Oleh Arwinto P. Nugroho, Country Head PingCAP Indonesia
Menurut survei Statista, Indonesia menjadi negara dengan adopsi AI tertinggi keempat di dunia. Sekitar 41% masyarakat Indonesia telah menggunakan AI, seperti ChatGPT untuk membantu kehidupan sehari-hari.
Minat ini juga dilihat oleh pemerintah sebagai peluang yang dapat mendorong pertumbuhan ekonomi hingga $366 miliar dalam satu dekade mendatang. Untuk itu, pemerintah secara aktif mengembangkan AI dengan membentuk Strategi Ekonomi Digital Nasional.
Di sektor industri, AI juga telah memberikan banyak manfaat dengan meningkatkan efisiensi dan personalisasi. Perusahaan memanfaatkan AI untuk layanan pelanggan, otomatisasi, dan inovasi.
Para ahli juga memprediksi bahwa AI akan semakin terintegrasi dalam kehidupan sehari-hari pada tahun 2030. Seiring dengan semakin canggih perkembangannya, AI juga terus dituntut untuk berkembang, dalam konteks sebagai asisten sehari-hari, AI diharapkan mampu memberikan berbagai respons.
Namun, terkadang teknologi ini masih kerap memberikan respons yang tidak akurat, atau yang disebut dengan “halusinasi”. Biasanya, ini adalah akibat keterbatasan pelatihan data, sehingga terdapat kegagalan dalam menangkap konteks dari permintaan pengguna dan mengolah keberagaman informasi secara menyeluruh.
Untuk meningkatkan akurasi AI, teknologi seperti Large Language Models (LLM) harus didukung oleh Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan database vektor agar bisa memperdalam pemahaman konteks.
RAG adalah pendekatan AI hybrid yang dapat meningkatkan akurasi dan relevansi kontekstual pada respons yang dihasilkan. Berbeda dengan chatbot AI generatif tradisional, RAG mengintegrasikan mekanisme pencarian (retrieval) yang mengambil data eksternal secara real-time dari database atau web, sehingga memastikan jawaban yang up-to-date dan akurat.
Hal ini menjadikan RAG sangat cocok untuk industri yang memerlukan pengetahuan khusus, seperti layanan pelanggan dan dokumentasi teknis.
Arsitektur RAG menggabungkan Retrieval-Based Models, yang menggunakan database vektor untuk mengindeks dan mencari koleksi dokumen dalam jumlah besar, dengan Generation Models yang menghasilkan respons seperti manusia. Pendekatan ganda ini memungkinkan RAG dalam memberikan informasi yang lebih andal dan kontekstual, menjadikannya tools yang sangat kuat untuk aplikasi bisnis yang menuntut akurasi dan fleksibilitas.
RAG beroperasi melalui tiga tahap utama: Query Processing, di mana model pencarian (retrieval) mencari dokumen paling relevan dalam database yang telah diindeks sebelumnya; Contextual Embedding, ketika dokumen yang ditemukan diubah menjadi representasi vektor untuk menangkap makna semantik; dan Response Generation, di mana model generatif menggabungkan kueri asli dengan embedding untuk menghasilkan respons yang akurat dan sesuai dengan konteks. Proses ini memastikan bahwa teks yang dihasilkan AI tidak hanya koheren, tetapi juga diperkuat dengan informasi yang tepat dan relevan.
Sementara vector database memainkan peran penting dalam meningkatkan akurasi dan skalabilitas LLM.
Database ini menyimpan embedding yang dihasilkan oleh LLM dan mengambilnya kembali secara real-time dengan efisien, lebih cepat dan akurat. Dengan mengintegrasikan vector database, bisnis dapat mengoptimalkan pemrosesan data, meningkatkan efisiensi, dan mengurangi biaya operasional.
| Penulis | : | Adam Rizal |
| Editor | : | Adam Rizal |
