RAG dikenal sebagai pendekatan yang memperkuat kemampuan large language model (LLM) dengan mengakses data eksternal. Jika LLM tradisional hanya mengandalkan data pelatihan, RAG memungkinkan model menjawab pertanyaan dengan informasi terkini dari basis pengetahuan.
Namun, NVIDIA menekankan bahwa Agentic RAG melangkah lebih jauh: sistem tidak hanya mengambil data, tetapi juga mampu membuat keputusan, memilih sumber, serta menggunakan alat tambahan untuk menghasilkan jawaban yang lebih relevan dan kontekstual.
NVIDIA memperkenalkan arsitektur ReAct Agent, yakni kerangka kerja yang menggabungkan reasoning (penalaran) dan acting (penggunaan alat). Agen dapat memutuskan kapan harus mengambil data dari basis pengetahuan atau kapan cukup menjawab langsung.
Beberapa komponen penting yang digunakan antara lain:
- Nemotron Nano 9B V2 sebagai model utama untuk penalaran bahasa.
- NeMo Retriever EmbedQA untuk menghasilkan embedding dokumen.
- NeMo Retriever RerankQA untuk menyusun ulang hasil pencarian agar lebih relevan.
- FAISS Vector Database untuk pencarian cepat berbasis kesamaan semantik.
- LangGraph sebagai kerangka kerja pembuatan alur agen yang dinamis.
Pengembang diarahkan melalui tahapan teknis, mulai dari:
- Menyiapkan kunci API untuk mengakses layanan NVIDIA dan LangSmith.
- Mengolah data dengan pemecahan dokumen menjadi potongan kecil (chunking) agar mudah diproses.
- Membangun retriever tool yang menggabungkan pencarian dan reranking.
- Mengonfigurasi agen dengan instruksi sistem yang jelas, termasuk aturan penggunaan sumber dan gaya komunikasi.
- Menjalankan agen melalui CLI atau aplikasi client berbasis Streamlit.
- Melakukan debugging dengan LangSmith untuk melacak proses internal agen.
Setelah tahap pengembangan berbasis API, NVIDIA mendorong migrasi ke NIM microservices yang berjalan secara lokal melalui Docker. Pendekatan ini memberikan kinerja lebih tinggi, kontrol penuh, serta kompatibilitas dengan API bergaya OpenAI. Dengan demikian, agen dapat dioperasikan di lingkungan perusahaan tanpa bergantung sepenuhnya pada layanan cloud.
NVIDIA menegaskan posisinya sebagai pionir dalam pengembangan AI generatif yang lebih adaptif dan kontekstual.
Agentic RAG dipandang sebagai langkah penting menuju agen cerdas yang mampu berpikir, mengambil keputusan, dan memanfaatkan data eksternal secara otonom. Bagi pengembang, kesempatan ini membuka jalan untuk menghadirkan solusi AI yang lebih relevan, transparan, dan siap produksi.
Cek Berita dan Artikel yang lain di
Google News
Viral! 18 Kampus ternama memberikan beasiswa full sampai lulus untuk S1 dan S2 di Beasiswa OSC. Info lebih lengkap klik : osc.medcom.id
