RAG adalah singkatan dari Retrieval-Augmented Generation, sebuah pendekatan dalam pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing, NLP) yang menggabungkan dua komponen utama: retrieval (pengambilan informasi) dan generation (generasi teks).
Metode ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas dan relevansi jawaban yang dihasilkan oleh model bahasa dengan memanfaatkan sumber daya eksternal atau basis pengetahuan.
Atau secara sederhana dapat di deskripsikan, tentunya kita tidak asing dengan Chat GPT atau Google Gemini, aplikasi chat cerdas yang dapat menjawab apapun yang kita tanyakan. Tapi Chat GPT dan Google Gemini terbatas hanya mengetahui informasi yang bersifat umum hingga batas waktu tertentu.
RAG adalah metoda yang menggunakan kecerdasan seperti Chat GPT atau Google Gemini dan ditambahkan informasi spesifik seperti informasi internal perusahaan atau informasi spesifik tertentu. Sehingga Aplikasi Cerdas ini menjadi lebih cerdas serta mengerti dan tahu tentang informasi spesifik tersebut.
Cara Kerja RAG
Retrieval (Pengambilan Informasi)
Sistem RAG pertama-tama mengambil informasi atau dokumen relevan dari basis data, sumber pengetahuan, atau dokumen eksternal menggunakan algoritma pencarian. Contohnya, basis pengetahuan bisa berupa dokumen, artikel, sumber informasi spesifik dari halaman web, atau indeks data.Generation (Generasi Teks)
Informasi yang telah diambil kemudian diberikan ke model generatif (misalnya GPT) untuk menghasilkan jawaban atau teks yang lebih terstruktur dan relevan.
Mengapa Harus Menggunakan RAG?
Relevansi yang Lebih Baik
RAG memungkinkan model untuk memberikan jawaban berbasis data terkini atau spesifik dari sumber eksternal yang kita tentukan sendiri, sehingga lebih akurat dibandingkan model generatif murni yang hanya mengandalkan data pelatihan yang bersifat umum.Mengatasi Keterbatasan Memori Model
Model generatif seperti GPT hanya dapat “mengingat” data yang telah dilatih hingga titik tertentu. Dengan retrieval, RAG dapat melengkapi kekurangan ini dengan mengakses informasi eksternal yang tidak tersedia di dalam model.Fleksibilitas pada Data Dinamis
RAG cocok digunakan dalam kasus di mana informasi sering berubah, seperti harga saham, berita terbaru, atau dokumen yang sering diperbarui.Efisiensi Data
Daripada mengajarkan model untuk “mengingat” segalanya, RAG memungkinkan model bekerja secara efisien dengan mengambil informasi yang diperlukan dari basis data tertentu.Meningkatkan Keandalan
Dengan menggunakan sumber eksternal yang terpercaya, RAG dapat mengurangi risiko kesalahan fakta (factual error) yang sering muncul pada model generatif murni.Customisasi Kecerdasan Buatan Sehingga Lebih Bersifat Spesifik dan Internal
RAG adalah kecerdasan buatan (AI) yang dapat dibuat eksklusif untuk kebutuhan internal atau umum dengan informasi yang bersifat spesifik sesuai dengan kebutuhan.
Contoh Penerapan RAG
- Customer Support: Memberikan jawaban dari database panduan pengguna atau FAQ.
- Pencarian Hukum: Menyediakan jawaban berdasarkan dokumen hukum atau peraturan tertentu.
- Edukasi/ Pendidikan: Memberikan penjelasan berdasarkan buku pelajaran atau sumber akademik.
- Help Desk: Dengan menambahkan informasi yang bersifat prosedur atau SOP internal, RAG dapat menjadi Helpdesk yang membantu menjawab banyak pertanyaan yang dari prosedur dan SOP tersebut.
Pendekatan RAG menjadi pilihan ideal ketika Anda membutuhkan hasil yang spesifik, akurat, dan relevan berdasarkan data eksternal yang kita tentukan.