Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Gabungkan data Anda sendiri dengan LLM dengan mengambil dokumen yang relevan dan menyisipkannya ke dalam prompt untuk menghasilkan jawaban yang berlandaskan data dan terkini.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) adalah pelajaran AI Powered SaaS: Stripe + Auth + Billing + Deploy gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 4 dari 4. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar AI Powered SaaS: Stripe + Auth + Billing + Deploy, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus AI Powered SaaS: Stripe + Auth + Billing + Deploy mencakup 4 pelajaran total.
Bagian dari pelajaran ini belum diterjemahkan dan ditampilkan dalam bahasa Inggris.
What is RAG?
Retrieval-Augmented Generation gives an LLM access to external knowledge at query time. Instead of relying only on training data, you fetch relevant text and add it to the prompt.
- Answers stay current without retraining
- Reduces hallucinations
- Lets the model cite your private documents
The RAG Pipeline
A typical pipeline has two phases:
- Indexing: split documents into chunks, embed them, store vectors
- Retrieval + generation: embed the query, find similar chunks, feed them to the LLM
Chunking Documents
Split long documents into smaller chunks (often 200-500 tokens) with slight overlap. Good chunking keeps related ideas together so retrieval returns coherent context.
Creating Embeddings
An embedding model turns text into a numeric vector. Similar meanings produce nearby vectors. You embed every chunk during indexing.
const emb = await client.embeddings.create({
model: "text-embedding-3-small",
input: chunkText,
});
const vector = emb.data[0].embedding;Storing Vectors
Vectors live in a vector database such as pgvector, Pinecone, or Qdrant. Each record stores the vector plus metadata (source, title, chunk id) for later filtering and citation.
Retrieving Relevant Chunks
At query time you embed the user question and run a similarity search (cosine distance) to get the top-k closest chunks.
SELECT content FROM docs
ORDER BY embedding <=> $1
LIMIT 5;Building the Augmented Prompt
Insert the retrieved chunks into the prompt as context, then ask the model to answer using only that context.
const prompt = "Context:\n" + chunks.join("\n---\n") +
"\n\nQuestion: " + userQuestion +
"\nAnswer using only the context above.";Citing Sources
Because each chunk carries metadata, you can show citations next to the answer. This builds trust and lets users verify claims against the original document.
Handling No Good Match
If similarity scores are all low, the knowledge base probably lacks the answer. Detect this with a threshold and have the model reply that it does not know, rather than guessing.
Keeping the Index Fresh
When source documents change, re-embed and upsert the affected chunks. Track a content hash per chunk so you only re-index what actually changed, saving embedding cost.
Evaluating RAG Quality
Measure two things: retrieval quality (did we fetch the right chunks?) and answer quality (is the response grounded?). Use a test set of question and answer pairs and check whether the cited chunks contain the supporting facts.
Quick Check
Check your understanding of RAG.
Recap
You learned the full RAG flow:
- Chunk and embed documents into a vector store
- Embed the query and retrieve top-k similar chunks
- Augment the prompt and answer with citations
- Handle low-confidence matches and keep the index fresh
RAG grounds your AI features in your own data without retraining.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah pelajaran “Retrieval-Augmented Generation (RAG)” gratis?
Ya — teks lengkap “Retrieval-Augmented Generation (RAG)” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus AI Powered SaaS: Stripe + Auth + Billing + Deploy, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus AI Powered SaaS: Stripe + Auth + Billing + Deploy mencakup 4 pelajaran total.
Apa yang akan aku pelajari di “Retrieval-Augmented Generation (RAG)”?
Gabungkan data Anda sendiri dengan LLM dengan mengambil dokumen yang relevan dan menyisipkannya ke dalam prompt untuk menghasilkan jawaban yang berlandaskan data dan terkini. Kamu berlatih AI Powered SaaS: Stripe + Auth + Billing + Deploy dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.
Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai AI Powered SaaS: Stripe + Auth + Billing + Deploy?
Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. AI Powered SaaS: Stripe + Auth + Billing + Deploy di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 4 dari 4.
Berapa lama pelajaran “Retrieval-Augmented Generation (RAG)” memakan waktu?
Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.
Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran AI Powered SaaS: Stripe + Auth + Billing + Deploy ini?
Ya. Setiap pelajaran AI Powered SaaS: Stripe + Auth + Billing + Deploy menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.
Semua pelajaran dalam kursus ini
- Penyetelan LLM
- Pemrosesan Kecerdasan Buatan Waktu Nyata
- Pemantauan Kinerja Kecerdasan Buatan
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)