Courtesy of TechCrunch

Wikidata Embedding: Membawa Data Wikipedia ke Dunia AI dengan Teknologi Semantik

Tujuan dari proyek ini adalah untuk membuat data Wikipedia dan platform terkaitnya lebih mudah diakses dan dimanfaatkan oleh model AI melalui teknologi pencarian semantik vektor dan Model Context Protocol (MCP), sehingga AI dapat mendapatkan informasi yang lebih akurat dan terpercaya melalui kueri bahasa alami.

01 Okt 2025, 15.30 WIB

240 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Proyek Embedding Wikidata meningkatkan aksesibilitas data Wikipedia untuk model AI.
Kolaborasi antara organisasi dan perusahaan teknologi penting dalam pengembangan sistem AI yang lebih baik.
Data yang terstruktur dengan baik dari Wikipedia dapat meningkatkan akurasi dan relevansi dalam aplikasi kecerdasan buatan.

Berlin, Jerman - Wikimedia Deutschland mengumumkan sebuah proyek baru bernama Wikidata Embedding Project yang bertujuan membuat data Wikipedia dan multiplatform Wikimedia lebih mudah diakses oleh model AI. Proyek ini menggunakan teknologi pencarian semantik berbasis vektor sehingga AI dapat memahami arti dan hubungan antar kata lebih baik, terutama dalam menjawab kueri bahasa alami.

Database yang dikembangkan terdiri dari hampir 120 juta entri dan kini mendukung Model Context Protocol (MCP) yang membuat AI dapat berinteraksi langsung dengan sumber data secara efisien. Kerjasama proyek ini melibatkan Jina.AI, perusahaan yang berfokus pada neural search, dan DataStax yang dimiliki oleh IBM.

Sebelumnya, Wikidata hanya mendukung pencarian kata kunci dan query SPARQL yang kompleks. Dengan pencarian berbasis vektor, sistem baru ini lebih cocok untuk aplikasi retrieval-augmented generation (RAG), yang memungkinkan model AI menarik data eksternal secara langsung dan akurat serta sesuai dengan verifikasi editorial Wikipedia.

Data yang disajikan juga diatur sedemikian rupa sehingga AI bisa menangkap konteks semantik, misalnya kata 'scientist' tidak hanya menghasilkan daftar ilmuwan terkenal, tapi juga terjemahan ke berbagai bahasa, gambar terkait, serta konsep berkaitan seperti 'researcher' dan 'scholar'. Dengan demikian, hasil pencarian menjadi lebih kaya dan informatif.

Inisiatif ini penting di tengah persaingan ketat di dunia AI yang memerlukan data berkualitas tinggi dan terverifikasi. Dengan proyek ini, Wikimedia menunjukkan bahwa pengembangan AI dapat terjadi secara terbuka dan kolaboratif tanpa harus didominasi oleh perusahaan besar seperti Google atau Meta.

Referensi:
[1] https://techcrunch.com/2025/10/01/new-project-makes-wikipedia-data-more-accessible-to-ai/

Analisis Ahli

Philippe Saadé

"Menyatakan bahwa proyek ini membuktikan bahwa AI yang kuat tidak harus dikendalikan oleh segelintir perusahaan, melainkan dapat dibangun secara terbuka dan kolaboratif untuk melayani semua orang."

Analisis Kami

"Peluncuran proyek ini adalah langkah penting dalam demokratisasi akses data berkualitas untuk pengembangan AI, memperlihatkan bahwa kolaborasi terbuka bisa menantang dominasi perusahaan besar di bidang AI. Namun, untuk benar-benar memastikan adopsi luas, tantangan integrasi teknis dan edukasi pengembang harus diatasi secara serius."

Prediksi Kami

Dalam waktu dekat, proyek ini kemungkinan akan meningkatkan kualitas dan akurasi model AI dengan menggunakan sumber data Wikipedia yang terpercaya, serta membuka peluang bagi pengembang secara luas untuk lebih mudah memperoleh data berkualitas tanpa harus bergantung pada perusahaan besar.

Pertanyaan Terkait

Apa itu Proyek Embedding Wikidata?

Proyek Embedding Wikidata adalah sistem baru yang menggunakan pencarian semantik berbasis vektor untuk membuat data Wikipedia lebih mudah diakses oleh model AI.

Siapa yang terlibat dalam pengembangan Proyek Embedding ini?

Proyek ini dikerjakan oleh Wikimedia Deutschland bekerja sama dengan Jina.AI dan DataStax.

Apa manfaat dari pencarian semantik dalam konteks AI?

Pencarian semantik membantu komputer memahami makna dan hubungan antar kata, meningkatkan akurasi dan relevansi hasil pencarian.

Mengapa data dari Wikipedia dianggap lebih berkualitas dibandingkan dengan dataset lain?

Data dari Wikipedia lebih faktual dan terverifikasi dibandingkan dataset umum seperti Common Crawl, yang merupakan kumpulan halaman web yang diambil dari seluruh internet.

Apa yang disampaikan Philippe Saadé tentang pengembangan AI?

Philippe Saadé menekankan bahwa pengembangan AI harus bersifat terbuka dan kolaboratif, bukan hanya dikendalikan oleh perusahaan besar.