Menurut survei Statista, Indonesia menjadi negara dengan adopsi AI tertinggi keempat di dunia. Sekitar 41% masyarakat Indonesia telah menggunakan AI, seperti ChatGPT untuk membantu kehidupan sehari-hari.
Minat ini juga dilihat oleh pemerintah sebagai peluang yang dapat mendorong pertumbuhan ekonomi hingga $366 miliar dalam satu dekade mendatang. Untuk itu, pemerintah secara aktif mengembangkan AI dengan membentuk Strategi Ekonomi Digital Nasional.
Di sektor industri, AI juga telah memberikan banyak manfaat dengan meningkatkan efisiensi dan personalisasi. Perusahaan memanfaatkan AI untuk layanan pelanggan, otomatisasi, dan inovasi.
Para ahli juga memprediksi bahwa AI akan semakin terintegrasi dalam kehidupan sehari-hari pada tahun 2030. Seiring dengan semakin canggih perkembangannya, AI juga terus dituntut untuk berkembang, dalam konteks sebagai asisten sehari-hari, AI diharapkan mampu memberikan berbagai respons.
Namun, terkadang teknologi ini masih kerap memberikan respons yang tidak akurat, atau yang disebut dengan “halusinasi”. Biasanya, ini adalah akibat keterbatasan pelatihan data, sehingga terdapat kegagalan dalam menangkap konteks dari permintaan pengguna dan mengolah keberagaman informasi secara menyeluruh.
Untuk meningkatkan akurasi AI, teknologi seperti Large Language Models (LLM) harus didukung oleh Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan database vektor agar bisa memperdalam pemahaman konteks.
RAG adalah pendekatan AI hybrid yang dapat meningkatkan akurasi dan relevansi kontekstual pada respons yang dihasilkan. Berbeda dengan chatbot AI generatif tradisional, RAG mengintegrasikan mekanisme pencarian (retrieval) yang mengambil data eksternal secara real-time dari database atau web, sehingga memastikan jawaban yang up-to-date dan akurat.
Hal ini menjadikan RAG sangat cocok untuk industri yang memerlukan pengetahuan khusus, seperti layanan pelanggan dan dokumentasi teknis.
Arsitektur RAG menggabungkan Retrieval-Based Models, yang menggunakan database vektor untuk mengindeks dan mencari koleksi dokumen dalam jumlah besar, dengan Generation Models yang menghasilkan respons seperti manusia. Pendekatan ganda ini memungkinkan RAG dalam memberikan informasi yang lebih andal dan kontekstual, menjadikannya tools yang sangat kuat untuk aplikasi bisnis yang menuntut akurasi dan fleksibilitas.
RAG beroperasi melalui tiga tahap utama: Query Processing, di mana model pencarian (retrieval) mencari dokumen paling relevan dalam database yang telah diindeks sebelumnya; Contextual Embedding, ketika dokumen yang ditemukan diubah menjadi representasi vektor untuk menangkap makna semantik; dan Response Generation, di mana model generatif menggabungkan kueri asli dengan embedding untuk menghasilkan respons yang akurat dan sesuai dengan konteks. Proses ini memastikan bahwa teks yang dihasilkan AI tidak hanya koheren, tetapi juga diperkuat dengan informasi yang tepat dan relevan.
Sementara vector database memainkan peran penting dalam meningkatkan akurasi dan skalabilitas LLM.
Database ini menyimpan embedding yang dihasilkan oleh LLM dan mengambilnya kembali secara real-time dengan efisien, lebih cepat dan akurat. Dengan mengintegrasikan vector database, bisnis dapat mengoptimalkan pemrosesan data, meningkatkan efisiensi, dan mengurangi biaya operasional.
Membangun RAG yang skalabel untuk mencapai hasil optimal dengan TiDB Vector Search
Membangun aplikasi RAG yang skalabel memerlukan perhatian khusus pada beberapa aspek utama, seperti pemrosesan data dan penanganan kueri. Pemrosesan Data sangat penting untuk memastikan efisiensi tinggi dalam komponen pencarian dan generatif. Hal ini mencakup pembersihan dan normalisasi data untuk menjaga kualitas dan konsistensi, serta penerapan feature engineering untuk meningkatkan kinerja mekanisme pencarian.
Ditambah penanganan kueri yang efisien dapat meningkatkan kecepatan pencarian melalui strategi indeksasi yang efektif dan pengoptimalan eksekusi kueri. Oleh karena itu, penyimpanan vektor yang efisien sangat penting untuk membangun RAG yang skalabel karena penyimpanan embedding vektor memungkinkan pencarian cepat dan berlatensi rendah.
Dengan menyimpan representasi vektor dari data yang diproses, sistem ini memastikan pengambilan informasi secara real-time berdasarkan kesamaan semantik. Banyak digunakan di industri seperti e-commerce dan keuangan, database vektor menawarkan skalabilitas yang lebih baik dalam mengelola aset data besar dibandingkan pencarian berbasis kata kunci tradisional.
Untuk hasil yang optimal, TiDB menawarkan solusi yang kuat. Dengan TiDB Serverless, pengembangan aplikasi AI dapat dilakukan tanpa memerlukan vector database tambahan. Fitur ini memungkinkan pencarian kesamaan vektor tanpa infrastruktur terpisah atau migrasi data, sehingga proses pengembangan dan operasional jadi lebih sederhana.
TiDB menggabungkan Online Transaction Processing (OLTP) dan Online Analytical Processing (OLAP) dalam satu platform, menyederhanakan alur kerja data dan mengurangi kompleksitas. Dukungan untuk scaling secara horizontal dan vertikal, serta strategi load balancing yang efisien, memastikan sistem berjalan dengan optimal.
Dengan audit rutin, TiDB dapat terus mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan. TiDB memungkinkan perusahaan untuk mengonsolidasikan ratusan ribu kontainer database ke dalam satu implementasi TiDB Cloud, secara signifikan menyederhanakan infrastruktur, mengurangi kompleksitas operasional, dan meminimalkan beban perawatan.
Sebuah platform AI generatif no-code, Dify.AI, sebelumnya mengelola hampir setengah juta kontainer database terpisah untuk setiap dataset para pengembang. Dengan beralih ke TiDB Cloud Serverless, mereka berhasil mengonsolidasikan semua data ke dalam satu sistem yang efisien dan mendukung berbagai jenis data (relasional, vektor, dokumen, dll.).
Sebuah platform SaaS terkemuka juga memanfaatkan TiDB untuk merevolusi manajemen feedback, menyederhanakan proses, dan membuat wawasan dapat ditindaklanjuti melalui kombinasi teknologi AI canggih dan kapabilitas database.
Seiring berkembangnya solusi berbasis AI, integrasi implementasi RAG yang lebih canggih melalui database seperti TiDB akan menjadi kunci bagi bisnis yang ingin mengoptimalkan manajemen pengetahuan dan pengambilan keputusan.
Dengan menggabungkan skalabilitas, efisiensi, dan pencarian data yang cerdas, TiDB memungkinkan perusahaan menyederhanakan operasional sekaligus membuka peluang inovasi baru.
Ke depannya, organisasi yang memanfaatkan AI kontekstual akan memiliki keunggulan kompetitif di dunia yang semakin berorientasi pada data.
