Perusahaan Salah Mengukur Aspek RAG yang Penting

fost-nepal.org – Perusahaan kini semakin cepat dalam mengadopsi Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk memanfaatkan data milik mereka. Namun, seiring penerapannya, banyak organisasi mulai menyadari bahwa retrieval bukan lagi sekadar fitur tambahan, melainkan menjadi ketergantungan sistem yang fundamental. Kegagalan dalam sistem retrieval dapat langsung berdampak pada risiko bisnis, di mana konteks yang usang dan alur akses yang tidak terkelola dapat merusak kualitas jawaban serta keandalan operasional.

Sebagai solusi, artikel ini mengusulkan bahwa retrieval perlu dipandang sebagai infrastruktur, bukan sekadar logika aplikasi. Dengan pendekatan ini, diharapkan arsitektur retrieval dapat dirancang dengan mempertimbangkan kesegaran, pemerintahan, dan evaluasi. Ini penting agar arsitek enterprise dan tim infrastruktur data dapat memahami peran vital retrieval dalam risiko sistem secara menyeluruh.

Implementasi RAG awalnya dirancang untuk kasus penggunaan yang sempit, seperti pencarian dokumen dan tanya jawab internal. Namun, era modern menuntut sistem AI untuk lebih adaptif terhadap sumber data yang terus berubah dan alur kerja yang otonom. Jika retrieval tidak dikelola dengan baik, sebuah kebijakan akses yang keliru dapat berdampak besar pada keputusan bisnis.

Untuk membangun retrieval yang baik, penting untuk memperhatikan kesegaran data yang tidak hanya bergantung pada model embedding, tetapi juga pada bagaimana sistem perangkat keras dan perangkat lunak terintegrasi. Pejabat di perusahaan harus memastikan bahwa pengaturan pemerintahan berlaku tidak hanya pada akses data, tetapi juga pada kebijakan yang terkait dengan retrieval.

Penting pula untuk menilai retrieval sebagai subsistem independen, dengan mengukur kesegaran dan memenuhi aturan kebijakan. Dengan demikian, organisasi dapat menghindari kegagalan sistem yang sering kali dianggap berasal dari model AI, padahal sebenarnya karena masalah di bagian retrieval.

Dengan pengelolaan yang tepat, retrieval akan menjadi pondasi yang kokoh bagi sistem AI, menjaga keandalan dan kepercayaan pengguna seiring dengan perkembangan teknologi.