Membangun Knowledge Base AI: Panduan RAG dan Embedding Lokal

1: Pendahuluan — AI yang Bisa Memahami Data Kita Sendiri

Mayoritas chatbot AI (seperti ChatGPT versi standar) bekerja berdasarkan pengetahuan umum yang sudah dipelajari hingga waktu tertentu. Tapi… bagaimana jika kamu ingin AI menjawab berdasarkan dokumen pribadi, seperti PDF, CSV, situs internal, atau arsip proyekmu?

Jawabannya adalah: RAG (Retrieval-Augmented Generation) dan embedding lokal.

Dengan pendekatan ini, kamu bisa membuat chatbot atau sistem AI:

• Menjawab pertanyaan berdasarkan dokumen PDF tertentu
• Mencari jawaban dari ribuan catatan teks lokal
• Menjawab customer support berdasarkan FAQ internal
• Mengakses konten pribadi tanpa pelatihan ulang

Simak dasar teknologinya di RAG dan embedding.

2: Apa Itu RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

RAG adalah metode di mana AI diberi kemampuan untuk mencari data (retrieval) dari basis pengetahuan sebelum memberikan jawaban.

Alur kerjanya:

1. User bertanya →
2. Sistem melakukan pencarian dokumen terkait (retrieval) →
3. Hasil pencarian disuntikkan ke prompt →
4. LLM menjawab berdasarkan informasi spesifik itu

Dengan ini, AI tidak perlu “tahu segalanya” sejak awal — karena dia bisa mengakses informasi sesuai kebutuhan.

3: Perbedaan Chatbot Biasa vs Chatbot RAG

Contoh: kamu bisa tanya “Apa isi pasal 5 dari kontrak X?” — dan chatbot RAG akan menjawab dari isi PDF kontrak itu.

4: Apa Itu Embedding?

Embedding adalah proses mengubah teks menjadi angka (vektor) sehingga bisa dicari dan dibandingkan. Dalam sistem RAG:

• Setiap dokumen diubah jadi embedding
• Saat user bertanya, pertanyaan diubah jadi embedding
• Sistem mencari embedding dokumen yang paling mirip
• Hasil tersebut dikirim ke AI untuk dijawab

Tools seperti OpenAI, Cohere, HuggingFace, dan Google menyediakan model embedding.

5: Tools Populer untuk Membangun Chatbot RAG

✅ LangChain
Framework paling fleksibel. Cocok untuk developer Python.
→ GitHub LangChain

✅ LlamaIndex
Fokus ke indexing dan dokumen besar. Integrasi mudah dengan LLM apa pun.
→ LlamaIndex

✅ Haystack
Framework dari deepset. Dukungan Elasticsearch, HuggingFace, dll.
→ Haystack

✅ Chatbase
UI online yang mudah. Cukup upload PDF.
→ Chatbase

✅ Flowise AI
Interface visual untuk bangun agent + RAG tanpa coding.
→ Flowise AI

6: Format Data yang Bisa Digunakan

Sistem RAG bisa bekerja dengan berbagai jenis data:

• 📄 PDF → kontrak, buku, dokumen hukum
• 📑 TXT → catatan, transkrip, FAQ
• 📊 CSV → database sederhana
• 🌐 HTML → scraping website
• 📝 Markdown → dokumentasi proyek
• 🧾 Word (docx), Excel → setelah konversi

Langkah penting: konversi data → pecah per paragraf → buat embedding

7: Arsitektur Sistem Chatbot RAG

1. Data Ingestion
   → parsing file (PDF, CSV, HTML)
   → potong jadi chunks
2. Embedding
   → buat vektor tiap chunk
   → simpan ke database vektor (FAISS, Chroma, Pinecone, dll.)
3. Retrieval
   → user bertanya
   → cari vektor terdekat dari pertanyaan
4. LLM Response
   → input hasil ke prompt
   → jawab pakai model GPT-4, Claude, Gemini, dll.
5. Optional: Memory, Feedback, Logging

8: Database Vektor untuk Menyimpan Embedding

📦 FAISS (Facebook) — ringan dan lokal
📦 ChromaDB — lokal + memory friendly
📦 Weaviate — open-source + cloud ready
📦 Pinecone — hosting vektor cloud
📦 Milvus — scalable, cocok untuk big data

Kalau hanya ingin lokal: FAISS atau Chroma paling cepat dan mudah.

9: Studi Kasus: Chatbot PDF untuk Website Edukasi

Tujuan: chatbot yang menjawab semua pertanyaan berdasarkan isi PDF panduan belajar.

Langkah:

• Upload PDF ke LlamaIndex
• Bagi per paragraf
• Simpan embedding di FAISS
• Integrasi ke chatbot UI (Next.js atau iframe)
• Hosting di subdomain (misal: tanya.idm.web.id)

Hasil: AI akan menjawab semua pertanyaan berdasarkan dokumen kamu, bukan dari internet.

10: Panduan Singkat (LangChain + Chroma + OpenAI)

“`python
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

loader = PyPDFLoader(“panduan.pdf”)
docs = loader.load_and_split()

embedding = OpenAIEmbeddings()
vectordb = Chroma.from_documents(docs, embedding)

qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=ChatOpenAI(model=”gpt-4″),
retriever=vectordb.as_retriever()
)

qa_chain.run(“Apa itu RAG?”)

11: Hosting & Deployment

Kamu bisa host secara:

• Lokal → pakai Gradio, Streamlit, Flask
• VPS (Linux) → deploy pakai Docker
• GitHub Pages + iframe → untuk interface
• Netlify / Vercel → untuk UI modern

Untuk integrasi website WordPress:

• Gunakan iframe
• Plugin chat GPT custom
• Widget Chatbase atau Botpress

12: Tips Keamanan dan Etika

• Jangan upload dokumen sensitif tanpa enkripsi
• Batasi akses chatbot dengan token atau whitelist IP
• Hindari menyebar dokumen legal tanpa izin
• Selalu beri disclaimer: “Jawaban AI bersifat referensi”

13: Cara Update Knowledge Base

Kalau data berubah:

• Konversi dokumen baru
• Buat embedding ulang
• Replace database lama

Untuk update otomatis:

• Gunakan webhook
• Cronjob mingguan (misal: re-embed setiap hari Senin)

14: Gabungkan Banyak Sumber Data

Misal:

• panduan.pdf
• produk.csv
• faq.html

Gunakan LlamaIndex:

• Tambahkan Node parser
• Buat satu index multi-source
• Sistem tetap efisien karena chunk disatukan per vektor

15: Aplikasi Lanjut: Chatbot untuk Tim & Customer Support

Kamu bisa:

• Buat chatbot internal HR (menjawab tentang SOP karyawan)
• Buat AI onboarding (menjawab pertanyaan karyawan baru)
• Buat AI support untuk customer (tanpa repot training manual)

Cukup upload dokumentasi dan FAQ → chatbot kamu sudah siap menjawab secara 24/7

…

Kesimpulan

RAG dan embedding lokal bukan sekadar teknologi canggih — tapi jembatan antara pengetahuan pribadi dan kecerdasan buatan.
Dengan sistem ini, kamu bisa membangun AI yang benar-benar paham konteksmu, bukan sekadar pintar secara umum.

Langkah pertama dimulai dari satu file PDF.
Langkah berikutnya? AI kamu tahu segalanya… tentang kamu.

-(L)-