Apa itu RAG? Mengapa Perusahaan yang Mengadopsi AI Semua Berbicara tentang "Pencarian Pembuatan yang Ditingkatkan"

Apa itu RAG

RAG (Retrieval-Augmented Generation, generasi yang ditingkatkan dengan pencarian) adalah sebuah metode: mencari konten yang relevan dari database atau dokumen Anda, kemudian membiarkan model bahasa besar menjawab berdasarkan konten tersebut.

Mengapa RAG penting

Biasanya, model besar hanya mengetahui hal-hal yang dipelajari selama pelatihan, yang mungkin sudah ketinggalan zaman atau salah (halusinasi). RAG memungkinkan AI "mencari data sebelum menjawab", sehingga dapat:

• Menjawab berdasarkan pengetahuan internal perusahaan dan dokumen terbaru
• Menyertakan sumber, mengurangi kesalahan
• Mengupdate pengetahuan tanpa perlu melatih model ulang

Contoh penggunaan

• Pertanyaan dan layanan pelanggan internal perusahaan (seperti Glean, CustomGPT.ai)
• Berinteraksi dengan dokumen (seperti PDF.ai, NotebookLM)
• Menghubungkan AI dengan pencarian internet waktu nyata (seperti Exa)

Membuat RAG sendiri

Pengembang sering menggunakan LangChain, Flowise, Langflow dan lain-lain untuk membuat aplikasi RAG.

Bacaan lanjutan

Untuk membuat robot layanan pelanggan, lihat Membuat robot layanan pelanggan dengan AI.

Perbedaan RAG dan "fine-tuning"

Keduanya dapat membuat AI lebih memahami domain Anda, tetapi dengan cara yang berbeda:

• RAG: Tidak mengubah model, hanya "mencari data Anda" saat menjawab. Data yang diperbarui langsung berlaku, biaya rendah, dan dapat menyertakan sumber.
• Fine-tuning: Melatih model ulang dengan data Anda, "mengintegrasikan" pengetahuan ke dalam model. Cocok untuk mengubah gaya atau perilaku model, tetapi biaya tinggi dan sulit diperbarui.

Sebagian besar kebutuhan pertanyaan pengetahuan perusahaan, RAG biasanya adalah titik awal yang lebih praktis.

Tiga kunci untuk membuat RAG yang baik

1. Kualitas data: Dokumen yang lebih bersih dan terstruktur dengan baik, jawaban yang lebih akurat.
2. Strategi pemotongan: Memotong dokumen menjadi bagian-bagian yang sesuai, langsung mempengaruhi kualitas pencarian.
3. Meminta sumber: Membiarkan AI menyertakan sumber, memudahkan verifikasi dan mengurangi halusinasi.

Tidak perlu menulis kode untuk menggunakan RAG

Untuk membuat robot layanan pelanggan yang dapat "diupload dan dijawab", gunakan Chatbase, CustomGPT.ai dan lain-lain, yang sudah memiliki RAG di baliknya, tanpa perlu menulis kode.

Kesimpulan

RAG adalah salah satu teknologi AI yang paling praktis untuk diterapkan di perusahaan — membuat AI menjawab berdasarkan "data Anda". Untuk memulai dengan cepat, gunakan tools yang sudah ada, atau buat sendiri dengan menggunakan database vektor dan kerangka kerja. Bacaan lanjutan: Membuat basis pengetahuan AI perusahaan.