Retrieval Augmented Generation atau RAG sering dipersepsikan sebagai solusi instan untuk membuat LLM menjadi lebih pintar. Cukup hubungkan model ke database, ambil data, kirim ke LLM, lalu biarkan model menjawab. Di atas kertas, konsep ini terdengar sederhana. Namun dalam praktiknya, RAG jauh lebih kompleks dari sekadar integrasi teknis.
Akar masalahnya ada pada sifat data yang digunakan di dunia nyata. Dokumen perusahaan biasanya panjang, tidak terstruktur, dan sering kali berisi banyak topik dalam satu file. Bisa berupa SOP, laporan, email, atau dokumentasi teknis. Jika seluruh isi dokumen langsung diberikan ke LLM, model justru kesulitan menentukan bagian mana yang relevan dengan pertanyaan pengguna.
Alih alih menjadi lebih akurat, respons yang dihasilkan bisa menjadi kabur, terlalu umum, atau bahkan salah fokus.
Di sinilah peran utama RAG mulai terlihat. RAG bekerja dengan memecah dokumen besar menjadi bagian bagian kecil yang lebih terfokus. Proses ini sering disebut sebagai chunking. Setiap potongan menyimpan konteks terbatas sehingga lebih mudah dicocokkan dengan pertanyaan pengguna.
Analogi sederhananya seperti mencari jawaban di buku manual. Kita jarang membaca seluruh buku dari awal sampai akhir. Biasanya kita langsung menuju bab tertentu, lalu mencari paragraf yang paling relevan dengan masalah yang sedang dihadapi. RAG meniru cara kerja ini secara sistematis.
Namun proses tidak berhenti di pemilihan potongan data. Tantangan berikutnya adalah bagaimana menyajikan konteks tersebut ke LLM. Terlalu banyak potongan yang dikirim sekaligus bisa membingungkan model. Terlalu sedikit konteks membuat jawaban menjadi tidak lengkap atau kehilangan makna.
Di sinilah desain RAG menjadi penting. Sistem harus menentukan berapa banyak konteks yang dikirim, urutannya seperti apa, dan bagaimana konteks tersebut dipadukan dengan pertanyaan pengguna. Semua keputusan ini memengaruhi kualitas jawaban akhir.
Selain itu, RAG juga bukan hanya tentang akurasi, tetapi kontrol. Dengan RAG, jawaban LLM dibatasi oleh data yang disediakan sistem. Ini membantu mengurangi risiko halusinasi, yaitu kondisi ketika LLM menjawab dengan percaya diri tetapi tidak berdasarkan fakta yang valid.
Dalam aplikasi nyata seperti knowledge base internal, chatbot layanan pelanggan, atau asisten operasional, pendekatan ini sangat krusial. Sistem tidak hanya ingin jawaban yang terdengar pintar, tetapi jawaban yang bisa dipertanggungjawabkan dan sesuai dengan sumber data yang ada.
Pada akhirnya, RAG bukan sekadar menyambung LLM ke database. Ia adalah pendekatan desain yang menggabungkan pengelolaan data, mekanisme pencarian, dan proses generasi jawaban ke dalam satu alur yang terkontrol. Keberhasilan RAG tidak ditentukan oleh model LLM saja, tetapi oleh bagaimana seluruh sistem tersebut dirancang dan diorkestrasi.