Apa itu Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

RAG beroperasi dengan beberapa langkah utama untuk membantu meningkatkan output AI generatif: 

• Pengambilan dan Pra-pemrosesan: RAG memanfaatkan algoritma penelusuran yang canggih untuk mengkueri data eksternal, seperti halaman web, pusat informasi, dan database. Setelah diambil, informasi yang relevan akan melalui pra-pemrosesan, termasuk tokenisasi, stemming, dan penghapusan kata yang diabaikan.
• Pembuatan: Informasi yang telah diproses sebelumnya dan diambil, kemudian akan diselaraskan ke dalam LLM yang telah dilatih sebelumnya. Integrasi ini meningkatkan konteks LLM, sehingga memberikan pemahaman topik yang lebih komprehensif. Konteks yang ditingkatkan ini memungkinkan LLM menghasilkan respons yang lebih akurat, informatif, dan menarik. 

RAG beroperasi dengan terlebih dahulu mengambil informasi yang relevan dari database menggunakan kueri yang dihasilkan oleh LLM. Informasi yang diambil ini kemudian diintegrasikan ke dalam input kueri LLM, sehingga dapat menghasilkan teks yang lebih akurat dan relevan secara kontekstual. RAG memanfaatkan database vektor, yang menyimpan data dengan cara yang memudahkan pencarian dan pengambilan data yang efisien.

RAG menawarkan beberapa keunggulan dibandingkan metode pembuatan teks tradisional, terutama ketika menangani informasi faktual atau respons berdasarkan data. Berikut adalah beberapa alasan utama yang menjelaskan manfaat penggunaan RAG:

Performa LLM tradisional sering kali terbatas berdasarkan data dan pengetahuan yang digunakan dalam pelatihan. Hal ini berpotensi menghasilkan respons yang tidak aktual atau tidak akurat. RAG mengatasi masalah ini dengan memberi LLM akses ke sumber informasi eksternal, sehingga memastikan jawaban yang akurat dan terbaru.

LLM adalah alat yang efektif untuk menghasilkan teks yang kreatif dan menarik, tetapi terkadang bisa menyajikan informasi yang tidak akurat sebagai fakta. Hal ini karena LLM dilatih menggunakan data teks dalam jumlah besar, yang mungkin mengandung ketidakakuratan atau bias.

RAG membantu mengatasi masalah ini dengan memberi LLM akses ke pusat informasi pilihan, yang memastikan bahwa teks yang dibuat didasarkan pada informasi faktual. Hal ini membuat RAG sangat berharga untuk aplikasi yang mengutamakan akurasi, seperti pelaporan berita, penulisan karya ilmiah, atau layanan pelanggan.

Catatan: RAG juga dapat membantu mencegah agar halusinasi tidak dikirimkan ke pengguna akhir. LLM akan tetap menghasilkan solusi dari waktu ke waktu ketika pelatihannya belum selesai, tetapi teknik RAG membantu meningkatkan pengalaman pengguna.

Mekanisme pengambilan dalam RAG memastikan bahwa informasi yang diambil relevan dengan kueri atau konteks input.

Dengan memberikan informasi yang relevan secara kontekstual kepada LLM, RAG membantu model tersebut menghasilkan respons yang lebih koheren dan selaras dengan konteks yang diberikan.

Perujukan kontekstual ini membantu mengurangi kemunculan respons yang tidak relevan atau di luar topik.

RAG mendorong LLM untuk menghasilkan respons yang konsisten dengan informasi faktual yang diambil.

Dengan mengondisikan proses pembuatan pengetahuan yang diambil, RAG membantu meminimalkan kontradiksi dan inkonsistensi dalam teks yang dihasilkan.

Hal ini mendukung konsistensi faktual dan mengurangi kemungkinan informasi yang salah atau menyesatkan.

RAG memanfaatkan database vektor untuk mengambil dokumen terkait secara efisien. Database vektor menyimpan dokumen sebagai vektor pada ruang berdimensi tinggi, sehingga pengambilan dapat dilakukan secara cepat dan akurat berdasarkan kemiripan semantik.

RAG melengkapi LLM dengan menyediakan informasi yang relevan secara kontekstual. LLM kemudian bisa menggunakan informasi ini untuk menghasilkan respons yang lebih koheren, informatif, dan akurat, bahkan respons multi-modal.

RAG dapat diintegrasikan ke dalam sistem chatbot untuk meningkatkan kemampuan percakapan mereka. Dengan mengakses informasi eksternal, chatbot yang didukung RAG membantu memanfaatkan pengetahuan eksternal untuk memberikan respons yang lebih komprehensif, informatif, dan kontekstual, sehingga meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan.