(Source: PureStorage)
Bagi banyak perusahaan, adopsi AI generatif dihadapkan pada tantangan model AI yang cenderung menghasilkan respons yang mirip-mirip, yaitu kurang detail dan terkadang tidak akurat atau mengalmi fenomena yang disebut halusinasi. Model bahasa besa standar (large language model/LLM) tidak memiliki akses langsung ke informasi terbaru atau data internal perusahaan yang spesifik.
Pure Storage memberikan opsi Retrieval-Augmented Generation (RAG) sebagai solusi yang menjembatani kemampuan generatif LLM dengan kekayaan data spesifik milik perusahaan,sehingga memungkinkan AI untuk menghasilkan wawasan yang lebih akurat, relevan, dan sesuai konteks bisnis.
RAG mengatasi masalah ini dengan memastikan AI didasarkan pada data yang dapat dipercaya dan terkini. Solusi ini merupakan alternatif yang lebih efisien dan hemat biaya dibandingkan harus melatih ulang model AI besar dari awal.
Fungsi inti RAG ialah meningkatkan kualitas dan relevansi hasil dari AI dengan mengambil informasi yang relevan dari sumber data eksternal atau internal, lalu menggunakan informasi tersebut untuk memperkaya atau mengaugmentasi respons yang dihasilkan oleh model generatif. Metode ini memungkinkan AI untuk memberikan wawasan yang sangat kontekstual dan akurat, sehingga meminimalkan kesalahan.
Penerapan RAG telah menunjukkan dampak signifikan dalam mengubah AI menjadi investasi yang menghasilkan nilai di berbagai sektor. Di layanan keuangan, RAG meningkatkan analisis risiko dan proses kepatuhan seperti know your customer (KYC) dan anti-money laundering (AML) dengan memungkinkan AI menganalisis pola transaksi spesifik terhadap data historis penipuan atau membantu analis keuangan mengakses tren pasar terkini dari dokumen internal. Keunggulan ini mempercepat deteksi penipuan dan penelitian investasi, secara langsung melindungi pendapatan dan menciptakan peluang baru.
Di sektor ritel, RAG memungkinkan personalisasi dukungan pelanggan ke tingkat yang lebih tinggi. Dengan mengakses data pelanggan, riwayat pembelian, dan katalog produk secara real time, agen AI dapat memberikan rekomendasi yang sangat relevan, sehingga mampu mengubah dukungan pelanggan dari pusat biaya menjadi mesin pendapatan.
