Large Language Model (LLM) merupakan model kecerdasan buatan yang saat ini tengah berkembang pesat. Hal ini disebabkan oleh kemampuannya dalam memahami dan menghasilkan bahasa alami secara luas, dengan penggunaan yang beragam di berbagai bidang, salah satunya sebagai chatbot. LLM seperti LLaMA dari Meta, meskipun sangat canggih, tetap membutuhkan informasi tambahan agar dapat menjawab pertanyaan khusus, misalnya terkait data internal perusahaan. Oleh karena itu, integrasi dengan sumber data tambahan menjadi sangat penting dalam penerapannya.
RAG Permudah Adaptasi LLM Tanpa Pelatihan Ulang yang Mahal
Retrieval-Augmented Generation (RAG) menjadi solusi praktis untuk mengoptimalkan LLM tanpa memerlukan pelatihan ulang (retraining) yang kompleks. Sebagai perbandingan, model seperti ChatGPT membutuhkan waktu hingga beberapa hari atau bahkan minggu untuk melatih ulang satu set informasi baru. Dengan pendekatan RAG, cukup digunakan basis data vektor sebagai referensi pengetahuan, salah satunya dengan memanfaatkan Facebook AI Similarity Search (FAISS). Model ini mengubah sumber data atau dokumen menjadi representasi vektor yang disebut embeddings, sehingga pencarian konteks menjadi jauh lebih cepat dan efisien.
FAISS Dapat Digunakan Bersama API LLM Tanpa Infrastruktur Berat
Pemanfaatan FAISS tidak terbatas pada sistem lokal saja, tetapi juga dapat diintegrasikan dengan layanan API dari berbagai penyedia LLM seperti OpenAI (ChatGPT), DeepSeek, Claude dari Anthropic, hingga Mistral. Pengguna cukup menyediakan database vektor dan menghubungkannya melalui API berbayar tanpa memerlukan server lokal atau perangkat keras khusus. Hal ini membuka peluang bagi perusahaan kecil dan menengah untuk menerapkan AI canggih tanpa harus mengelola infrastruktur teknis yang rumit.
Rahmadya Trias Handayanto 