AskRAG – Retrieval Augmented Generation
adalah kerangka kerja kecerdasan buatan (AI) yang menggabungkan model bahasa besar (LLM) dengan kemampuan pencarian informasi dari basis data eksternal untuk menghasilkan respons yang lebih akurat, relevan, dan kontekstual. RAG mengambil informasi dari sumber seperti dokumen atau web, lalu menggunakannya untuk memperkaya LLM dalam menyusun jawaban atau konten, sehingga mengurangi halusinasi AI dan memberikan jawaban yang lebih berdasarkan fakta.
-
Pengambilan Informasi (Retrieval):
Saat pengguna mengajukan pertanyaan, sistem RAG akan mencari dan mengambil informasi yang relevan dari basis data eksternal yang terhubung, seperti dokumen perusahaan, jurnal ilmiah, atau web.
-
Augmentasi:
Informasi yang diambil ini kemudian disajikan ke model bahasa besar (LLM) sebagai konteks tambahan.
-
Generasi (Generation):
LLM menggunakan informasi tambahan tersebut untuk menyusun jawaban atau respons yang lebih akurat, bernuansa, dan spesifik sesuai dengan kueri pengguna.
-
Akurasi Tinggi:
Memastikan respons didasarkan pada informasi faktual dari sumber eksternal, bukan hanya pada data pelatihan model yang mungkin tidak lengkap atau sudah usang.
-
Relevansi Kontekstual:
Memungkinkan AI memberikan jawaban yang sangat spesifik untuk domain atau kebutuhan pengguna dengan menggunakan data internal yang relevan.
-
Mengurangi Halusinasi:
Membantu mengatasi masalah “halusinasi” pada LLM, di mana model dapat menghasilkan informasi yang salah atau tidak nyata.
-
Efisiensi:
Mengurangi kebutuhan untuk melatih ulang LLM secara ekstensif setiap kali ada data baru, menghemat biaya komputasi dan waktu.
-
Transparansi:
Pengguna dapat melihat sumber informasi yang digunakan, memungkinkan verifikasi dan kepercayaan yang lebih besar terhadap keluaran AI.
-
Layanan Pelanggan:
Chatbot dapat memberikan jawaban instan tentang detail produk, ketersediaan stok, atau promosi dengan mengakses basis data perusahaan secara langsung.
-
Riset Hukum:
Firma hukum dapat menggunakan RAG untuk meneliti kasus, preseden, dan undang-undang yang relevan, serta menghasilkan ringkasan kasus.
-
Rekomendasi Produk:Situs e-commerce dapat memberikan rekomendasi produk yang lebih tepat dengan mengakses data riwayat pesanan dan preferensi pelanggan
