Bayangkan seorang pemandu wisata berpengalaman yang hafal semua fakta sejarah kota.
Ketika ditanya “Mengapa gedung itu direnovasi?” atau “Apa hasil ekskavasi arkeologi bulan lalu?”, ia hanya bisa menebak—karena informasinya belum ia pelajari.
Namun, jika ia dilengkapi akses real-time ke data terbaru, jawabannya pun jadi akurat dan terkini. Inilah prinsip Retrieval Augmented Generation (RAG).
Apa Itu RAG dan Mengapa Revolusioner di 2025?
RAG adalah teknik yang memadukan model bahasa besar (LLM) seperti GPT-4 dengan pencarian data eksternal.
Daripada mengandalkan memori statis dari data pelatihan lama, RAG “merujuk” pada sumber terpercaya—dokumen internal, riset terbaru, atau database—sebelum menjawab pertanyaan pengguna.
Tantangan yang Dipecahkan RAG
Large Language Model (LLM) kerap menghasilkan fakta palsu jika tak punya jawaban.
Contohnya Google Bard salah sebutkan informasi teleskop James Webb Halusinasi AI, telah merugikan perusahaan $100 miliar.
LLM konvensional hanya tahu informasi hingga masa pelatihannya (misal, 2023 data telah usang). RAG menghubungkannya ke sumber real-time seperti berita atau laporan mutakhir.
RAG menyertakan citation (sumber rujukan) sebagai transparansi, sehingga pengguna bisa verifikasi kebenaran respons.
Cara Kerja RAG: 4 Tahap Simpel
- Pertanyaan: Misal, “Berapa tingkat pertumbuhan energi terbarukan 2024?”
- Pencarian Data: Sistem memindai basis pengetahuan (misal, laporan terbaru atau database perusahaan) menggunakan embedding vector untuk temukan dokumen relevan 110.
- Augmentasi: Informasi yang diambil digabung dengan pertanyaan pengguna.
-
Generasi Jawaban: LLM menghasilkan respons akurat berdasarkan data terbaru + pengetahuan dasarnya.