Membangun Sistem RAG yang Efisien: Dari Pemula hingga Praktik Terbaik

Retrieval-Augmented Generation (RAG) telah menjadi teknologi kunci untuk membangun aplikasi berbasis model bahasa besar (Large Language Model, LLM). Ia meningkatkan kemampuan LLM dengan mengambil informasi relevan dari sumber pengetahuan eksternal, mengatasi keterbatasan LLM dalam cakupan pengetahuan dan ketepatan waktu. Artikel ini akan membahas secara mendalam berbagai tahapan RAG, dan memberikan tips praktis serta praktik terbaik untuk membangun sistem RAG yang efisien.

Apa itu RAG?

RAG adalah sebuah arsitektur yang, sebelum menghasilkan jawaban, pertama-tama mengambil informasi yang relevan dari basis pengetahuan eksternal. Metode ini secara efektif menggabungkan kemampuan generasi LLM dengan akurasi dan real-time data eksternal. Sederhananya, RAG mencakup beberapa langkah kunci berikut:

1. Pengambilan (Retrieval): Berdasarkan pertanyaan pengguna, ambil dokumen atau fragmen informasi yang relevan dari basis pengetahuan eksternal.
2. Peningkatan (Augmentation): Tambahkan informasi yang diambil ke pertanyaan pengguna, membentuk sebuah petunjuk (Prompt) yang ditingkatkan.
3. Generasi (Generation): Masukkan petunjuk yang ditingkatkan ke dalam LLM, hasilkan jawaban atau teks akhir.

Keunggulan RAG

• Peningkatan Pengetahuan: RAG memungkinkan LLM untuk mengakses informasi yang lebih luas dan terbaru, sehingga mengatasi keterbatasan pengetahuan bawaan LLM.
• Kemampuan Dijelaskan: RAG menyediakan dokumen yang diambil sebagai dasar jawaban, meningkatkan kemampuan penjelasan dan kredibilitas jawaban.
• Mengurangi Halusinasi: Dengan mendasarkan jawaban pada pengetahuan eksternal, RAG dapat secara signifikan mengurangi risiko LLM menghasilkan "halusinasi" (yaitu, mengarang fakta).
• Real-time: RAG dapat diintegrasikan dengan sumber data real-time, memastikan LLM dapat memberikan informasi terbaru.
• Efektivitas Biaya: Dibandingkan dengan melatih ulang LLM, RAG adalah cara yang lebih ekonomis dan efektif untuk memperbarui pengetahuan.

Langkah-langkah Membangun Sistem RAG

Berikut adalah langkah-langkah detail untuk membangun sistem RAG:

1. Persiapan Data

• Pemilihan Sumber Data: Pilih basis pengetahuan yang sesuai, seperti perpustakaan dokumen, konten situs web, database, API, dll.
• Pembersihan dan Pra-pemrosesan Data: Lakukan pembersihan, penghapusan duplikat, pemformatan, dan pemrosesan lainnya pada data untuk memastikan kualitas dan konsistensi data.
• Pembagian Dokumen (Chunking): Bagi dokumen besar menjadi blok teks (chunks) yang lebih kecil agar mudah diambil. Strategi Chunking memiliki dampak besar pada kinerja RAG. Strategi umum termasuk pembagian ukuran tetap, pembagian berbasis semantik, dll.
  • Pembagian Ukuran Tetap: Bagi dokumen berdasarkan jumlah karakter atau token tetap.
  • Pembagian Berbasis Semantik: Cobalah untuk membagi dokumen berdasarkan unit semantik, seperti kalimat, paragraf, atau bab. Beberapa alat seperti Langchain menyediakan pembagi dokumen berbasis segmentasi semantik teks.

2. Pembangunan Indeks

• Penyematan (Embedding): Gunakan model penyematan (misalnya, text-embedding-ada-002 OpenAI atau sentence transformers Hugging Face) untuk mengubah blok teks menjadi representasi vektor. Model penyematan dapat menyandikan informasi semantik teks menjadi vektor, sehingga teks yang secara semantik serupa lebih dekat dalam ruang vektor.
• Basis Data Vektor: Simpan vektor penyematan ke dalam basis data vektor, seperti Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma, dll. Basis data vektor dapat melakukan pencarian kesamaan secara efisien, menemukan blok teks yang paling relevan berdasarkan pertanyaan pengguna.
• Manajemen Metadata: Selain konten teks, Anda juga dapat menyimpan metadata untuk setiap blok teks, seperti sumber dokumen, waktu pembuatan, dll. Metadata dapat digunakan untuk memfilter dan mengurutkan hasil pencarian.

3. Pengambilan (Retrieval)

• Query Embedding (Penyematan Kueri): Menggunakan model penyematan yang sama dengan pembangunan indeks untuk mengubah kueri pengguna menjadi representasi vektor.
• Pencarian Kesamaan (Similarity Search): Melakukan pencarian kesamaan di database vektor untuk menemukan blok teks yang paling mirip dengan vektor kueri. Metrik kesamaan yang umum digunakan termasuk kesamaan kosinus, jarak Euclidean, dll.
• Penyortiran dan Pemfilteran Hasil Pencarian (Retrieval Result Ranking and Filtering): Mengurutkan dan memfilter hasil pencarian berdasarkan skor kesamaan dan metadata, memilih blok teks yang paling relevan.
• Strategi Recall (Recall Strategy): Perlu mempertimbangkan tingkat recall pencarian, yaitu apakah semua dokumen yang relevan dapat ditemukan. Anda dapat mencoba strategi pencarian yang berbeda, seperti meningkatkan jumlah hasil pencarian, menggunakan metrik kesamaan yang berbeda, dll.

4. Generasi

• Prompt Engineering (Rekayasa Prompt): Merancang templat prompt yang sesuai, menggabungkan blok teks yang diambil dengan kueri pengguna. Templat prompt yang baik dapat memandu LLM untuk menghasilkan jawaban yang lebih akurat dan relevan.
  • In-Context Learning (Pembelajaran Dalam Konteks): Menyertakan beberapa contoh dalam prompt, yang menunjukkan cara menghasilkan jawaban berdasarkan konteks.
  • Instruksi yang Jelas (Explicit Instructions): Secara eksplisit memberi tahu LLM tugas yang perlu diselesaikan dalam prompt, seperti "Jawab pertanyaan berdasarkan informasi berikut", "Rangkum konten berikut", dll.
• Pemilihan LLM (LLM Selection): Memilih LLM yang sesuai untuk menghasilkan jawaban. LLM yang umum digunakan termasuk GPT-3.5 dan GPT-4 dari OpenAI, Claude dari Anthropic, Gemini dari Google, dll.
• Penyesuaian Parameter Generasi (Generation Parameter Tuning): Menyesuaikan parameter generasi LLM, seperti suhu (temperature), panjang maksimum (max length), dll., untuk mengontrol gaya dan kualitas teks yang dihasilkan.
• Pasca-pemrosesan (Post-processing): Melakukan pasca-pemrosesan pada jawaban yang dihasilkan oleh LLM, seperti menghapus informasi yang berlebihan, memperbaiki kesalahan tata bahasa, dll.

Tips Praktis dan Praktik Terbaik

• Memilih Database Vektor yang Sesuai (Choosing the Right Vector Database): Database vektor yang berbeda memiliki perbedaan dalam kinerja, skalabilitas, harga, dll., dan perlu dipilih berdasarkan kebutuhan aktual.
• Mengoptimalkan Strategi Chunking (Optimizing Chunking Strategy): Strategi chunking memiliki dampak besar pada kinerja RAG. Perlu disesuaikan berdasarkan karakteristik dokumen dan kemampuan LLM.
• Menggunakan Teknik Pencarian Tingkat Lanjut (Using Advanced Retrieval Techniques): Selain pencarian kesamaan dasar, Anda juga dapat menggunakan beberapa teknik pencarian tingkat lanjut, seperti:
  • Pencarian Multi-Vektor (Multi-Vector Retrieval): Menghasilkan beberapa vektor penyematan untuk setiap blok dokumen, misalnya vektor penyematan berdasarkan perspektif atau granularitas yang berbeda.
  • Pencarian Hibrida (Hybrid Retrieval): Menggabungkan pencarian berbasis kata kunci dan pencarian berbasis semantik untuk meningkatkan akurasi pencarian.
• Menggunakan Teknik Rekayasa Prompt (Using Prompt Engineering Techniques): Rekayasa prompt adalah faktor kunci yang memengaruhi kinerja RAG. Anda dapat mencoba templat prompt yang berbeda dan melakukan verifikasi eksperimental.
• Mengevaluasi Kinerja Sistem RAG (Evaluating the Performance of RAG Systems): Menggunakan metrik evaluasi yang sesuai untuk mengevaluasi kinerja sistem RAG, seperti akurasi, recall, kefasihan, dll.
• Optimasi Berkelanjutan (Continuous Optimization): Kinerja sistem RAG perlu dioptimalkan secara berkelanjutan. Perlu secara teratur mengevaluasi dan menyesuaikan setiap tautan, seperti sumber data, model penyematan, database vektor, templat prompt, dll.
• Mempertimbangkan Varian RAG (Considering RAG Variants): Dengan perkembangan teknologi RAG yang berkelanjutan, banyak varian RAG telah muncul, seperti:
  • Agentic RAG: Menggabungkan teknologi AI Agent, memungkinkan sistem RAG untuk secara mandiri melakukan pencarian pengetahuan dan menghasilkan jawaban.
  • bRAG (Boosting RAG): Meningkatkan kinerja sistem RAG dengan mengoptimalkan tautan pencarian dan generasi.

Rekomendasi Alat

• Langchain: Kerangka kerja pengembangan aplikasi LLM yang populer, menyediakan komponen dan alat terkait RAG yang kaya.
• LlamaIndex: Kerangka kerja sumber terbuka yang berfokus pada RAG, menyediakan koneksi data, pembangunan indeks, mesin kueri, dan fungsi lainnya.
• Haystack: Kerangka kerja pengembangan aplikasi LLM modular, menyediakan fungsi RAG yang kuat.
• Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma: Database vektor yang umum digunakan, menyediakan fungsi pencarian kesamaan yang efisien.
• Hugging Face Transformers: Perpustakaan NLP yang populer, menyediakan berbagai model pra-pelatihan, termasuk model penyematan.## Ringkasan

RAG adalah teknologi yang kuat yang secara efektif dapat meningkatkan kemampuan LLM, memungkinkannya untuk mengakses pengetahuan yang lebih luas dan terkini. Melalui langkah-langkah, tips, dan alat yang diperkenalkan dalam artikel ini, Anda dapat membangun sistem RAG yang efisien dan menerapkannya ke berbagai skenario praktis, seperti layanan pelanggan cerdas, tanya jawab pengetahuan, pembuatan konten, dll. Ingat, sistem RAG perlu terus dioptimalkan untuk mencapai kinerja terbaik. Teruslah belajar dan berlatih, serta jelajahi lebih banyak kemungkinan RAG!