(Source: Freepik)
Dunia kecerdasan buatan (AI) telah menyaksikan lonjakan luar biasa dalam kemampuan model bahasa besar (Large Language Models – LLM) selama beberapa tahun terakhir. Model seperti ini, yang dilatih pada kumpulan data teks raksasa, memiliki kemampuan untuk memahami, menghasilkan, dan memproses bahasa manusia dengan cara yang sebelumnya sulit dibayangkan. Mereka mampu menulis esai, membuat kode program, menerjemahkan bahasa, dan bahkan berpartisipasi dalam percakapan.
Di sinilah konsep Retrieval-Augmented Generation (RAG) muncul sebagai solusi yang inovatif. RAG menggabungkan kekuatan model bahasa generatif dengan sistem penarikan (retrieval) informasi, menciptakan sistem AI yang tidak hanya mampu menghasilkan teks yang kreatif, tetapi juga mendasarkannya pada informasi faktual dan relevan yang ditarik dari basis pengetahuan eksternal. Pendekatan ini secara fundamental meningkatkan keandalan dan kegunaan aplikasi berbasis LLM, menjadikannya alat yang lebih kuat untuk berbagai kasus penggunaan.
Apa Itu Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) adalah arsitektur AI yang meningkatkan kemampuan model bahasa generatif dengan memberikannya akses ke sumber informasi eksternal. Alih-alih hanya mengandalkan pengetahuan internal yang “dibekukan” selama pelatihan, model RAG dapat “melihat” dokumen atau data relevan saat merespons kueri pengguna.
Penyebutan dari Retrieval-Augmented Generation menjelaskan prosesnya seperti, Retrieval (Penarikan), sistem pertama-tama menarik potongan informasi atau dokumen yang relevan dari basis pengetahuan yang terpisah berdasarkan kueri pengguna. Augmented (Augmentasi), informasi yang ditarik ini kemudian digunakan untuk mengaugmentasi atau memperkaya prompt yang diberikan kepada model bahasa generatif. dan Generation (Generasi, atau memberikan hasil), model AI kemudian menghasilkan respons berdasarkan prompt yang diperkaya tersebut menggunakan informasi faktual yang baru saja ditarik.
Ini seperti memberikan buku referensi kepada AI sebelum ia menjawab pertanyaan yang diberikan. AI tidak hanya mengandalkan ingatannya, tetapi juga menggunakan buku tersebut untuk menemukan informasi yang tepat dan merumuskan jawabannya.
Bagaimana RAG Bekerja: Proses Langkah-demi-Langkah
Memahami cara kerja RAG membutuhkan pemahaman tentang komponen utamanya dan aliran data, Langkah pertama adalah menyiapkan basis pengetahuan eksternal. Ini bisa berupa database dokumen (PDF, Word, teks biasa), halaman web, catatan internal, atau sumber data terstruktur lainnya. Basis pengetahuan ini perlu diproses agar mudah dicari. Dokumen-dokumen dibagi menjadi potongan-potongan yang lebih kecil.
Berikutnya adalah Fase Penarikan (Retrieval Phase), yaitu ketika pengguna mengajukan kueri atau pertanyaan, kueri tersebut juga diubah menjadi embedding menggunakan model embedding yang sama. Embedding kueri ini kemudian digunakan untuk mencari di database vektor basis pengetahuan.
Masuk ke Fase Augmentasi (Augmentation Phase), potongan-potongan teks relevan yang berhasil ditarik pada fase sebelumnya tidak langsung diberikan sebagai jawaban. Sebaliknya, potongan-potongan ini ditambahkan atau diagumentasi ke prompt awal pengguna.
Langkah terakhir yaitu Fase Generasi (Generation Phase), model bahasa besar menerima prompt yang telah diagumentasi. Model memproses prompt ini, membaca konteks yang disediakan, dan menghasilkan jawaban berdasarkan informasi yang ditarik dan kemampuannya untuk memahami dan menghasilkan bahasa alami. Hasilnya adalah respons yang tidak hanya koheren secara linguistik tetapi juga faktual dan relevan dengan kueri pengguna dan data yang ditarik dari basis pengetahuan.
Keunggulan Menggunakan RAG
Implementasi RAG membawa sejumlah manfaat signifikan yang mengatasi kekurangan LLM konvensional, yaitu peningkatan akurasi dan pengurangan halusinasi, Dengan mendasarkan respons pada data faktual yang ditarik, RAG secara drastis mengurangi kemungkinan model mengarang informasi. Sebuah simulasi internal menunjukkan pengurangan halusinasi sebesar 40% pada tugas menjawab pertanyaan spesifik.
Akses ke informasi terkini serta basis pengetahuan eksternal dapat diperbarui secara berkala. Ini memungkinkan sistem RAG untuk memberikan jawaban berdasarkan informasi atau peristiwa terbaru yang terjadi setelah tanggal batas pelatihan LLM dasar.
RAG sangat efektif untuk memberikan respons tentang topik atau data yang spesifik untuk domain tertentu, seperti dokumen internal perusahaan, data medis pasien, atau katalog produk detail. Sumber Arsitektur RAG memungkinkan sistem untuk menampilkan potongan teks asli dari basis pengetahuan yang digunakan untuk merumuskan jawaban. Ini memberikan transparansi dan memungkinkan pengguna memverifikasi informasi.
Menggunakan RAG seringkali lebih efisien daripada terus-menerus melatih ulang (fine-tuning) model bahasa besar pada data baru atau spesifik domain. Memperbarui basis pengetahuan jauh lebih cepat dan murah daripada melatih ulang model triliunan parameter.
Aplikasi RAG di Berbagai Bidang
Teknik RAG membuka peluang baru dan meningkatkan aplikasi AI di berbagai sektor. Di layanan pelanggan, chatbot dapat menjawab pertanyaan pelanggan tentang produk, kebijakan, atau pesanan dengan informasi yang sangat akurat dan terkini yang ditarik dari basis pengetahuan internal perusahaan.
Selain itu karyawan dapat dengan cepat menemukan jawaban atas pertanyaan spesifik tentang proses internal, dokumen HR, atau data proyek dari repositori internal. Sebuah studi kasus menunjukkan peningkatan efisiensi pencarian informasi internal sebesar 55%.
Di sektor edukasi dan penelitian, mahasiswa dan peneliti dapat menggunakan sistem RAG untuk mendapatkan ringkasan atau jawaban atas pertanyaan kompleks yang ditarik dari database literatur ilmiah atau buku teks.
Untuk mesin pencarian, RAG memungkinkan untuk memberikan jawaban yang lebih langsung dan generatif berdasarkan hasil pencarian yang ditarik dari web atau indeks dokumen.
Sedangkan di sektor kesehata, profesional medis dapat mengakses informasi terbaru tentang kondisi, perawatan, atau penelitian dari database medis untuk mendukung pengambilan keputusan klinis.
