Memahami RAG: Bagaimana mengintegrasikan AI LLM generatif dengan pengetahuan bisnis Anda

Tingkatkan penggunaan AI di organisasi Anda dengan mengintegrasikan LLM dengan data bisnis tertentu untuk respons yang lebih akurat menggunakan database vektor dan alat sumber terbuka.

Dalam lanskap kecerdasan buatan generatif (Gen AI) yang berkembang pesat, model bahasa besar (LLM) seperti GPT-4 OpenAI, Gemma Google, LLaMA 3.1 Meta, Mistral.AI, Falcon, dan alat AI lainnya menjadi aset bisnis yang sangat diperlukan.

Salah satu kemajuan paling menjanjikan dalam domain ini adalah Retrieval Augmented Generation (RAG). Namun apa sebenarnya RAG itu, dan bagaimana cara mengintegrasikannya dengan dokumen dan pengetahuan bisnis Anda?

Memahami RAG

RAG adalah pendekatan yang menggabungkan LLM Gen AI dengan teknik pengambilan informasi. Pada dasarnya, RAG memungkinkan LLM untuk mengakses pengetahuan eksternal yang disimpan dalam database, dokumen, dan penyimpanan informasi lainnya, sehingga meningkatkan kemampuan mereka untuk menghasilkan respons yang akurat dan relevan secara kontekstual.

Seperti yang dijelaskan oleh Maxime Vermeir, direktur senior strategi AI di ABBYY, sebuah perusahaan terkemuka dalam pemrosesan dokumen dan solusi AI: "RAG memungkinkan Anda menggabungkan penyimpanan vektor Anda dengan LLM itu sendiri. Kombinasi ini memungkinkan LLM untuk berpikir tidak hanya sendiri pengetahuan yang sudah ada sebelumnya tetapi juga pada pengetahuan aktual yang Anda berikan melalui petunjuk spesifik. Proses ini menghasilkan jawaban yang lebih akurat dan relevan secara kontekstual."

Kemampuan ini sangat penting bagi bisnis yang perlu mengekstrak dan memanfaatkan pengetahuan spesifik dari sumber data yang luas dan tidak terstruktur, seperti PDF, dokumen Word, dan format file lainnya. Seperti yang dijelaskan Vermeir dalam blognya, RAG memberdayakan organisasi untuk memanfaatkan potensi penuh data mereka, menyediakan cara yang lebih efisien dan akurat untuk berinteraksi dengan solusi berbasis AI.

Mengapa RAG penting bagi organisasi Anda

LLM tradisional dilatih pada kumpulan data yang luas, sering disebut "pengetahuan dunia". Namun, data pelatihan umum ini tidak selalu dapat diterapkan pada konteks bisnis tertentu. Misalnya, jika bisnis Anda beroperasi di industri khusus, dokumen internal dan pengetahuan hak milik Anda jauh lebih berharga daripada informasi umum.

Maxime mencatat: "Saat membuat LLM untuk bisnis Anda, terutama yang dirancang untuk meningkatkan pengalaman pelanggan, sangat penting bahwa model tersebut memiliki pengetahuan mendalam tentang lingkungan bisnis spesifik Anda. Di sinilah RAG berperan, karena memungkinkan LLM untuk mengakses dan bernalar dengan pengetahuan yang benar-benar penting bagi organisasi Anda, sehingga menghasilkan respons yang akurat dan sangat relevan terhadap kebutuhan bisnis Anda."

Dengan mengintegrasikan RAG ke dalam strategi AI Anda, Anda memastikan bahwa LLM Anda bukan hanya alat umum tetapi juga asisten khusus yang memahami nuansa operasi bisnis, produk, dan layanan Anda.

Bagaimana RAG bekerja dengan database vektor

Penggambaran cara kerja pipeline data RAG pada umumnya.

Inti dari RAG adalah konsep database vektor. Basis data vektor menyimpan data dalam vektor, yang merupakan representasi data numerik. Vektor-vektor ini dibuat melalui proses yang dikenal sebagai penyematan, di mana potongan data (misalnya, teks dari dokumen) diubah menjadi representasi matematis yang dapat dipahami dan diambil oleh LLM saat diperlukan.

Maxime menjelaskan: "Penggunaan database vektor dimulai dengan menyerap dan menyusun data Anda. Ini melibatkan pengambilan data terstruktur, dokumen, dan informasi lainnya dan mengubahnya menjadi penyematan numerik. Penyematan ini mewakili data, memungkinkan LLM mengambil informasi yang relevan saat memproses pertanyaan secara akurat."

Proses ini memungkinkan LLM mengakses data spesifik yang relevan dengan kueri daripada hanya mengandalkan data pelatihan umum. Hasilnya, tanggapan yang dihasilkan oleh LLM menjadi lebih akurat dan relevan secara kontekstual, sehingga mengurangi kemungkinan "halusinasi" -- istilah yang digunakan untuk menggambarkan konten buatan AI yang secara faktual tidak benar atau menyesatkan.

Langkah-langkah praktis untuk mengintegrasikan RAG ke dalam organisasi Anda

Menilai lanskap data Anda: Evaluasi dokumen dan data yang dihasilkan dan disimpan organisasi Anda. Identifikasi sumber pengetahuan utama yang paling penting untuk operasi bisnis Anda.
Pilih alat yang tepat: Bergantung pada infrastruktur yang ada, Anda dapat memilih solusi RAG berbasis cloud yang ditawarkan oleh penyedia seperti AWS, Google, Azure, atau Oracle. Alternatifnya, Anda dapat menjelajahi alat dan kerangka kerja sumber terbuka yang memungkinkan penerapan yang lebih disesuaikan.
Persiapan dan penataan data: Sebelum memasukkan data Anda ke database vektor, pastikan data tersebut diformat dan terstruktur dengan benar. Ini mungkin melibatkan konversi PDF, gambar, dan data tidak terstruktur lainnya ke dalam format yang mudah disematkan.
Menerapkan basis data vektor: Siapkan basis data vektor untuk menyimpan representasi data Anda yang tersemat. Basis data ini akan berfungsi sebagai tulang punggung sistem RAG Anda, memungkinkan pengambilan informasi yang efisien dan akurat.
Integrasi dengan LLM: Hubungkan database vektor Anda ke LLM yang mendukung RAG. Bergantung pada persyaratan keamanan dan kinerja Anda, ini bisa berupa layanan LLM berbasis cloud atau solusi lokal.
Uji dan optimalkan: Setelah sistem RAG Anda diterapkan, lakukan pengujian menyeluruh untuk memastikan sistem tersebut memenuhi kebutuhan bisnis Anda. Pantau kinerja, akurasi, dan terjadinya halusinasi, dan lakukan penyesuaian sesuai kebutuhan.
Pembelajaran dan peningkatan berkelanjutan: Sistem RAG bersifat dinamis dan harus terus diperbarui seiring berkembangnya bisnis Anda. Perbarui basis data vektor Anda secara teratur dengan data baru dan latih kembali LLM Anda untuk memastikannya tetap relevan dan efektif.

Menerapkan RAG dengan alat sumber terbuka

Beberapa alat sumber terbuka dapat membantu Anda menerapkan RAG secara efektif dalam organisasi Anda:

LangChain adalah alat serbaguna yang menyempurnakan LLM dengan mengintegrasikan langkah pengambilan ke dalam model percakapan. LangChain mendukung pengambilan informasi dinamis dari database dan koleksi dokumen, menjadikan respons LLM lebih akurat dan relevan secara kontekstual.
LlamaIndex adalah perangkat canggih yang memungkinkan pengembang membuat kueri dan mengambil informasi dari berbagai sumber data, sehingga LLM dapat mengakses, memahami, dan menyatukan informasi secara efektif. LlamaIndex mendukung kueri kompleks dan terintegrasi secara mulus dengan komponen AI lainnya.
Haystack adalah kerangka kerja komprehensif untuk membangun aplikasi RAG yang dapat disesuaikan dan siap produksi. Haystack menghubungkan model, database vektor, dan konverter file ke dalam saluran yang dapat berinteraksi dengan data Anda, mendukung kasus penggunaan seperti menjawab pertanyaan, pencarian semantik, dan agen percakapan.
Verba adalah chatbot RAG sumber terbuka yang menyederhanakan penjelajahan kumpulan data dan penggalian wawasan. Ini mendukung penerapan lokal dan integrasi dengan penyedia LLM seperti OpenAI, Cohere, dan HuggingFace. Fitur inti Verba mencakup impor data yang lancar, resolusi kueri tingkat lanjut, dan kueri yang dipercepat melalui cache semantik, menjadikannya ideal untuk membuat aplikasi RAG yang canggih.
Phoenix berfokus pada observasi dan evaluasi AI. Ia menawarkan alat seperti LLM Traces untuk memahami dan memecahkan masalah aplikasi LLM dan LLM Evals untuk menilai relevansi dan toksisitas aplikasi. Phoenix mendukung penyematan, RAG, dan analisis data terstruktur untuk pengujian A/B dan analisis penyimpangan, menjadikannya alat yang tangguh untuk meningkatkan pipeline RAG.
MongoDB adalah database NoSQL canggih yang dirancang untuk skalabilitas dan performa. Pendekatan berorientasi dokumennya mendukung struktur data yang mirip dengan JSON, menjadikannya pilihan populer untuk mengelola data dinamis dalam jumlah besar. MongoDB sangat cocok untuk aplikasi web dan analisis real-time, dan terintegrasi dengan model RAG untuk memberikan solusi yang kuat dan terukur.
NVIDIA menawarkan serangkaian alat yang mendukung penerapan RAG, termasuk kerangka kerja NeMo untuk membangun dan menyempurnakan model AI dan Pagar Pembatas NeMo untuk menambahkan kontrol yang dapat diprogram ke sistem AI percakapan. NVIDIA Merlin meningkatkan pemrosesan data dan sistem rekomendasi, yang dapat diadaptasi untuk RAG, sementara Triton Inference Server menyediakan kemampuan penerapan model yang skalabel. Platform DGX NVIDIA dan perpustakaan perangkat lunak Rapids juga menawarkan kekuatan komputasi dan akselerasi yang diperlukan untuk menangani kumpulan data besar dan operasi penyematan, menjadikannya komponen berharga dalam pengaturan RAG yang kuat.
Platform Terbuka untuk AI Perusahaan (OPEA): Dikontribusikan sebagai proyek sandbox oleh Intel, inisiatif baru LF AI & Data Foundation bertujuan untuk menstandardisasi dan mengembangkan pipeline RAG sumber terbuka untuk perusahaan. Platform OPEA mencakup blok bangunan yang dapat dipertukarkan untuk sistem AI generatif, cetak biru arsitektur, dan penilaian empat langkah untuk menilai kinerja dan kesiapan untuk mempercepat integrasi AI dan mengatasi titik-titik kendala penting dalam penerapan RAG.

Menerapkan RAG dengan penyedia cloud besar

Penyedia cloud hyperscale menawarkan berbagai alat dan layanan yang memungkinkan bisnis mengembangkan, menerapkan, dan menskalakan sistem RAG secara efisien.

Layanan Web Amazon (AWS)

Amazon Bedrock adalah layanan terkelola sepenuhnya yang menyediakan model fondasi (FM) berperforma tinggi dengan kemampuan untuk membangun aplikasi AI generatif. Batuan dasar mengotomatiskan konversi vektor, pengambilan dokumen, dan pembuatan keluaran.
Amazon Kendra adalah layanan pencarian perusahaan yang menawarkan Retrieve API yang dioptimalkan yang meningkatkan alur kerja RAG dengan hasil pencarian akurasi tinggi.
Amazon SageMaker JumpStart menyediakan hub pembelajaran mesin (ML) yang menawarkan solusi ML bawaan dan model dasar yang mempercepat implementasi RAG.

Google Awan

Vertex AI Vector Search adalah alat yang dibuat khusus untuk menyimpan dan mengambil vektor pada volume tinggi dan latensi rendah, sehingga memungkinkan pengambilan data real-time untuk sistem RAG.
Ekstensi pgvector di Cloud SQL dan AlloyDB menambahkan kemampuan kueri vektor ke database, sehingga meningkatkan aplikasi AI generatif dengan performa lebih cepat dan ukuran vektor lebih besar.
LangChain di Vertex AI: Google Cloud mendukung penggunaan LangChain untuk menyempurnakan sistem RAG, menggabungkan pengambilan data real-time dengan perintah LLM yang diperkaya.

MicrosoftAzure

Azure Machine Learning dengan RAG (Pratinjau) memungkinkan penerapan yang mudah melalui Layanan Azure OpenAI, Pencarian Indeks FAISS (vektor), dan Pencarian Azure AI, serta alat untuk pengelompokan data, penyimpanan vektor, dan integrasi yang lancar ke dalam Alur kerja MLOps.

Infrastruktur Oracle Cloud (OCI)

Agen AI Generatif OCI menawarkan RAG sebagai layanan terkelola yang terintegrasi dengan OpenSearch sebagai gudang basis pengetahuan. Untuk solusi RAG yang lebih disesuaikan, database vektor Oracle, tersedia di Oracle Database 23c, dapat digunakan dengan model penyematan teks Python dan Cohere untuk membangun dan menanyakan basis pengetahuan.
Oracle Database 23c mendukung tipe data vektor dan memfasilitasi pembuatan solusi RAG yang dapat berinteraksi dengan kumpulan data internal yang luas, sehingga meningkatkan akurasi dan relevansi respons yang dihasilkan AI.

Pertimbangan dan praktik terbaik saat menggunakan RAG

Mengintegrasikan AI dengan pengetahuan bisnis melalui RAG menawarkan potensi besar namun juga memiliki tantangan. Penerapan RAG yang berhasil memerlukan lebih dari sekadar penerapan alat yang tepat. Pendekatan ini memerlukan pemahaman mendalam tentang data Anda, persiapan yang cermat, dan integrasi yang cermat ke dalam infrastruktur Anda.

Salah satu tantangan terbesarnya adalah risiko “sampah masuk, sampah keluar”. Jika data yang dimasukkan ke dalam basis data vektor Anda tidak terstruktur dengan baik atau ketinggalan jaman, keluaran AI akan mencerminkan kelemahan ini, sehingga menghasilkan hasil yang tidak akurat atau tidak relevan. Selain itu, mengelola dan memelihara database vektor dan LLM dapat membebani sumber daya TI, terutama di organisasi yang tidak memiliki keahlian khusus dalam bidang AI dan ilmu data.

Tantangan lainnya adalah menolak keinginan untuk memperlakukan RAG sebagai solusi universal. Tidak semua masalah bisnis memerlukan atau mendapat manfaat dari RAG, dan terlalu bergantung pada teknologi ini dapat menyebabkan inefisiensi atau hilangnya peluang untuk menerapkan solusi yang lebih sederhana dan hemat biaya.

Untuk memitigasi risiko ini, berinvestasi pada kurasi data berkualitas tinggi adalah hal yang penting, serta memastikan data Anda bersih, relevan, dan diperbarui secara berkala. Penting juga untuk memahami dengan jelas masalah bisnis spesifik yang ingin Anda selesaikan dengan RAG dan menyelaraskan teknologi dengan tujuan strategis Anda.

Selain itu, pertimbangkan untuk menggunakan proyek percontohan kecil untuk menyempurnakan pendekatan Anda sebelum memperluasnya. Libatkan tim lintas fungsi, termasuk TI, ilmu data, dan unit bisnis, untuk memastikan bahwa RAG terintegrasi untuk melengkapi keseluruhan strategi digital Anda.