NoLimit – Chatbot AI dan sistem RAG, kecerdasan buatan (AI) telah membawa dampak besar pada cara kita berinteraksi dengan mesin dan mencari informasi. Chatbot AI, seperti ChatGPT dari OpenAI, kini digunakan hampir setiap hari oleh banyak orang sebagai asisten serba bisa.
Mulai dari membuat daftar tugas atau menulis presentasi, merangkum teks panjang dan rumit, hingga menjadi teman diskusi untuk riset dan ide-ide.
Beberapa orang bahkan menggunakannya sebagai pengganti mesin pencari seperti Google Search, karena kemudahannya dan alur percakapan yang terasa alami, serta kemampuannya yang seolah-olah mengetahui segalanya.

Namun, pengguna mulai menyadari bahwa jawaban dari chatbot ini tidak selalu benar. Kadang jawaban yang diberikan bisa keliru atau menyesatkan, bisa juga menggunakan informasi yang sudah usang, dan dalam kasus terburuk, chatbot dapat halusinasi membuat informasi yang sepenuhnya salah seolah-olah benar.
Kenapa hal ini bisa terjadi? Dan bagaimana cara mengatasinya? Di sinilah peran retrieval-augmented generation (RAG) menjadi penting. Tapi sebelum itu, mari kita mulai dengan memahami bagaimana chatbot bisa membuat kesalahan besar.
Baca Juga: Jangan Remehkan AI! Tanpa Autentikasi, Kata Sandi Anda Tak Lagi Aman
Contents [hide]
Dasar-Dasar Language Model
Di balik AI chatbot seperti ChatGPT, terdapat model pembelajaran mesin yang disebut large language model (LLM). Contohnya, ChatGPT dapat menggunakan LLM seperti GPT-3.5, GPT-4, atau GPT-4o.
LLM dilatih untuk memahami cara kerja bahasa, pola dalam tata bahasa, konteks, struktur teks, dan informasi lainnya. Model ini dilatih dengan data teks dengan jumlah besar yang diambil dari buku, situs web, artikel berita, dan sebagainya.
Ketika Anda mengajukan pertanyaan kepada chatbot, ia tidak melakukan pencarian ke database atau knowledge base apapun untuk menemukan jawaban. Chatbot menghasilkan jawaban hanya berdasarkan pola yang telah dipelajarinya selama pelatihan.
LLM tidak memiliki kesadaran, pemahaman, atau akses terhadap pengetahuan terkini. Ia bekerja berdasarkan probabilitas memprediksi kata atau frasa berikutnya yang paling mungkin muncul berdasarkan input dan data pelatihan. Pendekatan ini membuatnya mampu menghasilkan teks yang sangat mirip dengan manusia, tetapi juga menjadi sumber utama dari keterbatasannya: hallucination.
Baca Juga: Diagnosa Berbasis AI di Dunia Medis: Peluang, Risiko, dan Kesiapan
Apa Itu Hallucination dalam AI?
Hallucination (halusinasi) dalam konteks AI adalah ketika model menghasilkan jawaban yang terdengar meyakinkan tetapi sebenarnya salah atau sepenuhnya dibuat-buat.
Ini terjadi karena LLM tidak mengambil fakta terverifikasi dari suatu knowledge base ia hanya menciptakan teks yang sesuai dengan pola yang telah dipelajari.
Jika model belum pernah melihat informasi yang benar tentang suatu topik, atau mendapatkan sumber yang saling bertentangan, ia bisa saja menebak dan menghasilkan pernyataan yang salah tapi terdengar sangat yakin.
Ini sangat bermasalah jika pengguna mengandalkan AI untuk informasi faktual atau penting. Karena tidak ada mekanisme fact-checking secara langsung atau akses ke data terbaru, chatbot bisa memberikan informasi yang sudah usang atau sepenuhnya salah terutama untuk topik yang sangat spesifik atau baru terjadi.
Kenapa Chatbot Tidak Bisa Tahu Segalanya?
Penyebab lain dari halusinasi adalah knowledge cutoff yaitu tanggal terakhir data pelatihan dimasukkan ke dalam model. Misalnya, jika sebuah model dilatih hanya sampai Juni 2023, maka ia tidak tahu apa pun yang terjadi setelah itu.
Pengguna bisa saja salah paham dan menganggap chatbot selalu mengetahui informasi terkini, padahal tidak demikian.
Jadi, bagaimana cara kita mengatasi masalah ini? Selanjutnya, kita akan membahas solusi yang telah banyak diterapkan untuk masalah ini: Retrieval-Augmented Generation.
Baca Juga: Mengapa Brand Perlu Social Media Listening di 2025
Apa Itu Retrieval-Augmented Generation?
Retrieval-augmented generation (RAG) adalah sistem yang dirancang untuk mengurangi masalah halusinasi. RAG menggabungkan kekuatan language model generatif dengan sistem retrieval informasi.
Alih-alih hanya mengandalkan apa yang “diingat” oleh model, sistem RAG mengambil dokumen atau cuplikan relevan dari knowledge base yang sudah dikurasi sebelum menghasilkan jawaban.
Pendekatan ini memungkinkan model memberikan jawaban yang berdasarkan pada informasi nyata, terkini, dan dapat diverifikasi.
Bagaimana Cara Menambahkan Kapabilitas RAG ke Chatbot?
Untuk membangun chatbot yang mendukung RAG, biasanya Anda memerlukan tiga komponen utama:
LLM: Model yang mampu menghasilkan teks alami, seperti GPT-4 dari OpenAI atau Llama 3.1 dari Meta. Ini adalah bagian utama dari chatbot Anda.
Retriever: Sistem yang bisa menemukan informasi berdasarkan pertanyaan pengguna. Biasanya berupa mesin pencarian vektor yang menelusuri dokumen dan memberi skor berdasarkan relevansi.
Knowledge Base: Tempat penyimpanan informasi yang akan dicari oleh retriever. Bisa berupa kumpulan file PDF, dokumen teks, artikel, atau bahkan database SQL.
Ketiga komponen ini diintegrasikan sehingga retriever menemukan informasi yang relevan, lalu LLM menggunakan informasi tersebut untuk menghasilkan jawaban.
Baca Juga: Terbaru! 10 Tools Social Media Listening Terbaik 2025 untuk Kuasai Digitalisasi
Alur Kerja RAG
Berikut adalah gambaran sederhana dari proses kerja RAG:
Prompt / User Query: Pertanyaan atau perintah yang Anda berikan kepada chatbot.
Retrieval Step: Sistem menggunakan retrieval tool untuk mencari dokumen yang paling relevan di dalam knowledge base.
Retrieved Documents: Dokumen atau kutipan yang paling cocok dikembalikan berdasarkan skor dari retrieval tool.
Generation (di LLM): Dokumen tersebut kemudian diberikan bersamaan dengan pertanyaan awal ke language model, yang lalu menghasilkan jawaban berbasis konteks.
Kombinasi ini memungkinkan chatbot AI mengakses sumber informasi yang lebih dapat diandalkan, mengurangi halusinasi, dan meningkatkan akurasi.
Baca Juga: 6 Fakta Social Media Listening Mulai dari Manfaat hingga Kebutuhan Brand
Sekarang Anda telah memahami bagaimana chatbot AI seperti ChatGPT bekerja dan bagaimana RAG dapat meningkatkan akurasi dengan bantuan data eksternal.
Tapi harus diingat bahwa bahkan dengan RAG, chatbot tetap bisa memberikan informasi yang salah. Ini adalah risiko bawaan dari sistem AI berbasis LLM.
Maka dari itu, penting bagi pengguna untuk tetap menggunakan kemampuan berpikir kritis dan memverifikasi informasi yang diterima.
Untuk membantu Anda, berikut beberapa tips agar Anda bisa mendapatkan respons paling akurat dan berguna dari chatbot AI yang mendukung RAG:
Tips Mendapatkan Respons Akurat Chatbot AI dan sistem RAG
1. Ajukan Pertanyaan yang Jelas dan Spesifik
Kualitas jawaban dari chatbot sering bergantung pada bagaimana pertanyaan diajukan. Hindari pertanyaan umum seperti “Ceritakan tentang iklim.” Sebaliknya, ajukan pertanyaan yang lebih spesifik seperti:
“Apa saja faktor utama yang menyebabkan anomali iklim di Indonesia pada tahun 2023 menurut laporan BMKG terbaru?”
Pertanyaan spesifik membantu retriever menemukan dokumen yang paling relevan, sehingga LLM bisa memberikan jawaban yang lebih tepat sasaran.
2. Sertakan Konteks Tambahan
Sistem RAG bekerja lebih baik jika Anda memberikan konteks tambahan. Misalnya, jika Anda menanyakan tentang suatu produk atau situasi tertentu, sertakan detail yang relevan:
“Saya sedang mengalami masalah pada laptop ASUS VivoBook, layar tiba-tiba mati saat menonton video. Apa penyebab dan solusinya?”
Dengan memberikan konteks seperti ini, sistem bisa melakukan retrieval yang lebih akurat dan menghasilkan jawaban yang lebih berguna.
3. Pahami Batasannya
Meskipun sudah menggunakan RAG, sistem masih bisa mengembalikan informasi yang salah atau usang terutama jika dokumen dalam knowledge base sendiri tidak lengkap atau tidak akurat. Perlakukan jawaban chatbot sebagai draft awal atau panduan, bukan sebagai kebenaran mutlak.
Chatbot AI dan sistem RAG, Chatbot AI (seperti ChatGPT) mengandalkan Large Language Models (LLM) yang dilatih dari data besar untuk menghasilkan teks. Namun, LLM rentan terhadap halusinasi (informasi salah atau dibuat-buat) karena mereka hanya memprediksi kata berdasarkan pola, bukan menarik fakta dari basis pengetahuan real-time.
Untuk mengatasi ini, lahirlah Retrieval-Augmented Generation (RAG). RAG mengintegrasikan LLM dengan sistem penemuan informasi yang mencari basis pengetahuan eksternal yang terkurasi. Ini memungkinkan chatbot memberikan jawaban yang lebih akurat dan relevan dengan menarik data terbaru dari sumber yang terpercaya, bukan sekadar “menebak”.
Meskipun RAG meningkatkan akurasi, kualitas jawaban tetap bergantung pada data dalam basis pengetahuan itu sendiri. Jika data sumber tidak lengkap atau usang, informasi yang diberikan chatbot bisa tetap salah.
Penting: Selalu anggap jawaban chatbot AI, bahkan yang didukung RAG, sebagai draf awal atau panduan, bukan kebenaran mutlak. Keterampilan berpikir kritis dan verifikasi dari sumber terpercaya sangat diperlukan untuk memastikan keakuratan informasi.
NoLimit Dashboard & IndSight bukan sekadar tools ini senjata rahasia untuk menjaga reputasi, memenangkan hati konsumen, dan mengantisipasi krisis.
🔍 Mau tahu bagaimana brand besar melakukannya?
👉 Kunjungi sekarang dan temukan kekuatannya!
[Kunjungi NoLimit Dashboard dan IndSight]
