Chatbot RAG
Chatbot RAG adalah AI percakapan yang menggunakan retrieval-augmented generation: ia mencari informasi yang relevan dari sumber pengetahuan saat menjawab dan menggunakan konten yang ditemukan itu untuk mendasarkan responsnya, bukan hanya mengandalkan apa yang dihafal model selama pelatihan.
RAG adalah singkatan dari retrieval-augmented generation. Chatbot RAG menggabungkan model bahasa besar dengan langkah pengambilan: ketika pengguna mengajukan pertanyaan, sistem terlebih dahulu mencari sumber pengetahuan (artikel bantuan, dokumen produk, kebijakan, tiket lampau) untuk menemukan bagian yang paling relevan, lalu menyerahkan bagian-bagian itu ke model sebagai konteks sehingga jawaban yang dihasilkan berdasarkan informasi nyata dan terkini, bukan sekadar data pelatihan umum model.
Secara teknis, sumber pengetahuan biasanya dipecah menjadi potongan-potongan, diubah menjadi vector embedding, dan disimpan dalam basis data vektor atau indeks pencarian. Saat kueri dijalankan, pertanyaan pengguna di-embed dan dicocokkan dengan indeks tersebut untuk mengambil bagian yang paling dekat. Bagian-bagian itu disisipkan ke dalam prompt, dan model menghasilkan balasan yang bersandar padanya, sering kali dengan kutipan kembali ke sumbernya.
Keunggulan utama RAG dibandingkan model bahasa biasa adalah akurasi dan kebaruan. Karena jawaban terikat pada konten yang diambil, chatbot RAG dapat mencerminkan informasi yang belum ada saat model dilatih, tetap selaras dengan kebijakan spesifik Anda, dan mengurangi halusinasi dengan memberi model bahan otoritatif sebagai acuan. Memperbarui basis pengetahuan akan memperbarui jawaban bot. Tanpa perlu melatih ulang model.
RAG bukanlah solusi ajaib. Kualitas jawaban sangat bergantung pada kualitas pengambilan: jika indeks kekurangan konten, dipecah dengan buruk, atau mengembalikan bagian yang tidak relevan, model tetap bisa menghasilkan jawaban yang salah atau kabur. Sistem RAG yang baik berinvestasi pada konten sumber yang bersih, pemecahan yang masuk akal, pemeringkatan pengambilan yang kuat, dan pemeriksaan grounding yang menjaga model agar tidak menyimpang dari apa yang diambil.
Mercateer dibangun di atas pola yang mengutamakan pengetahuan ini. Setiap agen mengambil dari dokumen, FAQ, dan kebijakan Anda sendiri serta mendasarkan jawabannya pada bahan tersebut, sehingga balasan tetap akurat dan sesuai kebijakan, lebih mirip sistem RAG yang dibangun dengan baik ketimbang pohon keputusan berskrip yang hanya tahu jalur yang dirancang seseorang sebelumnya.
Istilah terkait
