deploy Model Fine-tuned ke Produksi
  • Arsitektur RAG: Retrieval-Augmented Generation
  • Embeddings untuk RAG
  • Vector Database untuk RAG
  • Retrieval Strategies untuk RAG
  • RAG di Produksi: Monitoring dan Optimasi
  • Arsitektur AI Agent
  • Tool Use untuk AI Agent
  • Memory Systems untuk AI Agent
  • Multi-Agent Systems
  • Evaluasi AI Agent
  • Safety untuk AI Agent
Learn / Ai Basics / Lessons / Prompt Engineering Fundamentals

Prompt Engineering Fundamentals

Prompt adalah instruksi yang kita berikan ke model AI. Prompt yang baik membuat output lebih akurat.

Formula sederhana

Gunakan struktur: Role + Context + Task + Constraints + Output Format.

Contoh

  • Role: "Kamu editor teknologi"
  • Context: "Artikel untuk pembaca pemula"
  • Task: "Jelaskan smart contract"
  • Constraints: "Maksimal 300 kata"
  • Output: "Gunakan bullet list"

← Previous Lesson

Pengantar AI Modern

Next Lesson →

LLM API Primer

Eksplorasi Modul Lain

Belajar Terstruktur

Ikuti kurikulum AI step-by-step di modul Learn.

AI Tools Directory

Bandingkan tools AI untuk kebutuhan konten dan produktivitas.