Apa Itu RAG?
Model bahasa besar (Large Language Model/LLM) seperti bot percakapan dapat dengan cepat menerjemahkan bahasa, menjawab pertanyaan pelanggan dengan respons mirip manusia, dan bahkan membuat kode. Namun, LLM hanya mengetahui informasi yang mereka dapatkan selama pelatihan. Untuk dapat secara efektif menangani bidang pengetahuan yang terus berkembang dan khusus—seperti pengetahuan mendalam tentang bisnis dan pelanggan Anda—LLM memerlukan paparan terhadap data terbaru. Meskipun pelatihan ulang dan penyempurnaan dapat menjadi pilihan, proses tersebut mungkin memerlukan tambahan waktu dan biaya. Bahkan ketika memilih melakukannya, LLM masih mungkin menghasilkan respons yang salah.
RAG, sebagai kerangka kerja AI yang semakin populer, dapat membantu LLM menghadirkan respons AI yang lebih akurat dan relevan. RAG melengkapi LLM dengan data dari basis pengetahuan eksternal untuk memastikan LLM dapat mengakses informasi paling andal dan terkini. Data tambahan ini membantu LLM menghadirkan respons terbaru dan bermakna secara kontekstual.
Dalam lingkungan perusahaan, RAG menawarkan pendekatan AI generatif yang hemat biaya bagi organisasi. LLM siap pakai, yang dikenal sebagai LLM fondasi, dilatih untuk merespons berbagai macam topik. Namun, LLM ini sering kali perlu dikustomisasi dengan data organisasi sebelum dapat memberikan hasil yang spesifik untuk bisnis. RAG memungkinkan organisasi menyuntikkan data mereka ke dalam LLM tanpa perlu melakukan pelatihan ulang atau penyempurnaan, sehingga menurunkan hambatan untuk masuk ke kasus penggunaan yang nyata dan spesifik untuk bidang subjek.
Misalnya, organisasi Anda dapat memberi karyawan akses ke bot percakapan berbasis RAG untuk membantu mendorong produktivitas. Untuk membantu merencanakan liburan, Anda dapat bertanya kepada bot percakapan berapa hari libur yang Anda miliki hingga akhir tahun. Bot percakapan akan mencari informasi yang relevan dalam database internal, mengambil data kebijakan cuti perusahaan dan berapa hari cuti yang sudah Anda gunakan untuk menghasilkan output berapa hari Anda dapat mengajukan cuti kerja.
LLM fondasi yang belum dilatih menggunakan data organisasi Anda tidak dapat memberikan jawaban—atau, lebih buruk lagi, mungkin memberikan jawaban yang salah dengan penuh keyakinan. Untuk membekali model fondasi agar dapat menjawab pertanyaan tersebut secara efektif, Anda perlu menyempurnakannya dengan data perusahaan setiap kali seseorang mengambil cuti.
Apa Manfaat dari RAG?
Mengintegrasikan RAG ke dalam aplikasi AI generatif memiliki berbagai manfaat.
- Alternatif yang hemat biaya dibandingkan penyempurnaan: Di banyak kasus, RAG memungkinkan organisasi mengustomisasi LLM ke bidang subjek dan data mereka dengan waktu dan biaya yang jauh lebih sedikit dibandingkan dengan melatih ulang atau menyempurnakan model. Hal ini menciptakan alur yang lebih singkat menuju model AI generatif yang dapat menghadirkan hasil AI yang relevan dan bermakna bagi karyawan dan pelanggan.
- Hasil yang lebih andal: Para ahli memperkirakan bahwa LLM paling populer di dunia menghasilkan output yang salah, atau “berhalusinasi”, antara 2 dan 22 persen sepanjang waktu.1 Dengan memberikan konteks tambahan kepada LLM dari sumber pengetahuan yang bisa diandalkan, RAG membantu meningkatkan akurasi LLM dan mengurangi halusinasi. RAG juga dapat memberikan kutipan sumber sehingga pengguna dapat memeriksa fakta jawaban dan meneliti topik lebih lanjut.
- Informasi terbaru: Dengan menggunakan RAG, bisnis dapat menyuntikkan data baru secara terus menerus ke dalam model untuk memastikan LLM tetap mengikuti perkembangan topik yang cepat berubah. Model berbasis RAG bahkan dapat terhubung secara langsung ke sumber seperti situs web dan feed media sosial untuk menghasilkan jawaban dengan informasi mendekati real-time.
- Privasi data yang ditingkatkan: Karena basis pengetahuan eksternal dapat disimpan secara lokal atau di pusat data pribadi, RAG tidak mengharuskan organisasi membagikan data rahasia kepada LLM pihak ketiga. Organisasi dapat mengustomisasi dan menerapkan model sekaligus menjaga data mereka tetap aman.
Bagaimana Cara Kerja RAG?
LLM tradisional dilatih menggunakan jumlah data yang masif dari internet, yang mencakup artikel, transkrip video, dan forum obrolan. Sistem RAG menambahkan mekanisme pengambilan yang melakukan referensi silang terhadap informasi dari basis pengetahuan yang dibuat khusus sebelum menjawab pertanyaan. Informasi tambahan tersebut memperkuat pelatihan LLM dan menghasilkan jawaban yang lebih sesuai dengan kebutuhan pengguna atau organisasi.
Langkah pertama untuk menerapkan solusi LLM berbasis RAG adalah membangun basis pengetahuan. Koleksi data pribadi ini dapat mencakup berbagai sumber berbasis teks, seperti buku pedoman perusahaan dan uraian singkat produk. Anda harus mempersiapkan data Anda dengan baik agar pemrosesan lebih efisien, termasuk membersihkan data, seperti menghapus informasi rangkap, dan memecahnya menjadi potongan yang mudah dikelola. Kemudian, model AI khusus yang disebut model penyematan mengubah teks menjadi vektor—representasi matematika dari teks—yang menangkap konteks dan hubungan antarkata. Vektor disimpan dalam database vektor untuk pengambilan yang lebih cepat.
Ketika pengguna atau subsistem mengirimkan permintaan, permintaan tersebut melewati komponen inti alur kerja, yaitu mekanisme pengambilan. Mekanisme ini mencari kecocokan yang relevan pada database vektor dan memberikan data yang paling relevan kepada LLM sebagai konteks tambahan.
LLM kemudian menggabungkan pelatihannya dengan data eksternal tersebut untuk menghasilkan respons akhir, sehingga memastikan pengguna menerima jawaban yang bermakna dan akurat secara kontekstual.
Pelajari langkah-langkah ini lebih lanjut dengan membaca artikel kami tentang cara mengimplementasikan RAG.
Bagaimana Orang-Orang Menggunakan RAG?
Organisasi di seluruh industri menggunakan RAG untuk mendorong produktivitas karyawan, menghadirkan pengalaman yang dipersonalisasi, dan mengurangi biaya operasional.
Berikut adalah beberapa contoh cara RAG mengubah industri.
- Pengalaman belanja yang dipersonalisasi: Sistem rekomendasi ritel berbasis RAG dapat mengumpulkan preferensi pelanggan dan tren pasar secara real-time dari berbagai sumber seperti mesin pencari dan X (sebelumnya dikenal sebagai Twitter). Hal ini memungkinkan peritel memberikan rekomendasi produk paling terbaru dan dipersonalisasi kepada setiap pembeli. Baca lebih lanjut.
- Pemeliharaan manufaktur prediktif: Dengan memanfaatkan data performa historis, data spesifik peralatan, dan data sensor langsung, sistem deteksi anomali berbasis RAG dapat mendeteksi ketidakwajaran peralatan di tahap awal masalah, sehingga memungkinkan produsen mengatasi potensi masalah sebelum masalah tersebut menyebabkan waktu henti. Pengetahuan yang mendalam tentang mesin yang kompleks memungkinkan sistem RAG mendeteksi perubahan kecil dalam kecepatan dan presisi peralatan yang sering kali terlewatkan oleh sistem tradisional. Baca lebih lanjut.
- Asisten AI layanan keuangan: Bot percakapan berbasis RAG dapat menyintesis serangkaian regulasi dan tren pasar real-time yang kompleks serta memberikan saran finansial yang cepat, disesuaikan, dan dapat ditindaklanjuti kepada pengguna. Asisten AI yang canggih ini dapat membantu lembaga keuangan memberikan saran yang disesuaikan ke seluruh basis pelanggan besar sekaligus mematuhi peraturan yang terus berkembang. Baca lebih lanjut.
Ambil Langkah Berikutnya dalam Perjalanan RAG Anda
Saat Anda berusaha untuk mendapatkan nilai dan peluang AI generatif dan LLM, RAG menawarkan jalur yang lebih pendek untuk penerapan LLM yang disesuaikan dibandingkan dengan melakukan penyempurnaan. Pelajari lebih lanjut tentang alur RAG, dan jelajahi alat yang dapat menyederhanakan implementasi.
Blok Pembangun RAG dengan Intel: Baca lebih lanjut tentang komponen utama alur RAG.
Cara Mengimplementasikan RAG: Dapatkan rekomendasi perangkat keras dan perangkat lunak Intel® di seluruh alur RAG.
Intel® Tiber™ AI Cloud: Uji aspek penting alur RAG di perangkat keras dan perangkat lunak Intel®.