Kenaikan Generasi yang Ditingkatkan dengan Pengambilan
Courtesy of Forbes

Kenaikan Generasi yang Ditingkatkan dengan Pengambilan

Forbes
DariĀ Forbes
30 Jan 2025, 14.15 WIB
34 dibaca
Share
Punnam Raju Manthena, CEO dari Tekskills Inc., menjelaskan tentang teknik yang disebut Retrieval-augmented generation (RAG). RAG membantu meningkatkan akurasi dan keandalan model AI dengan mengambil informasi dari berbagai sumber eksternal. Ketika kita memberikan pertanyaan, RAG mencari dokumen yang relevan dan kemudian model bahasa besar (LLM) menghasilkan jawaban berdasarkan dokumen tersebut. RAG sangat berguna dalam berbagai bidang, seperti membantu membuat konten berkualitas, menghasilkan prospek penjualan, dan meningkatkan proses sumber daya manusia dengan mempercepat waktu respons terhadap pertanyaan karyawan.
Namun, meskipun RAG memiliki banyak manfaat, ada juga tantangan yang harus dihadapi, seperti kemungkinan adanya bias dalam data yang digunakan dan risiko mengambil informasi yang salah. Selain itu, perusahaan harus memastikan bahwa mereka mematuhi hukum privasi saat mengelola data pribadi. Dengan perencanaan yang baik dan penggunaan dataset yang akurat, RAG dapat terus berkembang dan memberikan manfaat besar di berbagai industri.

Pertanyaan Terkait

Q
Apa itu RAG dan bagaimana cara kerjanya?
A
RAG adalah teknik yang meningkatkan presisi dan keandalan model AI dengan mengambil informasi dari berbagai sumber eksternal. Ini bekerja dengan cara mengambil dokumen yang relevan berdasarkan kueri dan kemudian menghasilkan output menggunakan model bahasa besar.
Q
Apa manfaat RAG dalam transformasi digital?
A
Manfaat RAG dalam transformasi digital termasuk meningkatkan kualitas konten, membantu dalam sistem penjualan, dan meningkatkan proses sumber daya manusia. RAG juga dapat menghasilkan respons yang tepat untuk berbagai kueri.
Q
Siapa Punnam Raju Manthena dan perannya di Tekskills Inc.?
A
Punnam Raju Manthena adalah Co-Founder dan CEO di Tekskills Inc., yang berfokus pada kemitraan dengan klien dalam perjalanan transformasi digital mereka.
Q
Apa tantangan yang dihadapi dalam penerapan RAG?
A
Tantangan dalam penerapan RAG termasuk adanya bias dalam dataset, kemungkinan pengambilan data yang salah, dan masalah skalabilitas. Selain itu, perusahaan harus mematuhi hukum privasi saat mengelola data pribadi.
Q
Bagaimana RAG dapat meningkatkan efisiensi di berbagai industri?
A
RAG dapat meningkatkan efisiensi di berbagai industri dengan mengurangi kesalahan diagnosis di layanan kesehatan, meningkatkan efisiensi inquiry di firma hukum, dan meningkatkan kinerja portofolio di perusahaan jasa keuangan.

Artikel Serupa

GenAI: Evolusi yang Menggerakkan Pengetahuan dan Pengambilan Keputusan dalam BisnisForbes
Teknologi
4 bulan lalu
122 dibaca

GenAI: Evolusi yang Menggerakkan Pengetahuan dan Pengambilan Keputusan dalam Bisnis

Menyambut AI Agensif: Panduan Strategis untuk Kecerdasan TransformatifForbes
Teknologi
5 bulan lalu
193 dibaca

Menyambut AI Agensif: Panduan Strategis untuk Kecerdasan Transformatif

Jangan Berinvestasi Dalam AI Generatif Jika Anda Tidak Menyadari Risiko Keamanan IniForbes
Teknologi
5 bulan lalu
147 dibaca

Jangan Berinvestasi Dalam AI Generatif Jika Anda Tidak Menyadari Risiko Keamanan Ini

AI Di Seluruh Perusahaan: Dari Rantai Pasokan Hingga Keunggulan PelangganForbes
Teknologi
5 bulan lalu
67 dibaca

AI Di Seluruh Perusahaan: Dari Rantai Pasokan Hingga Keunggulan Pelanggan

Akuisisi Rp 1.64 triliun ($100 Juta)  untuk Mengelola Data untuk Pengalaman GenAI TerbaikForbes
Teknologi
6 bulan lalu
165 dibaca

Akuisisi Rp 1.64 triliun ($100 Juta) untuk Mengelola Data untuk Pengalaman GenAI Terbaik

Menciptakan Pengalaman Pelanggan yang Disengaja dengan AI GeneratifForbes
Teknologi
6 bulan lalu
54 dibaca

Menciptakan Pengalaman Pelanggan yang Disengaja dengan AI Generatif