Apa itu RAG? Cari Tahu Komponen, Cara Kerja, dan Manfaatnya

Pernahkah kamu bertanya-tanya, bagaimana teknologi bisa memberikan jawaban super akurat dalam waktu singkat? Di balik layar, ada Retrieval-Augmented Generation (RAG) yang bikin semua itu mungkin. Yuk, kita bahas apa itu RAG, cara kerjanya, komponen, dan manfaatnya!

Apa Itu RAG?

“Apa itu RAG?” adalah pertanyaan yang sering muncul ketika membahas inovasi di bidang kecerdasan buatan. 

RAG, singkatan dari Retrieval-Augmented Generation, adalah sebuah arsitektur dalam Generative AI (GenAI) yang menggabungkan kekuatan model bahasa besar (Large Language Model atau LLM) dengan data yang diambil dari sumber terpercaya. 

Dengan cara ini, RAG mampu menghasilkan respons yang lebih relevan dan akurat dibandingkan model AI tradisional.

Teknologi ini pertama kali diperkenalkan dalam makalah “Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive Tasks” oleh Facebook AI Research (sekarang dikenal sebagai Meta AI) pada tahun 2020. 

Dalam artikel ini, RAG dijelaskan sebagai “resep penyempurnaan universal” karena kemampuannya untuk menghubungkan model bahasa dengan sumber pengetahuan eksternal maupun internal.

Bayangkan RAG seperti seorang pedagang saham yang menggunakan data keuangan historis sekaligus informasi pasar terkini untuk mengambil keputusan investasi. 

Model bahasa besar bertindak seperti data historis, sedangkan RAG menambahkan elemen data pasar real-time untuk memberikan hasil yang lebih optimal.

Baca Juga: Mengenal Apa Itu Website AI: Cari Tahu Fitur dan Contohnya

Komponen RAG

RAG memiliki dua komponen utama yang bekerja secara sinergis: retriever dan generator. Mari kita bahas keduanya lebih rinci:

Komponen Retriever

Retriever bertugas mencari dokumen atau informasi relevan yang diperlukan untuk menjawab sebuah query. Dalam praktiknya, retriever bekerja seperti seorang pustakawan yang ahli dalam menemukan buku atau dokumen yang sesuai dengan permintaan.

Jenis Retriever:

• Dense Retriever: Menggunakan metode berbasis jaringan saraf untuk menciptakan representasi teks dalam bentuk vektor. Ini sangat efektif untuk mencari dokumen berdasarkan makna daripada sekadar kata kunci.
• Sparse Retriever: Mengandalkan teknik pencocokan kata seperti TF-IDF atau BM25. Cocok untuk query dengan istilah unik atau jarang digunakan.

Komponen Generator

Generator adalah model bahasa yang menghasilkan teks akhir. Komponen ini mengambil query dan konteks yang diberikan oleh retriever untuk menciptakan respons yang relevan dan koheren.

Generator tidak bekerja secara independen. Ia memanfaatkan konteks dari retriever untuk memastikan output yang dihasilkan kaya akan detail dan akurasi.

Baca Juga: 6 Cara Mudah Memanfaatkan AI untuk UX Design Website

Cara Kerja RAG

Untuk memahami lebih dalam apa itu RAG, kamu juga perlu tahu bagaimana RAG bekerja? Teknologi ini memperkaya proses generasi jawaban dengan menambahkan langkah pengambilan informasi. 

Tanpa RAG, model bahasa hanya akan menggunakan data yang sudah ada dalam basis pelatihannya. Namun, dengan RAG, informasi baru dari sumber eksternal ditambahkan ke dalam proses. Berikut langkah-langkahnya:

Langkah 1. Membuat Data Eksternal

Data eksternal adalah data di luar basis pelatihan awal LLM. Data ini bisa berasal dari API, basis data, atau repositori dokumen. Data tersebut kemudian diubah menjadi representasi numerik menggunakan teknik embedding dan disimpan dalam database vektor.

Langkah 2. Mengambil Informasi Relevan

Retriever mencari informasi yang paling relevan berdasarkan query pengguna. Misalnya, jika seorang karyawan bertanya, “Berapa banyak cuti tahunan yang saya miliki?”, sistem akan mengambil dokumen kebijakan cuti serta catatan cuti karyawan tersebut.

Langkah 3. Menggabungkan Data ke dalam Prompt

Langkah berikutnya adalah menggabungkan data yang diambil ke dalam prompt yang diberikan ke model bahasa besar. Teknik ini disebut prompt engineering, yang memungkinkan LLM menghasilkan jawaban yang lebih akurat.

Langkah 4. Memperbarui Data Eksternal

Untuk menjaga agar informasi tetap relevan, data eksternal harus diperbarui secara berkala. Ini bisa dilakukan secara otomatis atau melalui proses batch periodik.

Baca Juga: Meta AI WhatsApp Dapat Menghasilkan Uang, Begini Caranya!

Manfaat RAG

Mengapa RAG penting? RAG menawarkan berbagai manfaat yang menjadikannya pilihan unggul dalam pengembangan teknologi AI:

#1. Implementasi Hemat Biaya

Melatih ulang model bahasa besar untuk informasi spesifik sangat mahal. Dengan RAG, pengembang dapat menambahkan data baru tanpa perlu melatih ulang model secara menyeluruh.

Pendekatan ini sangat menghemat waktu dan sumber daya, terutama untuk perusahaan yang sering memperbarui informasi produk atau layanan mereka.

#2. Informasi Terkini

RAG memungkinkan model bahasa untuk terhubung langsung dengan sumber data yang selalu diperbarui, seperti feed media sosial atau situs berita. Ini memastikan jawaban yang diberikan selalu relevan.

Dalam konteks bisnis, ini berarti pelanggan atau pengguna akan selalu mendapatkan informasi terkini tanpa keterlambatan.

#3. Meningkatkan Kepercayaan Pengguna

RAG dapat menyertakan atribusi sumber dalam jawabannya, memungkinkan pengguna untuk memverifikasi informasi secara langsung. 

Hal ini memberikan rasa transparansi dan akurasi yang lebih tinggi, terutama dalam aplikasi seperti layanan pelanggan atau pencarian informasi medis.

#4. Kontrol Lebih bagi Pengembang

Pengembang dapat dengan mudah menyesuaikan sumber data atau membatasi informasi yang diakses oleh RAG. Hal ini memberikan fleksibilitas untuk memenuhi kebutuhan spesifik. 

Contohnya, dalam industri hukum, pengembang bisa membatasi data hanya pada dokumen hukum tertentu untuk memastikan akurasi.

Baca Juga: Cara Menambahkan Chatbot ke Website, Apa Sih Fungsinya?

Tantangan Penerapan RAG

Meskipun Retrieval-Augmented Generation (RAG) menawarkan berbagai manfaat signifikan, implementasinya masih menghadapi sejumlah tantangan yang perlu diatasi untuk memaksimalkan potensinya. Berikut adalah beberapa kendala utama dalam penggunaan RAG:

#1. Kompleksitas Arsitektur

Proses pengembangan dan pemeliharaan sistem menjadi lebih rumit, terutama ketika integrasi antara retriever dan generator tidak berjalan mulus. 

Tim pengembang perlu memahami baik aspek teknis dari sistem retriever maupun generator, sehingga membutuhkan keahlian multidisiplin yang jarang dimiliki secara bersamaan.

#2. Skalabilitas

Salah satu tantangan terbesar dalam RAG adalah mengelola dan mencari informasi dari basis data yang terus berkembang. Ketika jumlah dokumen atau ukuran database bertambah, efisiensi pencarian seringkali menurun. 

Untuk aplikasi berskala besar, seperti chatbot untuk layanan pelanggan dengan ratusan ribu dokumen referensi, memastikan sistem tetap dapat menangani permintaan dengan cepat menjadi tantangan signifikan.

#3. Latensi Sistem

Proses pengambilan informasi dapat memperlambat waktu respons model, terutama untuk aplikasi yang memerlukan interaksi real-time seperti agen percakapan. 

Latensi ini seringkali diakibatkan oleh langkah pencarian dokumen yang memakan waktu, terutama jika basis data sangat besar atau infrastruktur tidak dioptimalkan.

#4. Sinkronisasi Data

Untuk memastikan hasil yang relevan dan akurat, database yang digunakan dalam proses retrieval harus selalu diperbarui dengan informasi terbaru. Namun, menjaga sinkronisasi data secara terus-menerus dapat menjadi tantangan, terutama jika pembaruan dilakukan secara real-time. 

Mekanisme sinkronisasi yang tidak efisien dapat menurunkan performa sistem secara keseluruhan, bahkan menyebabkan inkonsistensi informasi yang diambil oleh retriever.

Baca Juga: Mengenal Domain .IT.COM: Solusi Tepat buat Bisnis Teknologi

Contoh Penggunaan RAG

RAG memiliki berbagai aplikasi dalam dunia nyata, antara lain:

1. Chatbot untuk Layanan Pelanggan

Dengan RAG, chatbot dapat memberikan jawaban yang akurat dan mendalam dengan menarik informasi dari manual produk atau dokumen FAQ. Ini membantu pelanggan mendapatkan solusi cepat tanpa perlu menghubungi agen manusia.

2. Asisten Virtual

Asisten virtual dapat menggunakan RAG untuk memberikan informasi real-time, seperti cuaca atau berita terbaru, yang relevan dengan permintaan pengguna. Hal ini meningkatkan pengalaman pengguna, terutama dalam aplikasi berbasis suara.

3. Pembuatan Konten Otomatis

Dalam jurnalisme, RAG digunakan untuk mengambil data terkini sehingga artikel yang dihasilkan lebih informatif dan tidak memerlukan banyak revisi manual. Ini juga memungkinkan produksi konten dalam skala besar tanpa mengorbankan kualitas informasi.

Kesimpulan

Jadi, apa itu RAG? Retrieval-Augmented Generation (RAG) adalah solusi canggih yang menggabungkan kekuatan model bahasa besar dengan kemampuan pengambilan informasi relevan. 

Dengan komponen retriever dan generator, RAG dapat menghasilkan jawaban yang lebih akurat, relevan, dan kaya konteks. Teknologi ini memberikan manfaat besar, mulai dari efisiensi biaya hingga peningkatan kepercayaan pengguna.

Ingin memanfaatkan teknologi AI yang canggih seperti RAG? Pastikan kamu memiliki infrastruktur yang mendukung. Gunakan layanan hosting VPS Murah dari IDwebhost untuk memastikan performa maksimal dalam pengelolaan data dan aplikasi AI kamu. Yuk, mulai transformasi digitalmu sekarang!