RAG-Fusion: Inovasi Baru dalam Chatbot untuk Mendukung Bisnis dan Pelanggan

Sumber: https://arxiv.org/abs/2402.03367

Dalam dunia teknologi yang terus berkembang, chatbot semakin menjadi solusi andalan untuk membantu bisnis menjawab pertanyaan pelanggan dengan cepat dan akurat. Salah satu inovasi terbaru dalam teknologi chatbot adalah metode RAG-Fusion (Retrieval-Augmented Generation dengan Reciprocal Rank Fusion), yang menggabungkan keunggulan generasi teks dengan kemampuan pencarian dokumen yang canggih. Artikel ini akan membahas bagaimana RAG-Fusion bekerja, manfaatnya, serta tantangan yang dihadapi dalam implementasinya.

Apa itu RAG-Fusion?

RAG-Fusion adalah metode yang menggabungkan framework Retrieval-Augmented Generation (RAG) dengan algoritma Reciprocal Rank Fusion (RRF). Tujuan utamanya adalah meningkatkan kualitas jawaban chatbot dengan memberikan respons yang lebih akurat, relevan, dan komprehensif. Metode ini bekerja dengan cara:

1. Menghasilkan Query Tambahan: Berdasarkan pertanyaan awal pengguna, chatbot akan membuat beberapa query tambahan untuk menangkap berbagai perspektif dari pertanyaan tersebut.
2. Pencarian Dokumen: Dokumen relevan diambil dari basis data menggunakan pencarian berbasis vektor.
3. Pemberian Skor dan Penggabungan: Algoritma RRF memberikan skor pada dokumen-dokumen tersebut dan mengurutkannya berdasarkan relevansi.
4. Pembuatan Jawaban: Query asli, query tambahan, dan dokumen relevan digunakan oleh model bahasa besar (Large Language Model/LLM) untuk menghasilkan jawaban yang lebih lengkap.

Sebagai contoh, jika pengguna bertanya, “Apa itu IP rating mikrofon IM72D128?”, RAG-Fusion akan menghasilkan query tambahan seperti:

• “Apa kelebihan mikrofon dengan IP57?”
• “Bagaimana perlindungan mikrofon ini terhadap air dan debu?”

Jawaban yang dihasilkan tidak hanya memberikan fakta dasar tetapi juga konteks tambahan, seperti tingkat perlindungan terhadap debu dan air serta desain teknis yang mendukung ketahanan mikrofon.

Manfaat RAG-Fusion dalam Berbagai Skenario

1. Dukungan untuk Insinyur

RAG-Fusion dapat memberikan informasi teknis yang mendalam bagi insinyur. Sebagai contoh, untuk pertanyaan mengenai IP rating suatu mikrofon, chatbot tidak hanya memberikan rating tersebut tetapi juga menjelaskan maknanya dan bagaimana desain mikrofon memengaruhi kinerjanya.

Namun, untuk pertanyaan troubleshooting yang kompleks, bot terkadang memberikan jawaban yang terlalu umum. Hal ini dapat diatasi dengan melengkapi database dokumen dengan informasi troubleshooting yang lebih spesifik.

2. Strategi Penjualan untuk Manajer Akun

Bagi tim penjualan, RAG-Fusion menjadi alat yang sangat berguna dalam menyusun strategi berbasis data produk. Sebagai contoh, untuk menjual transistor FET Linear OptiMOS 100V, chatbot dapat memberikan:

• Detail spesifikasi teknis seperti efisiensi tinggi dan kinerja terbaik.
• Keunggulan produk dalam aplikasi tertentu, seperti penghematan energi dan manajemen termal.
• Strategi penjualan yang menyoroti manfaat produk dan kebutuhan spesifik pelanggan.

Dengan informasi ini, manajer akun dapat meningkatkan efektivitas mereka dalam menawarkan produk kepada pelanggan.

3. Informasi Produk untuk Pelanggan

Chatbot RAG-Fusion juga dapat membantu pelanggan memahami kesesuaian produk dengan kebutuhan mereka. Misalnya, untuk pertanyaan tentang penggunaan mikrofon IM72D128 di kamera pengawasan luar ruangan, chatbot dapat menjelaskan ketahanan terhadap air dan debu serta performa audio yang mendukung aplikasi tersebut. Jawaban ini meningkatkan kemungkinan pelanggan memilih produk tersebut.

Tantangan dalam Implementasi RAG-Fusion

Meskipun RAG-Fusion menawarkan banyak manfaat, ada beberapa tantangan yang perlu diatasi:

1. Waktu Respon yang Lambat: Karena prosesnya melibatkan beberapa langkah tambahan, RAG-Fusion membutuhkan waktu lebih lama dibandingkan chatbot RAG tradisional. Solusinya adalah dengan mengurangi jumlah query tambahan atau meng-host model bahasa besar secara lokal untuk mengurangi latensi.
2. Relevansi Jawaban: Kadang-kadang jawaban yang dihasilkan tidak sesuai dengan maksud pertanyaan asli, terutama jika query tambahan kurang relevan. Hal ini dapat diatasi dengan panduan pembuatan prompt yang lebih baik untuk pengguna.
3. Kesulitan Memberikan Jawaban Negatif: Jika dokumen yang relevan tidak tersedia, chatbot sering kali tidak memberikan jawaban negatif yang tegas. Sebagai solusi, basis data dokumen perlu diperluas agar mencakup lebih banyak kemungkinan skenario.

RAG-Fusion adalah langkah maju yang signifikan dalam teknologi chatbot, terutama dalam memberikan jawaban yang lebih mendalam dan relevan bagi pengguna dari berbagai latar belakang, seperti insinyur, tim penjualan, dan pelanggan.

Namun, ada ruang untuk perbaikan, seperti:

• Mendukung Bahasa Multibahasa: Memperluas kemampuan chatbot untuk menjawab dalam bahasa lain seperti Jepang dan Mandarin.
• Peningkatan Representasi Dokumen Multimodal: Mengoptimalkan pembacaan datasheet PDF untuk meningkatkan akurasi jawaban.
• Evaluasi Otomatis: Menggunakan framework seperti RAGElo dan Ragas untuk mengukur akurasi dan relevansi jawaban.

Dengan terus melakukan penelitian dan pengembangan, RAG-Fusion memiliki potensi untuk menjadi solusi chatbot unggulan di berbagai industri. Apakah Anda tertarik untuk mengadopsi teknologi ini?

Berikut adalah 10 pertanyaan dan jawaban tentang perbedaan antara RAG biasa dan RAG Fusion:

1. Apa itu RAG dan RAG Fusion?

RAG (Retrieval-Augmented Generation): Metode yang menggabungkan kemampuan model bahasa besar (LLM) dengan pencarian dokumen relevan untuk memberikan jawaban.\
RAG Fusion: Pengembangan dari RAG yang menambahkan Reciprocal Rank Fusion (RRF) untuk menggabungkan dan menyempurnakan hasil pencarian dari berbagai perspektif.

2. Bagaimana cara kerja RAG biasa?

RAG biasa bekerja dengan langkah-langkah berikut:

1. Query pengguna diterima.
2. Dokumen yang relevan diambil dari basis data menggunakan pencarian berbasis vektor.
3. Dokumen tersebut digabungkan dengan query pengguna untuk menghasilkan jawaban melalui LLM.

3. Apa langkah tambahan dalam RAG Fusion?

RAG Fusion menambahkan langkah berikut:

1. Query asli dikirim ke LLM untuk menghasilkan beberapa query baru yang memperluas perspektif.
2. Dokumen relevan dicari berdasarkan query baru.
3. Hasil pencarian dari semua query digabungkan dan diberi peringkat ulang menggunakan Reciprocal Rank Fusion (RRF).
4. Dokumen yang sudah digabungkan digunakan untuk menghasilkan jawaban.

4. Apa kelebihan RAG Fusion dibandingkan RAG biasa?

RAG Fusion memiliki kelebihan:

• Jawaban lebih komprehensif, karena menggunakan beberapa query untuk memperluas cakupan pencarian.
• Dokumen relevan diberi prioritas lebih baik berkat algoritma RRF.
• Mampu menangkap konteks dari berbagai sudut pandang.

5. Apakah RAG biasa lebih cepat daripada RAG Fusion?

Ya, RAG biasa lebih cepat. RAG Fusion membutuhkan waktu lebih lama karena adanya langkah tambahan, seperti menghasilkan query baru dan proses pemberian skor menggunakan RRF.

6. Bagaimana RAG Fusion menghasilkan jawaban yang lebih relevan?

RAG Fusion menggunakan query tambahan untuk mengeksplorasi berbagai aspek pertanyaan pengguna. Dokumen relevan dari setiap query digabungkan dan diberi peringkat ulang menggunakan RRF, sehingga jawaban yang dihasilkan mencakup lebih banyak informasi.

7. Apakah RAG biasa dan RAG Fusion dapat memberikan jawaban negatif?

Keduanya memiliki kesulitan dalam memberikan jawaban negatif yang tegas, terutama jika tidak ada dokumen relevan. Namun, RAG Fusion sedikit lebih baik karena cakupan pencarian yang lebih luas.

8. Dalam kasus apa RAG biasa lebih cocok digunakan?

RAG biasa lebih cocok untuk:

• Pertanyaan sederhana yang tidak memerlukan konteks tambahan.
• Lingkungan dengan batasan waktu respon yang ketat.
• Basis data dokumen yang sangat spesifik.

9. Apa kekurangan RAG Fusion?

• Waktu respon lebih lambat, karena melibatkan lebih banyak langkah.
• Membutuhkan lebih banyak sumber daya komputasi.
• Ketergantungan pada query tambahan, sehingga jika query tambahan tidak relevan, hasilnya bisa menyimpang.

10. Kapan sebaiknya menggunakan RAG Fusion?

RAG Fusion sebaiknya digunakan ketika:

• Pertanyaan pengguna kompleks dan membutuhkan jawaban mendalam.
• Basis data mencakup dokumen dari berbagai topik yang relevansinya bisa beragam.
• Prioritas adalah kualitas jawaban, bukan kecepatan.