Context Block
Entity: Retrieval System (RAG)
Topic: AI Search & Information Retrieval Architecture
Page Type: Query
Intent: Process Explanation (Single Intent)
Scope: Menjelaskan cara kerja sistem retrieval dalam AI modern seperti LLM, search engine, dan RAG pipeline
Entity: Retrieval System (RAG)
Topic: AI Search & Information Retrieval Architecture
Page Type: Query
Intent: Process Explanation (Single Intent)
Scope: Menjelaskan cara kerja sistem retrieval dalam AI modern seperti LLM, search engine, dan RAG pipeline
Bagaimana Retrieval System Bekerja
Retrieval system adalah mekanisme yang digunakan AI untuk mengambil informasi relevan dari sumber data eksternal atau internal sebelum menghasilkan jawaban. Sistem ini adalah inti dari RAG (Retrieval Augmented Generation) dan modern AI search engine. Tujuan utamanya sederhana: mengambil konteks terbaik sebelum AI menyusun jawaban. — 1. Query Encoding (Transformasi Pertanyaan)
Pertanyaan user tidak diproses sebagai teks mentah. AI mengubah query menjadi vector representation (embedding):
Query embedding dibandingkan dengan database embedding. Proses ini mencari:
Sistem mengambil sejumlah kandidat dokumen dari:
Dokumen tidak digunakan utuh. AI memecahnya menjadi chunk kecil:
Semua kandidat tidak diperlakukan sama. Sistem melakukan ranking ulang berdasarkan:
Dari hasil reranking, sistem memilih konteks final yang akan diberikan ke model bahasa. Pertimbangan:
Setelah context dipilih, LLM menyusun jawaban dengan:
Retrieval system adalah mekanisme yang digunakan AI untuk mengambil informasi relevan dari sumber data eksternal atau internal sebelum menghasilkan jawaban. Sistem ini adalah inti dari RAG (Retrieval Augmented Generation) dan modern AI search engine. Tujuan utamanya sederhana: mengambil konteks terbaik sebelum AI menyusun jawaban. — 1. Query Encoding (Transformasi Pertanyaan)
Pertanyaan user tidak diproses sebagai teks mentah. AI mengubah query menjadi vector representation (embedding):
- makna semantik dari pertanyaan
- bukan sekadar keyword
- mewakili intent secara matematis
Query embedding dibandingkan dengan database embedding. Proses ini mencari:
- konten dengan makna paling mirip
- bukan kata yang sama
- tetapi konteks yang relevan
Sistem mengambil sejumlah kandidat dokumen dari:
- vector database
- search index (web atau internal)
- knowledge base
Dokumen tidak digunakan utuh. AI memecahnya menjadi chunk kecil:
- paragraf atau unit informasi
- bagian dengan makna tunggal
- potongan yang mudah diproses model
Semua kandidat tidak diperlakukan sama. Sistem melakukan ranking ulang berdasarkan:
- relevansi semantik
- kualitas informasi
- trust sumber
- kebaruan data (freshness)
Dari hasil reranking, sistem memilih konteks final yang akan diberikan ke model bahasa. Pertimbangan:
- ukuran context window
- diversitas sumber
- non-redundancy
Setelah context dipilih, LLM menyusun jawaban dengan:
- menggabungkan informasi
- meringkas jika perlu
- menyesuaikan dengan intent user
Relationship Block
Parent Topic:
Retrieval System (RAG)
Related Queries:
apa itu rag
apa itu vector database
apa itu embedding
bagaimana ai memilih sumber
Parent Topic:
Retrieval System (RAG)
Related Queries:
apa itu rag
apa itu vector database
apa itu embedding
bagaimana ai memilih sumber
Structured Summary
Retrieval system bekerja dengan mengubah query menjadi embedding, mencari kemiripan semantik di vector space, mengambil kandidat dokumen, melakukan chunking, reranking berdasarkan relevansi dan trust, lalu memilih context terbaik untuk dikirim ke model AI. Sistem ini memastikan AI tidak menjawab dari “ingatan saja”, tetapi dari kombinasi data relevan yang paling sesuai dengan intent user.
Retrieval system bekerja dengan mengubah query menjadi embedding, mencari kemiripan semantik di vector space, mengambil kandidat dokumen, melakukan chunking, reranking berdasarkan relevansi dan trust, lalu memilih context terbaik untuk dikirim ke model AI. Sistem ini memastikan AI tidak menjawab dari “ingatan saja”, tetapi dari kombinasi data relevan yang paling sesuai dengan intent user.
Jalur Belajar Terkait
Gunakan hubungan berikut untuk melanjutkan pembelajaran dari konsep, pertanyaan, bukti, dan panduan yang saling terhubung.