Text
IMPLEMENTASI SISTEM HYBRID RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION (RAG) UNTUK PENELUSURAN TEMATIK AL-QUR’AN
Di era perkembangan kecerdasan buatan, penggunaan Retrieval-Augmented Generation (RAG) baik berbasis vector maupun graph semakin banyak diterapkan di kalangan akademisi maupun industri. Hal ini disebabkan oleh kemampuannya dalam menghasilkan jawaban yang lebih akurat dengan memanfaatkan informasi eksternal sebagai dasar pengetahuan. RAG berbasis vectorstore cukup efektif menemukan informasi yang mirip dengan pertanyaan, tetapi sering mengabaikan hubungan antar informasi. Sebaliknya, RAG berbasis knowledge graph lebih baik dalam pencarian berbasis hubungan antar informasi, namun kurang optimal saat harus menangani informasi yang mirip makna tetapi tidak saling terhubung. Penelitian ini dilakukan untuk mengatasi kekurangan dari kedua metode dengan menggunakan Hybrid RAG. Metode ini menggabungkan retrieval dari kedua metode, sehingga dapat memberikan informasi yang lebih lengkap, baik dari sisi arti maupun hubungan antar informasi. Proses penelitian dimulai dengan pengumpulan dan pembuatan data pada vectorstore serta knowledge graph yang memuat data al-quran dari sisi ayat dan tematik yang akan digunakan sebagai sumber informasi sistem. Pengujian dilakukan pada dua aspek yaitu retrieval dan generation. Evaluasi retrieval menggunakan metrik precision dan Mean Reciprocal Rank (MRR), sementara evaluasi generation diuji dengan metrik Faithfulness dan Answer Relevance. Hasil penelitian menunjukan bahwa Sistem Hybrid RAG yang dibangun mampu menghasilkan jawaban yang konsisten dan relevan dengan pertanyaan penggun, khususnya pada domain Islam. Temuan ini menunjukkan penggabungan dua metode retrieval dapat saling melengkapi dan mampu mengatasi keterbatasan yang dimiliki masing-masing metode.
No other version available