Teknologi Retrieval-Augmented Generation (RAG) menjadi tren kunci dalam pengembangan Kecerdasan Buatan (AI) di Asia, terutama karena kemampuannya untuk meningkatkan akurasi Large Language Models (LLM) dalam bahasa-bahasa daerah. RAG bekerja dengan memungkinkan LLM mengakses dan mereferensikan basis data eksternal yang terkurasi secara lokal (seperti dokumen hukum atau teks sejarah berbahasa Jawa atau Tagalog) saat menghasilkan respons.
Model AI global sering kali kesulitan dengan nuansa, idiom, dan informasi spesifik yang terdapat dalam bahasa-bahasa Asia yang kurang terwakili di set data pelatihan global. RAG memberikan solusi dengan ‘memberi makan’ AI dengan pengetahuan lokal yang relevan dan terkini, menjadikannya lebih unggul dan andal untuk konteks bisnis, hukum, dan medis lokal.
Penerapan RAG sangat penting dalam sektor korporat Asia. Perusahaan dapat membangun chatbot layanan pelanggan yang sangat akurat dalam bahasa lokal yang didukung oleh database produk spesifik perusahaan, mengurangi kesalahan dan meningkatkan pengalaman pengguna secara signifikan.
Tren RAG menegaskan pentingnya lokalisasi dalam perlombaan AI Asia. Ini memberikan keunggulan kompetitif bagi developer lokal untuk menciptakan model AI yang secara akurat merefleksikan dan melayani keragaman bahasa dan pengetahuan yang kaya di kawasan ini.
