Membangun Chatbot Pengetahuan Khusus dengan RAG Menggunakan n8n

Pendahuluan

Apakah Anda ingin memiliki chatbot yang dapat memberikan jawaban spesifik tentang data atau dokumen Anda, bukan hanya menjawab dengan balasan umum? Dengan menggunakan Retrieval Augmented Generation (RAG), Anda dapat membangun chatbot yang benar-benar memahami data Anda!

Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi konsep RAG, bagaimana cara kerja teknologi ini dalam membangun chatbot yang lebih canggih, dan langkah-langkah praktis untuk mengimplementasikannya dengan n8n.

Apa itu RAG pada Chatbot?

RAG adalah teknik yang menggabungkan kekuatan model bahasa besar (LLMs) dengan sumber pengetahuan eksternal. RAG sangat berguna ketika LLM perlu mengakses informasi yang tidak termasuk dalam data pelatihan awal mereka, seperti dokumen internal atau data spesifik.

Keuntungan Menggunakan RAG

• Jawaban yang lebih akurat dan relevan: Chatbot dapat memberikan informasi berdasarkan sumber yang terverifikasi.
• Personalisasi pengalaman pengguna: Chatbot mampu menyesuaikan tanggapan berdasarkan konteks pengguna.
• Update informasi terkini: Chatbot dapat mengakses informasi terbaru dari berbagai sumber.

Perbedaan antara Pencarian Semantik dan RAG

Pencarian semantik berfokus pada pemahaman niat dan konteks pertanyaan pengguna. Di sisi lain, RAG tidak hanya melakukan pencarian tetapi juga menyintesis dan menghasilkan jawaban yang komprehensif menggunakan LLM. Contohnya, jika Anda mencari informasi tentang kode kesalahan tertentu, pencarian semantik akan mengarahkan Anda ke bagian relevan, sementara RAG akan memberikan penjelasan ringkas dan solusi.

Contoh Chatbot RAG

Mari kita lihat beberapa contoh penggunaan RAG dengan n8n, alat otomatisasi alur kerja yang menonjol.

1. Chatbot Basis Pengetahuan Internal

Skenario ini melibatkan penghubungan ke sumber daya internal perusahaan dan dokumen yang disimpan di Google Drive. Ketika pengguna bertanya, chatbot dapat mengambil informasi relevan dari dokumen yang diindeks dan menghasilkan jawaban yang informatif.

2. Chatbot Dokumentasi API

Chatbot ini terhubung ke dokumentasi API dan dapat memberikan contoh kode. Misalnya, ketika seorang developer bertanya tentang cara autentikasi pengguna dengan OAuth 2.0 di aplikasi Node.js, chatbot bisa menghasilkan contoh kode yang tepat.

3. Chatbot Analis Keuangan

Chatbot ini terintegrasi dengan penyedia data keuangan untuk memberikan analisis pasar secara real-time. Pengguna bisa mendapatkan pandangan menyeluruh tentang sentimen pasar terhadap perusahaan energi terbarukan, termasuk grafik dan data terkini.

Membangun Chatbot RAG dengan n8n

Mari kita mulai membangun chatbot RAG. Berikut adalah langkah-langkah yang perlu Anda ikuti:

Persyaratan Awal

1. Akun n8n: Untuk membuat dan menjalankan alur kerja.
2. Akun OpenAI dan API key: Diperlukan untuk menghasilkan embedding dan tanggapan.
3. Akun Pinecone dan API key: Digunakan sebagai basis data vektor untuk menyimpan embedding dokumentasi API.

Langkah 1: Siapkan Sumber Data dan Ekstraksi Konten

• Gunakan node HTTP Request untuk mengambil spesifikasi OpenAPI dari GitHub.
• Indeks data tersebut ke dalam database vektor Pinecone.

Langkah 2: Hasilkan Embedding

• Transformasi teks dari dokumentasi menjadi representasi vektor menggunakan node Embeddings OpenAI.

Langkah 3: Simpan Dokumen dan Embedding ke Pinecone

• Jalankan alur kerja ini untuk menyimpan informasi yang telah dihasilkan.

Langkah 4: Bangun Logika Chatbot Inti

• Gunakan node Chat Trigger untuk menerima input pengguna.
• Integrasikan node AI Agent untuk menghasilkan jawaban berdasarkan dokumen yang relevan.

Langkah 5: Ambil Informasi Menggunakan Alat Basis Data Vektor

• Hubungkan node Vector Store Tool untuk melakukan pencarian berdasarkan embedding pertanyaan pengguna.

Langkah 6: Uji Chatbot RAG Anda

• Buka antarmuka chat pada editor n8n dan uji chatbot Anda dengan pertanyaan sederhana.

Kesimpulan

Dengan memahami dan menerapkan RAG menggunakan n8n, Anda dapat membangun chatbot yang jauh lebih efektif dibandingkan dengan chatbot tradisional. n8n menawarkan antarmuka yang intuitif dan kemampuan integrasi dengan berbagai sumber data, memungkinkan Anda untuk menciptakan solusi yang efisien dan dapat disesuaikan.

Siap untuk membuat chatbot RAG Anda sendiri? Mulailah eksplorasi dengan n8n dan tingkatkan interaksi pengguna Anda!