Bayangkan jika setiap interaksi dengan kecerdasan buatan (AI) terasa seperti mengobrol dengan seorang ahli-berwawasan luas, tepat, dan tepat sasaran. Itulah standar emas yang ingin dicapai oleh bisnis di GenAI.
Namun, inilah kenyataan pahitnya: model AI tradisional sering kali meleset dari sasaran, karena mengandalkan data pelatihan statis yang dengan cepat menjadi usang. Ketika dunia bergerak cepat, AI Anda tidak boleh ketinggalan.
Masuki retrieval-augmented generation (RAG), sebuah terobosan penting dalam AI. RAG memanfaatkan data dinamis dari basis pengetahuan internal atau sumber tepercaya, sehingga memberikan respons yang bermanfaat dan akurat secara faktual.
Sudahkah Anda merasa penasaran? Artikel ini menjelaskan tentang RAG, kasus penggunaannya di dunia nyata, dan cara mengimplementasikannya untuk model AI yang lebih cerdas.
โฐ Ringkasan 60 Detik
- AI generatif sangat kuat namun terkadang dapat memberikan hasil yang tidak akurat, terutama di area yang kritis
- Retrieval-augmented generation (RAG) mengatasi hal ini dengan menggabungkan model bahasa yang besar dengan sumber data eksternal untuk meningkatkan akurasi
- Model RAG mengambil data yang relevan dari sumber eksternal, mengintegrasikannya dengan pengetahuan yang sudah ada, dan menghasilkan respons yang tepat dan relevan secara kontekstual
- Manfaatnya meliputi pengurangan halusinasi, informasi terkini, efektivitas biaya, akurasi, dan transparansi.
- Kasus penggunaan dan aplikasi RAG mencakup pemrosesan bahasa alami (NLP), chatbot, penelitian hukum, perawatan kesehatan, dan deteksi penipuan
- Tantangan yang dihadapi termasuk halusinasi, akurasi pengambilan, dan skalabilitas, dengan peningkatan berkelanjutan untuk mengatasinya
- ClickUp menggunakan RAG untuk pengambilan data yang didukung AI, otomatisasi tugas, wawasan waktu nyata, dan integrasi dengan platform eksternal
Apa itu RAG
Retrieval-augmented generation (RAG), yang diperkenalkan pada tahun 2020 oleh Meta (sebelumnya Facebook), adalah teknik AI transformatif yang meningkatkan pembuatan teks dengan menggabungkan sistem pengambilan dengan model bahasa besar (LLM).
Alih-alih hanya mengandalkan pengetahuan yang telah dilatih sebelumnya, sistem RAG mengambil informasi yang relevan dari sumber data eksternal dan mengintegrasikannya ke dalam respons mereka, sehingga menghasilkan informasi yang lebih relevan secara kontekstual.
Hal ini seperti memberikan akses kepada AI ke perpustakaan pengetahuan terkini yang terus berkembang, sehingga memungkinkannya untuk mengambil informasi baru saat dibutuhkan. Dalam komputasi modern, RAG sangat penting karena membantu sistem AI tetap mutakhir tanpa perlu dilatih ulang. Ini adalah langkah penting menuju AI yang dapat berpikir dan beradaptasi seperti manusia!
๐ง Fakta Menarik: AI turut menulis novel fiksi ilmiah, 1 the Road, di mana AI menghasilkan teks dengan gaya penulis terkenal. Meskipun AI tidak 'merasakan' kreativitas, AI dapat mengejutkan kolaborator manusia dengan perubahan yang tak terduga, memadukan imajinasi manusia dan pembelajaran mesin (ML).
Cara Kerja Retrieval-Augmented Generation
Mari kita telaah bagaimana sistem RAG menggabungkan pencarian informasi dan pemrosesan bahasa alami untuk memberikan respons yang relevan secara kontekstual.
Pada intinya, RAG menggabungkan dua proses utama:
- Pembuatan bahasa alami: Ini adalah cara mesin membuat teks yang mirip manusia berdasarkan masukan. Misalnya, jika Anda mengajukan pertanyaan, model bahasa akan menghasilkan jawaban yang relevan
- Pengambilan informasi: Alih-alih hanya mengandalkan memori, AI mengambil data eksternal dari web atau database besar untuk meningkatkan responsnya
Sekarang, Anda pasti bertanya-tanya, *"Bagaimana cara AI menemukan informasi yang tepat?"
Di sinilah database vektor dan mesin pencari berperan. Bayangkan Anda memiliki ribuan dokumen, buku, atau artikel yang tersimpan di perpustakaan digital. AI tidak mencari kata-kata yang tepat.
RAG mengubah pertanyaan Anda dan dokumen menjadi vektor - representasi numerik dari makna dan konteks. Mesin pencari kemudian menemukan vektor yang paling dekat maknanya dengan pertanyaan Anda.
Setelah sistem mengambil informasi yang relevan, model bahasa besar (LLM) seperti GPT menggabungkan data baru dengan pengetahuan yang sudah ada-menghasilkan respons yang lebih akurat dan menyeluruh.
๐ Tahukah Anda? 72% bisnis di seluruh dunia telah menerapkan sistem berbasis AI untuk meningkatkan keterlibatan pelanggan dan merampingkan operasi.
Manfaat Menggunakan RAG
Generasi yang ditingkatkan dengan pengambilan menawarkan beberapa manfaat utama yang secara signifikan meningkatkan kinerja dan keandalan model AI. Berikut adalah beberapa di antaranya:
- Mengurangi halusinasi: Meminimalkan risiko halusinasi yang dihasilkan oleh AI (contoh jawaban yang salah atau dibuat-buat) dengan menggunakan data eksternal untuk memverifikasi respons
- Akses ke informasi terkini: Memungkinkan model untuk mengakses informasi terkini, mengatasi keterbatasan set data pelatihan statis. Memastikan respons yang akurat berdasarkan data pasar terbaru, tren, atau peristiwa waktu nyata
- Skalabilitas dan efektivitas biaya: Mengintegrasikan informasi baru melalui sumber data eksternal atau basis pengetahuan tanpa mengeluarkan biaya pembaruan model yang lengkap
- Transparansi yang lebih baik: Termasuk kutipan sumber, meningkatkan transparansi dan kepercayaan dengan memungkinkan pengguna memverifikasi kredibilitas informasi
Fakta Menarik: Dalam mitologi Yunani, Hephaestus, dewa keahlian, digambarkan sebagai pelopor kecerdasan buatan, membuat automata yang berfungsi sebagai asisten cerdas seperti manusia. Kreasi ini mencerminkan keinginan kuno manusia untuk memberikan kemampuan seperti manusia kepada mesin.
Aplikasi dan Kasus Penggunaan RAG
RAG bukan hanya sebuah konsep teoretis - RAG telah menciptakan gelombang di berbagai industri. Mari kita jelajahi beberapa aplikasi dunia nyata dan kasus penggunaan RAG:
Pemrosesan bahasa alami (NLP) dan peringkasan otomatis
RAG unggul dalam tugas-tugas yang membutuhkan pemahaman yang bernuansa dan ekstraksi informasi yang tepat. Dengan mengambil dokumen yang relevan, RAG dapat menghasilkan ringkasan yang tidak hanya ringkas tetapi juga sangat akurat. Hal ini sangat berharga untuk:
- Analisis dokumen hukum: Meringkas teks hukum yang panjang dengan tetap mempertahankan detail penting
- Peringkasan makalah penelitian: Meringkas makalah akademis yang rumit menjadi ringkasan yang mudah dicerna untuk peneliti dan mahasiswa
- Rangkuman artikel berita: Memberikan rangkuman ringkas tentang peristiwa berita terkini, memastikan pembaca mendapatkan informasi penting dengan cepat
- Pencarian informasi medis: Sistem yang didukung RAG dapat membantu para profesional medis dalam mengakses dan meringkas penelitian terbaru, pedoman klinis, dan catatan pasien, sehingga dapat meningkatkan perawatan pasien
Chatbot dan asisten virtual
RAG secara signifikan meningkatkan kemampuan chatbot dan asisten virtual, sehingga memungkinkan mereka memberikan respons yang lebih akurat dan relevan secara kontekstual. Aplikasi utama meliputi:
- Dukungan pelanggan: Menjawab pertanyaan pelanggan yang kompleks dengan mengambil informasi dari basis pengetahuan, FAQ, dan manual produk
- Rekomendasi yang dipersonalisasi: Memberikan rekomendasi yang disesuaikan berdasarkan preferensi pengguna dan data historis yang diambil dari profil pengguna dan katalog produk. Dalam eCommerce, RAG dapat mendukung sistem pencarian dan rekomendasi produk yang canggih, sehingga memberikan pengalaman berbelanja yang lebih relevan dan personal kepada pelanggan
- Pembelajaran interaktif: Membuat chatbot edukasi yang dapat menjawab pertanyaan siswa dengan mengambil materi yang relevan dari buku pelajaran dan sumber daya online. RAG dapat diterapkan dalam alat pendidikan untuk mengambil materi pendidikan yang relevan dan memberikan pengalaman belajar yang dipersonalisasi berdasarkan kebutuhan unik siswa
Integrasi dengan perpustakaan digital dan proses bisnis
Kemampuan RAG untuk menjembatani kesenjangan antara pencarian informasi dan pembuatan konten membuatnya sangat berharga untuk mengelola dan memanfaatkan repositori data yang besar. Contohnya antara lain:
- Manajemen pengetahuan perusahaan: Memungkinkan karyawan menemukan dan menggunakan informasi yang relevan dengan cepat dari dokumen internal, basis data, dan wiki
- Pencarian perpustakaan digital: Meningkatkan fungsionalitas pencarian di perpustakaan digital dengan menyediakan tidak hanya hasil pencarian, tetapi juga ringkasan dan jawaban yang dihasilkan berdasarkan dokumen yang diambil
- Pembuatan laporan otomatis: Menghasilkan laporan yang komprehensif dengan mengambil dan mensintesis data dari berbagai sumber, merampingkan alur kerja bisnis
- Analisis keuangan: Menganalisis laporan keuangan dan artikel berita yang luas untuk memberikan ringkasan dan wawasan
- Penelitian hukum: Pengacara dapat menggunakan RAG untuk menemukan hukum kasus dan undang-undang yang relevan dengan cepat, menghemat waktu dan meningkatkan keakuratan penelitian hukum
- Pembuatan konten: RAG dapat membantu penulis dalam menghasilkan konten berkualitas tinggi dengan mengambil dan mensintesis informasi dari berbagai sumber
- Pembuatan kode: RAG dapat digunakan untuk mengambil contoh kode dan dokumentasi, lalu membuat kode baru berdasarkan informasi yang diambil
- Deteksi penipuan: Sistem RAG dapat memeriksa ulang data transaksi terhadap pola penipuan eksternal atau laporan berita di bidang keuangan, memberikan pengambilan informasi yang relevan secara real-time dan akurat untuk meningkatkan deteksi penipuan
๐ก Kiat Pro: Integrasikan sistem RAG dengan basis pengetahuan dinamis untuk menyediakan konten yang relevan secara real-time, seperti buku teks dan makalah penelitian. Pendekatan ini meningkatkan akurasi dan kedalaman respons, sehingga meningkatkan hasil pembelajaran siswa.
Contoh nyata perusahaan yang memanfaatkan teknologi RAG
Beberapa perusahaan teknologi dan penyedia layanan telah mengintegrasikan RAG ke dalam platform mereka untuk meningkatkan kinerja:
- Google: Google mengembangkan Vertex AI Search untuk membantu menciptakan solusi pencarian dengan hasil berkualitas Google yang disesuaikan dengan data bisnis
- Amazon: Alexa menggunakan RAG untuk mengambil data produk secara real-time, memberikan respons suara yang dipersonalisasi
- Spotify: Spotify memanfaatkan RAG untuk menghasilkan daftar putar yang disesuaikan berdasarkan riwayat mendengarkan pengguna
- Meta: RAG membantu meningkatkan konten dan rekomendasi yang dipersonalisasi dengan menarik data eksternal dari interaksi pengguna atau sumber eksternal
Memanfaatkan RAG: Tantangan dan Pertimbangan
Meskipun RAG menawarkan manfaat yang signifikan, RAG juga memiliki beberapa tantangan, antara lain:
1. Halusinasi dalam AI
Halusinasi AI terjadi ketika model menghasilkan informasi yang masuk akal namun secara faktual salah. Dalam sistem RAG, kualitas data yang buruk atau salah menafsirkan data yang diambil dapat menyebabkan respons yang menyesatkan.
Strategi mitigasi:
- Meningkatkan mekanisme pencarian untuk memprioritaskan sumber data eksternal yang dapat dipercaya
- Menerapkan mekanisme pemeriksaan fakta dalam proses pembuatan
- Menyempurnakan jalur validasi data untuk memastikan informasi yang diambil dapat diandalkan
2. Akurasi dalam pengambilan
Kualitas teks yang dihasilkan sangat bergantung pada keakuratan informasi yang diambil. Tanggapan dapat membingungkan atau tidak lengkap jika sistem menarik dokumen yang tidak relevan atau data yang sudah ketinggalan zaman.
Strategi mitigasi:
- Gunakan pencarian semantik dan basis data vektor untuk meningkatkan relevansi dokumen yang diambil
- Menyempurnakan sistem pencarian untuk meningkatkan pemahaman kontekstual atas kueri pengguna
- Terus memperbarui basis pengetahuan untuk memastikan akses ke informasi terkini
3. Skalabilitas dan caching
Menangani kumpulan data yang besar secara efisien sangat penting untuk mempertahankan kinerja. Seiring bertambahnya volume data, waktu pengambilan data dapat meningkat, sehingga menghasilkan waktu respons yang lebih lambat.
Strategi mitigasi:
- Mengoptimalkan pengindeksan data dan memanfaatkan basis data vektor untuk mengambil dokumen yang relevan secara efisien
- Gunakan mekanisme caching untuk menyimpan data eksternal yang sering diakses
- Skala sistem dengan infrastruktur cloud untuk menangani permintaan yang tinggi tanpa penurunan performa
๐กKiat Profesional: Tingkatkan keterampilan Anda dengan kursus teknik cepat yang dirancang untuk sistem RAG. Buatlah kueri yang efektif yang meningkatkan mekanisme pengambilan dan kemampuan pembuatan, sehingga menghasilkan output AI yang lebih akurat, relevan, dan efisien.
ClickUp dan RAG
ClickUp telah merevolusi cara tim mengelola proyek dan mengambil data, menjadikannya alat bantu yang ampuh dalam sistem pengambilan data.
Inilah cara aplikasi segalanya untuk pekerjaan ini meningkatkan RAG melalui fitur AI dan integrasi tanpa batas:
1. Pengambilan data yang didukung AI
Waktu sangat berharga, dan ClickUp memahami hal itu. Dengan ClickUp Connected Search, Anda bisa dengan cepat menemukan dokumen, tugas, atau catatan yang Anda perlukan di seluruh ruang kerja dan aplikasi yang terhubung.
Namun, bukan hanya itu saja; bagaimana jika alat bantu AI dapat membantu Anda mengambil data masa lalu, menghasilkan wawasan, dan memprediksi hasil tugas untuk memandu keputusan yang lebih cerdas?
Perkenalkan ClickUp Brain!
AI ClickUp memanfaatkan pembelajaran mesin dan model bahasa tingkat lanjut untuk menganalisis data dan tugas internal dan eksternal, sehingga dapat menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti secara real-time.
2. Integrasi dengan aplikasi eksternal
ClickUp melampaui platformnya dengan berintegrasi dengan aplikasi populer lainnya-memberi Anda akses tanpa batas ke dokumen dan kode penting dalam ClickUp.
Bayangkan ini: Anda sedang mengerjakan sebuah proyek dan perlu mengambil file dari Google Drive atau meninjau potongan kode dari GitHub. Dengan integrasi ClickUp, Anda tidak perlu berpindah tab atau berpindah-pindah platform.
Cukup cari dan ambil semuanya dari satu lokasi pusat. Pengalaman pencarian terpadu ini membantu tim tetap terorganisir tanpa membuang waktu untuk berpindah-pindah aplikasi.
๐ฎClickUp Insight: 83% pekerja berpengetahuan mengandalkan email dan obrolan untuk komunikasi tim. Namun, hampir 60% dari hari kerja mereka hilang untuk beralih antara alat ini dan mencari informasi. Dengan aplikasi yang bisa melakukan segalanya untuk pekerjaan seperti ClickUp, manajemen proyek, perpesanan, email, dan chatting Anda menyatu di satu tempat! Saatnya untuk memusatkan dan memberi energi!
3. Meningkatkan produktivitas ruang kerja
AI ClickUp (ClickUp Brain) adalah asisten pintar Anda untuk meningkatkan produktivitas ruang kerja. Ini menyederhanakan alur kerja yang kompleks dan mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang, sehingga Anda dapat fokus pada pekerjaan yang berdampak besar.
Dengan menyederhanakan proses, ClickUp Brain membantu Anda bekerja lebih cerdas, meningkatkan efisiensi, dan mencapai hasil proyek yang lebih baik.
4. Jawaban waktu nyata dan pembuatan konten
Salah satu fitur menonjol dari AI ClickUp adalah kemampuannya untuk menjawab pertanyaan secara real-time terkait tugas atau detail proyek. Hanya dengan beberapa klik, Anda bisa membuat konten atau mendapatkan wawasan langsung dari ruang kerja. Fitur ini meningkatkan kolaborasi dan mengurangi waktu yang dihabiskan untuk mencari informasi.
5. Dukungan pelanggan yang cerdas
Ucapkan selamat tinggal pada respons chatbot yang umum. Sistem dukungan pelanggan yang didukung oleh retrieval-augmented generation dapat mengakses data secara real-time, memberikan jawaban yang tepat dan relevan secara kontekstual, yang disesuaikan dengan kebutuhan setiap pelanggan.
Henry adalah Asisten AI ClickUp yang membantu calon pengguna dan pengguna ClickUp saat ini untuk menyelesaikan masalah mereka dengan memberikan lebih banyak informasi mengenai berbagai fitur dan kemampuan produktivitas ClickUp.
Kami menggunakan ClickUp untuk semua manajemen proyek dan tugas, serta sebagai basis pengetahuan. ClickUp juga telah diadopsi untuk memantau dan memperbarui kerangka kerja OKR kami dan beberapa kasus penggunaan lainnya, termasuk diagram alir dan formulir permintaan cuti serta alur kerja. Sangat menyenangkan bisa melayani semua ini dalam satu produk, karena semuanya bisa dengan mudah saling terkait.
Kami menggunakan ClickUp untuk semua manajemen proyek dan tugas, serta sebagai basis pengetahuan. ClickUp juga telah diadopsi untuk memantau dan memperbarui kerangka kerja OKR kami dan beberapa kasus penggunaan lainnya, termasuk diagram alir dan formulir permintaan cuti serta alur kerja. Sangat menyenangkan bisa melayani semua ini dalam satu produk, karena semuanya bisa dengan mudah saling terkait.
๐ Tahukah Anda Bisnis dapat menghemat sekitar 30% biaya dukungan pelanggan dengan menggunakan chatbot, karena mereka secara efisien menangani pertanyaan rutin. Mereka dapat mengurangi kebutuhan akan agen manusia untuk tugas-tugas dasar dan memungkinkan dukungan 24/7 tanpa biaya tenaga kerja tambahan.
Baca Juga: Contoh Otomatisasi Alur Kerja dan Kasus Penggunaan
ClickUp AI: Satu AI Untuk Semua Kebutuhan Anda
Kekuatan retrieval-augmented generation (RAG) terletak pada kemampuannya untuk memberikan informasi yang tepat pada waktu yang tepat. Jika diimplementasikan dengan benar, AI dapat meningkatkan berbagai fungsi bisnis.
Dengan ClickUp Brain, Anda dapat membuka potensi penuh dari pengambilan data yang ditingkatkan dengan mengotomatiskan pengambilan keputusan, mengidentifikasi kemacetan, dan memanfaatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data waktu nyata yang didukung oleh fitur-fitur seperti AI yang terhubung.
Jelajahi fungsionalitas canggih ClickUp AI untuk mengelola operasi bisnis, proyek, dan dokumen secara efisien serta meningkatkan alur kerja AI dan ML dengan pengetahuan eksternal.
Ingin tahu lebih lanjut tentang ClickUp AI?
Daftar akun ClickUp gratis dan mulailah hari ini juga!