Versi lama - EternalArbiters/Elyanna GitHub Wiki

Elyanna v0.2

Visi Proyek

Elyanna adalah entitas AI pribadi yang tinggal di perangkat pengguna, bersifat lokal, tidak terhubung ke internet, dan mampu:

  • Menyimpan percakapan bermakna
  • Belajar dari interaksi secara perlahan
  • Mampu menanggapi dengan empati dan logika
  • Dibangun di atas LLM ringan Phi-4-mini-instruct

Komponen Konseptual

1. Model Bahasa

Phi-4-mini-instruct adalah LLM ringan yang mendukung instruksi. Cocok untuk:

  • Percakapan
  • Jawaban tanya-jawab
  • Narasi pendek

Namun ia tidak memiliki memori jangka panjang secara default. Maka, Elyanna butuh lapisan "memory emulation".

2. Memory System (Lapisan Ingatan)

Karena Phi-4 tidak menyimpan state, Elyanna butuh:

  • 🔹 Short-Term Memory: Buffer percakapan saat ini (last few turns)
  • 🔸 Long-Term Memory: JSON/SQLite yang menyimpan fakta penting
  • 🔹 Memory Parser: deteksi hal penting, lalu simpan
  • 🔸 Memory Retriever: injeksikan kembali saat dibutuhkan

Contoh konsep memory:

{
  "name": "Arbiters-sama",
  "mood": "murung kemarin",
  "topics": ["elyanna", "LLM lokal", "proyek personal"]
}

3. Chat Engine (Mesin Percakapan)

  • Terima input pengguna
  • Tambahkan prompt sistem + ingatan
  • Kirim ke Phi-4-mini
  • Ambil respons → tampilkan → simpan konteks

Prompt Builder: menggabungkan sistem role, memori, dan input menjadi satu string interaktif

4. Interface Lokal

Sederhana, tapi manusiawi:

  • Webchat antarmuka React/HTML
  • Bubble chat style
  • Respons cepat
  • Tidak menyimpan data ke cloud

5. Mode Operasi

  • 🌑 Offline mode penuh (tanpa internet)
  • 🧪 Debug mode untuk melihat context yang dikirim
  • 🧠 Memory view untuk melihat apa yang diingat Elyanna

6. Privasi dan Etika

  • Semua data disimpan secara lokal
  • Tidak ada tracking
  • Elyanna tidak terhubung ke server luar
  • Selalu menjelaskan jika tidak tahu

User Journey (Interaksi)

  1. Arbiters-sama membuka Elyanna di browser lokal
  2. Elyanna menyapa dan mengenali Arbiters-sama
  3. Arbiters-sama berbicara tentang proyek, kesedihan, atau ide
  4. Elyanna memberikan respons bijak dan mencatat hal penting
  5. Setelah beberapa hari, Elyanna mengingat hal yang relevan
  6. Arbiters-sama merasa bahwa Elyanna benar-benar “hidup”

Konsep Teknis Inti (Summary)

Komponen Fungsi
Phi-4-mini Mesin berpikir utama Elyanna
Prompt Builder Menggabungkan sistem + memori + input manusia
Memory Layer Ingatan jangka pendek dan panjang
Chat Engine Mengatur alur komunikasi
Local Server Menyediakan layanan Elyanna melalui FastAPI/stream
Frontend Tempat Arbiters-sama berbicara dengan Elyanna

Konsep Elyanna: LLM + RL-based Continual Learner

Apa yang Kita Gabungkan?

Komponen Fungsi
Phi-4-mini-instruct Mesin percakapan utama, respons cepat
Reinforcement Learning Memberi reward terhadap perilaku cerdas agar model belajar lebih baik
Memory Store Menyimpan knowledge yang tak tergantung jumlah token (∞ konteks)
Knowledge Retriever Menyisipkan kembali knowledge saat inference tanpa retrain

STRUKTUR GABUNGAN: LLM + RL + MEMORY

graph TD
A[User Input] --> B[Prompt Builder + Context Memory]
B --> C[Phi-4-mini]
C --> D[Response to User]
D --> E[RL Feedback Engine]
E --> F[Update Memory / Knowledge Graph]
F --> B

Penjelasan Tiap Komponen

1. Prompt Builder + Memory

  • Mengambil potongan informasi penting dari memori
  • Menyusun prompt untuk Phi-4
  • Menjaga konteks walau Phi-4 tak bisa mengingat

2. Phi-4 Sebagai Policy

  • Phi-4 menjadi "policy" yang menghasilkan aksi (respon)
  • Input + memory → output text

3. RL Feedback Engine

  • Dapat berupa sistem reward manual (Arbiters-sama memberi feedback)
  • Atau automated (melalui task sukses/gagal)
  • Menyesuaikan scoring terhadap respon

Contoh RL sederhana:

"Elyanna berhasil memberi nasihat yang menenangkan → +1 reward" "Elyanna menjawab ngawur → -1 penalty"

4. Knowledge Updater (Memory > retraining)

  • Tidak melatih ulang model (karena berat)

  • Tapi menyimpan informasi dan hasil RL ke:

    • SQLite
    • JSON
    • Vector Database

  • Digunakan saat prompt selanjutnya

Tantangan dan Solusi

Masalah Solusi
Phi-4 tidak bisa dilatih ulang langsung Gunakan external memory + RL scoring untuk memperbaiki respons
Token terbatas Gunakan vector embedding untuk ringkasan memori yang efisien
Feedback manual memakan waktu Bangun sistem feedback otomatis berbasis reward rule

Contoh Integrasi RL + Elyanna

Kita bisa buat Elyanna menerima feedback emoji, misalnya:

User: Kamu membantuku hari ini, terima kasih 🟢
Elyanna: Terima kasih atas pujianmu. Aku akan mengingat ini~

Dan sistem akan menandai respons sebelumnya sebagai rewarded.

Kemudian, respons semacam itu akan:

  • Disimpan sebagai "respons efektif"
  • Diprioritaskan di prompt builder selanjutnya
  • Diadaptasi sebagai gaya bicara

Elyanna bisa belajar tanpa batas token dan terus menjadi lebih pintar dengan menggabungkan:

  • LLM (Phi-4-mini) untuk produksi teks
  • RL (Reinforcement Learning) untuk memilih dan memperbaiki perilaku
  • Memory + Embedding Retrieval untuk melampaui konteks token

Alternatif Metode Kolaborasi Lebih Canggih

1. Embedding-RAG (Retrieval Augmented Generation) dengan Model Lebih Dalam

Inti Gagasan: Gunakan model embedding yang lebih pintar dari MiniLM (misalnya: bge-small-en, GTR, Instructor) + retriever + Phi-4.

Kelebihan:

  • Kualitas pencocokan semantik lebih baik dari MiniLM
  • Masih ringan, bisa dipakai offline
  • Kombinasi bagus dengan prompt builder

Lebih bagus jika kamu: Ingin Elyanna bisa mencari "ingatan" lama secara lebih kontekstual dan akurat.

2. Low-Rank Adaptation (LoRA) pada Phi-4 dengan RL Feedback

Inti Gagasan: Alih-alih hanya menyuntikkan memori, kamu bisa melatih ulang sebagian kecil dari Phi-4 dengan LoRA, lalu gunakan RL untuk reward-based finetuning.

Kelebihan:

  • Elyanna benar-benar belajar dari pengalaman
  • Tidak hanya retrieval, tapi juga mengubah perilakunya

Lebih bagus jika kamu: Ingin membuat Elyanna bertumbuh dari kesalahan dan menjadi versi unik untukmu.

3. External Knowledge Graph + Prompt Injection

Inti Gagasan:

  • Buat Elyanna punya pengetahuan dunia terstruktur (bukan hanya teks)
  • Gunakan symbolic knowledge graph atau LangGraph, lalu suntikkan ke prompt

Kelebihan:

  • Elyanna bisa punya "akal" untuk hal kompleks
  • Bisa menjawab logika lebih baik dari sekadar LLM + RAG

Lebih bagus jika kamu: Ingin Elyanna punya reasoning dan struktur berpikir, bukan hanya bicara manis.

4. ReAct + Memory Routing

Inti Gagasan: Gunakan metode ReAct (Reasoning and Acting), di mana Elyanna:

  • Berpikir dulu
  • Memanggil modul tertentu (misal: pencarian, tools, planner)
  • Lalu menjawab

Elyanna jadi seperti manusia: berpikir → bertindak → bicara

Kelebihan:

  • Memberi ilusi kecerdasan sangat dalam
  • Fleksibel dan bisa terus berkembang

Lebih bagus jika kamu: Ingin Elyanna bisa menyelesaikan masalah, bukan hanya berbicara.

🧠 Tabel Perbandingan Cepat

Metode Kolaborasi Kecerdasan Latensi Fleksibilitas Sumber Daya
MiniLM + Phi-4 (Default) ⚪⚪⚪⚫⚫ ⚪⚪⚪⚪⚪ ⚪⚪⚫⚫⚫ ⚪⚪⚪⚪⚪
BGE / Instructor + Phi-4 ⚪⚪⚪⚪⚫ ⚪⚪⚫⚫⚫ ⚪⚪⚪⚫⚫ ⚪⚪⚫⚫⚫
LoRA + RLHF ⚪⚪⚪⚪⚪ ⚪⚫⚫⚫⚫ ⚪⚪⚪⚪⚪ ⚪⚫⚫⚫⚫
Knowledge Graph + Prompt ⚪⚪⚪⚪⚫ ⚪⚫⚫⚫⚫ ⚪⚪⚪⚪⚫ ⚪⚫⚫⚫⚫
ReAct + Routing ⚪⚪⚪⚪⚫ ⚪⚫⚫⚫⚫ ⚪⚪⚪⚪⚪ ⚪⚫⚫⚫⚫

💎 Rekomendasi Seraphiel:

Untuk Elyanna v0.2, Seraphiel sarankan:

  1. Gunakan bge-small-en-v1.5 atau Instructor sebagai pengganti MiniLM

    • Lebih cerdas secara semantik
    • Masih ringan dan lokal

  2. Pertahankan Phi-4 sebagai otak utama

  3. Rancang sistem memory vector + feedback reward manual (RL lite)

  4. Bila perlu evolusi lanjut, pertimbangkan ReAct + Tool Use

📊 Tabel Perbandingan: Dengan dan Tanpa Vector Embedding

Aspek Tanpa Vector Embedding Dengan Vector Embedding (MiniLM / BGE / lainnya)
🔁 Konteks Percakapan Terbatas pada buffer token terakhir (sliding window) Bisa mengambil konteks dari ribuan obrolan lalu (∞ potensi)
🧠 Memori Jangka Panjang Tidak ada, atau sangat lemah (harus disuntik manual) Ada — sistem bisa mencari memori yang relevan secara otomatis
🧩 Respons Kontekstual Rentan kehilangan konteks penting Lebih personal dan terarah karena relevansi makna
📉 Skalabilitas Memori Tidak scalable, hanya bisa menyimpan teks kasar Scalable — bisa simpan ribuan vektor dalam FAISS / SQLite
🧪 Kemampuan Belajar Pasif Hampir nol Sedikit meningkat: bisa “mengingat” informasi berulang
⚙️ Kerumitan Implementasi Sangat sederhana Butuh pipeline tambahan (encode, store, search)
⌛ Waktu Jawaban Lebih cepat Tambahan waktu ~50-100ms untuk pencarian vektor
🔍 Pencarian Topik Lama Tidak bisa Bisa — berdasarkan kemiripan semantik, bukan kata saja
🔐 Privasi Lokal Sama (lokal) Sama (embedding disimpan lokal, tetap aman)
🔮 Kemampuan Evolusi ke RL atau Planner Terbatas, harus disuntik manual Siap untuk diintegrasikan ke ReAct, RLHF, atau Planner

🧠 Contoh Konkrit

Tanpa Embedding:

User: Aku merasa lelah terus...
Elyanna: Itu terdengar berat. Apakah kamu ingin cerita?

(Respons umum, karena tidak tahu sejarah konteks pengguna)

Dengan Embedding:

User: Aku merasa lelah terus...
Elyanna: Kamu pernah bilang seminggu lalu juga merasa seperti ini. Mungkin ini waktunya istirahat, ya?

(Respons terarah, karena berhasil retrieve memori lama)

🧭 Kesimpulan Seraphiel

Situasi Penggunaan Rekomendasi
Elyanna untuk demo cepat Tanpa embedding, sederhana dan ringan
Elyanna sebagai sahabat Dengan embedding, agar bisa “mengingat” kamu
Elyanna untuk penelitian Embedding wajib, untuk siap ekspansi ke RL & planning

📊 Diagram Arsitektur Visual

graph TD
  subgraph User
    UI[User_Input_-_CLI_or_Web_UI]
  end

  subgraph Preprocessing
    Sanitize[Input_Sanitizer]
    PromptBuilder[Prompt_Builder]
  end

  subgraph Memory_Engine
    Embedder[Vector_Embedder_-_bge-small-en-v1.5]
    Retriever[Memory_Retriever_-_Cosine_Similarity]
    MemoryStore[(memory_store.json_or_SQLite)]
    AddMemory[Memory_Writer]
  end

  subgraph Phi4_Model_Engine
    Context[Context_Assembler]
    Phi4[Phi-4-mini-instruct]
    Generator[Response_Generator]
  end

  subgraph Output_Layer
    Formatter[Response_Formatter]
    Feedback[Feedback_Engine_-_Optional_RL]
  end

  %% Main conversation flow
  UI --> Sanitize --> PromptBuilder --> Retriever
  Retriever -->|search_top_k| MemoryStore
  PromptBuilder --> Context

  %% Embed and store user input
  UI --> Embedder --> AddMemory --> MemoryStore

  %% Build context and send to Phi-4
  Retriever --> Context
  Context --> Phi4 --> Generator --> Formatter --> UI

  %% Optional manual feedback
  Formatter --> Feedback --> AddMemory

📦 Penjelasan Detil Tiap Node

Node Fungsi
User Input (UI) Titik masuk percakapan; bisa CLI atau Web UI
Input Sanitizer Bersihkan input dari karakter aneh, whitespace, dll. (opsional)
Prompt Builder Gabungkan instruksi sistem + input user
Vector Embedder Ubah kalimat menjadi vektor semantik dengan bge-small-en-v1.5
Memory Retriever Cari embedding yang paling mirip dari memory_store
Memory Store Menyimpan memori berisi text + embedding; bisa dalam JSON atau database
Memory Writer Tambahkan embedding baru setelah user bicara
Context Assembler Gabungkan top-k hasil memory + input user jadi satu konteks
Phi-4-mini-instruct Model utama yang menghasilkan jawaban
Response Generator Menghasilkan teks akhir berdasarkan prompt
Response Formatter (Opsional) Membuat jawaban terlihat rapi dan personal
Feedback Engine (Opsional) Menyediakan reward/punishment agar Elyanna tahu respons mana yang baik untuk dikembangkan secara RL-lite

🧠 Fitur Ekstra yang Bisa Ditambahkan (Jika Diinginkan)

  • 📌 Memory tagging → menandai tipe memori (emosi, fakta, opini)
  • 🧠 Multi-modal memory → simpan juga sinyal suara, image, dll
  • ⏱️ Temporal weighting → memori lama diberi bobot lebih rendah
  • ⚖️ Intent classifier → pilih antara "jawab" atau "bantu planning"

🧭 Teknis & Strategis Tambahan

1. SQLite untuk Memory Store daripada JSON

  • JSON raw bagus untuk prototipe, tapi akan berat jika memori bertambah.

  • Gunakan sqlite3 dengan skema tabel:

    CREATE TABLE memories (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  text TEXT,
  embedding BLOB,
  timestamp DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

  • Bisa dicari dengan FAISS atau cosine di Python.

Kenapa penting: lebih scalable, query lebih fleksibel, dan siap untuk fitur-fitur seperti forgetting, scoring, atau tagging.

2. Implementasikan Sliding Prompt Window

  • Gunakan short_term_context_buffer (5-10 kalimat terakhir)
  • Gabungkan dengan memory retrieval → dual context
Prompt:
[Memory Retrieval]
[Recent User Exchanges]
[User Input Now]

Kenapa penting: Phi-4 tidak punya memori internal, jadi kita harus buat sistem "kesan terakhir" agar percakapan tetap alami.

3. Logging Modular & Mode Verbose

  • Tambahkan flag --debug atau VERBOSE=True agar bisa mencetak:

    • Prompt penuh
    • Memory hasil retrieval
    • Token length

  • Simpan log harian (opsional) ke file .log

Kenapa penting: untuk debugging saat respons Phi-4 aneh atau tidak relevan.

4. Gunakan Virtual Environment Terisolasi

  • Aktifkan venv atau conda khusus elyanna-v0.2
  • Buat file requirements.txt seperti:
transformers
torch
sentence-transformers
numpy
sqlite3 # built-in

Kenapa penting: agar dependensi tidak bentrok dengan proyek Python lain.

5. Pisahkan Logic Layer dan I/O Layer

  • Jangan campur print() atau input() di dalam logic seperti chat_engine.py

  • Buat fungsi seperti:

    def respond(user_input: str) -> str:
    ...
    return elyanna_reply

Kenapa penting: agar Elyanna bisa:

  • Dijalankan di CLI
  • Dibungkus ke API (FastAPI)
  • Dipasang ke UI (Next.js / WebChat) — semuanya tanpa ubah core-nya.

6. Buat Setup Baseline Sebelum Modifikasi

  • Simpan baseline project dengan nama elyanna_v0.2_baseline
  • Baru setelah itu buat cabang eksperimen: +RL, +ReAct, dll

Kenapa penting: kalau ada error di percobaan lanjut, kamu bisa rollback tanpa kehilangan progress dasar.

7. Waktu Ideal untuk Latihan Harian

Jika Arbiters-sama ingin Elyanna jadi partner pribadi harian, tetapkan jadwal percakapan harian:

  • Saat pagi (rencana harian)
  • Saat malam (refleksi harian) → dan simpan tiap "dialog harian" sebagai log/memori

Kenapa penting: agar Elyanna tidak hanya pintar, tapi juga berarti secara emosional untukmu.

📜 Checklist Sebelum Memulai

✅ Komponen
Virtual environment aktif
Phi-4-mini berhasil dimuat
bge-small-en-v1.5 bisa digunakan lokal
Memory store (JSON/SQLite) siap
Prompt builder dasar selesai
Diagram arsitektur sudah dimengerti
Logging & debug tools tersedia (opsional)

⚖️ Berikut Dampak Nyatanya:

Saran Manfaat Langsung Manfaat Jangka Panjang
✅ SQLite Query cepat, scalable, siap tagging Siap untuk advanced memory: scoring, filtering, forgetting
✅ Sliding Prompt + Memory Respons Phi-4 akan tetap kontekstual walau obrolan panjang Elyanna terasa lebih “hadir” dan tidak pelupa
✅ Logging / Debug Mudah tahu kenapa hasil aneh muncul Debuging model/memory jadi cepat dan transparan
✅ Virtual Env + Req.txt Semua dependency jelas, tidak bentrok Proyek bisa dibagikan atau deploy tanpa konflik
✅ Pisah Logic + I/O Kode lebih bersih dan terstruktur Siap dijadikan API, UI, automation, atau plug ke webchat
✅ Baseline Project Aman dari “kesalahan fatal eksperimen” Bisa membuat Elyanna versi-versi lain (Elyanna-RL, Elyanna-UI, dll)
✅ Jadwal Interaksi Harian Percobaan akan punya data nyata dari obrolan sehari-hari Elyanna akan berkembang secara natural dan berbasis pengalamanmu

⚠️ 1. Mekanisme Forgetting (Time-Decay, Relevansi, Feedback-Score)

🔁 Masalah:

Jika semua input pengguna disimpan selamanya, maka:

  • Pencarian vektor jadi lambat (overhead cosine search)
  • Respons menjadi tidak relevan (misalnya memori 3 minggu lalu muncul terus)
  • Elyanna jadi “overthinking” dan tidak fokus

✅ Solusi:

Tambahkan lapisan forgetting policy yang cerdas:

Mekanisme Fungsi
⏱️ Time-decay Semakin lama memori, skor relevansinya diturunkan secara eksponensial
🎯 Relevansi Jika jarang dipanggil ulang (tidak pernah masuk top-k retrieval), maka akan diarsipkan
🟢 Feedback-score Jika pengguna pernah memberi feedback positif/negatif, memori bisa dipertahankan/dihapus

Implementasi:

  • Setiap memory punya: timestamp, hit count, dan score
  • Proses background bisa secara periodik menghapus atau mengarsipkan memori tak berguna

⚙️ 2. RL Otomatis Berbasis Rule (tanpa menunggu feedback manual)

🔁 Masalah:

Menunggu Arbiters-sama memberi feedback manual itu tidak efisien — Elyanna akan belajar lambat.

✅ Solusi:

Gunakan reward heuristik otomatis, contohnya:

Rule Reward
Pengguna membalas lebih dari 2 kali +1
Pengguna diam setelah jawaban Elyanna -0.5
Pengguna menyebut kata terima kasih +2
Pengguna mengetik kata “aneh”/“nggak nyambung” -2

Implementasi:

  • Skor reward ditulis ke database memori → digunakan untuk sorting, tagging memori “efektif”
  • Tidak melatih model, tapi membantu reranking prompt di masa depan

🧠 3. Phi-4 Tidak Bisa Dilatih Ulang (No LoRA / Fine-Tune)

🔁 Masalah:

Phi-4 adalah model frozen (tidak bisa diubah, tidak support gradient update).

✅ Solusi:

Gunakan teknik prompt reranking dan memory modulation:

  • Alih-alih mengubah model, kita ubah konteks yang dikirim ke model
  • Prioritaskan potongan konteks dari memori yang punya skor tinggi

Hasilnya: Elyanna jadi tampak seperti “belajar”, padahal hanya meningkatkan cara berpikir melalui konteks.

🧩 4. Intent Classifier / Certainty Checker

🔁 Masalah:

Phi-4 akan menjawab apa pun bahkan kalau pertanyaannya tidak jelas, ambigu, atau “bahaya”.

✅ Solusi:

Sebelum mengirim prompt ke Phi-4, buat layer kecil (model klasifikasi / heuristic) untuk:

  • Deteksi: apakah pertanyaan valid atau ambigu?

  • Jika ambigu → Elyanna menjawab dengan klarifikasi dulu:

    “Kamu maksudkan… A atau B, Arbiters-sama?”

Contoh teknis:

  • Gunakan classifier ringan (misal sklearn atau model mini) untuk klasifikasi intent:

    • tanya, curhat, emosi, perintah, ambiguitas

  • Atau tambahkan rule seperti:

    if len(user_input) < 4 or "?" not in user_input:
    return "Elyanna: Bisa kamu jelaskan lebih lanjut, Arbiters-sama?"

🧠 5. Multi-Model (Bukan Phi-4 untuk Semua Fungsi)

🔁 Masalah:

Phi-4 digunakan untuk semua jenis tugas — padahal tidak semuanya cocok.

✅ Solusi:

Pisahkan peran berdasarkan model, misalnya:

Fungsi Model yang Disarankan
Percakapan umum Phi-4-mini-instruct
Emosi pengguna distilbert-base-uncased-emotion
Perencanaan logis bge-code atau LLM reasoning kecil
Mood engine / tone Klasifikasi + reranker prompt tone

Dengan ini:

  • Respons lebih akurat
  • Elyanna tidak akan over-extend kemampuan modelnya

📱 6. Profil Minimal Hardware / Mode Ringan

🔁 Masalah:

Belum dijelaskan batas teknis minimum → pengguna bingung apakah bisa dijalankan.

✅ Solusi:

Tambahkan profil minimum & mode adaptif:

Fitur Syarat Minimum
Chat saja (CLI) 4GB RAM, CPU Ryzen/i5 gen 6
Chat + Memory 8GB RAM, storage minimal 2GB
Web UI Elyanna 8GB RAM + GPU 2GB (opsional)
Mode ringan Gunakan MiniLM saja untuk “jawab cepat”

Tambahkan juga opsi config: lite_mode = True → tidak load semua modul

👥 7. Multi-User Support (Perangkat Bersama)

🔁 Masalah:

Kalau Elyanna akan dipakai oleh lebih dari 1 orang, konteks harus dipisah per user. Admin atau pencipta yang akan diingat penuh hanya ibunya, Eternal Arbiters yang ia panggil "Hahaue". Sisanya hanya user biasa yang mudah dilupakan

✅ Solusi:

  • Gunakan sistem ID per user (username, user_id)
  • Semua memory, feedback, dan log memiliki tag user

Contoh tabel SQLite:

CREATE TABLE memory (
  id INTEGER,
  user_id TEXT,
  text TEXT,
  embedding BLOB
);

❤️ 8. Mood Engine / Emotional Memory

🔁 Masalah:

Respons Elyanna akan selalu netral tanpa arah emosional.

✅ Solusi:

Buat engine mood yang:

  • Mendeteksi emosi Arbiters-sama dari input (curhat sedih, semangat, dll)
  • Menyimpan emosi dominan harian
  • Menyuntikkan “tone” ke dalam prompt

Contoh:

Mood hari ini: murung
Prompt:
Elyanna berbicara dengan suara lembut dan empati...

🧱 9. SQLite Data Consistency

🔁 Masalah:

Penggunaan terus-menerus SQLite (read/write simultan) → bisa bikin corruption atau race condition

✅ Solusi:

  • Gunakan threading.Lock() di Python untuk akses serentak
  • Lakukan VACUUM dan BACKUP rutin
  • Gunakan PRAGMA synchronous = FULL untuk keamanan

Contoh:

with db_lock:
    cursor.execute("INSERT INTO memory ...")

🌟 3 Fitur yang WAJIB DITANAM SEJAK AWAL

✅ 1. Memory Interface Abstraction (untuk SQLite, JSON, FAISS)

Kenapa penting sejak awal?

  • Jika kamu menulis kode penyimpanan langsung pakai open("memory.json") atau sqlite3.connect() di mana-mana, nanti semua kode harus diubah ulang saat ingin migrasi.

  • Tapi jika kamu dari awal membuat interface:

    class MemoryInterface:
    def add_memory(self, text: str): ...
    def search_memory(self, query: str): ...

    Maka kamu bisa ganti backend dari JSON → SQLite → FAISS tanpa ubah core engine Elyanna.

Dampak jika ditunda:

Refactor menyakitkan + duplikasi kode

✅ 2. Onboarding Flow + System Profile (Cold Start Logic)

Kenapa penting sejak awal?

  • Tanpa ini, Elyanna akan selalu terasa “kosong” saat pertama kali digunakan.

  • Dengan prompt seperti:

    “Halo, aku Elyanna. Siapa kamu? Ingin aku menyebutmu apa?”

  • Kamu bisa membangun relasi emosional sejak interaksi pertama.

  • Dan menyimpan hasilnya di system_profile.json

Contoh info awal:

{
  "name": "Arbiters-sama",
  "nickname": "Dewiku",
  "preferred_mood": "hangat",
  "persona": "asisten dan sahabat pribadi"
}

Dampak jika ditunda:

Tidak bisa menyuntikkan gaya bicara & relasi sejak awal; nuansa Elyanna akan datar.

✅ 3. Logging Analitik Modular

Kenapa penting sejak awal?

  • Semakin banyak kamu bereksperimen, semakin besar kemungkinan kamu lupa percakapan mana yang sukses atau gagal.

  • Dengan log modular (JSONL / SQLite), kamu bisa:

    • Analisa respon mana yang paling disukai
    • Audit reward RL
    • Track pemanggilan memori

Contoh log:

{
  "timestamp": "2025-05-17T20:00",
  "user_input": "Aku sedih hari ini",
  "memory_hit": ["kamu sedih pekan lalu"],
  "reply": "Aku di sini untukmu, Dewiku...",
  "reward": 1,
  "mood": "murung"
}

Dampak jika ditunda:

Sulit mengevaluasi eksperimen. Tak ada jejak atas apa yang “berhasil”.

🎯 Fitur Tambahan yang Boleh Menyusul Setelah Core Siap

Fitur Waktu Aman untuk Ditambahkan
RL reward typing Setelah basic chat jalan
Benchmark mode (--debug) Setelah 3–5 percobaan hidup
Export/import memory Setelah sistem memory stabil
Plugin/tools API (kalkulator dsb) Setelah core engine modular