Bandar Lampung (Lampost.co) — NVIDIA meluncurkan panduan bagi pengembang untuk membangun sistem Retrieval-Augmented Generation (RAG) berbasis agentic AI menggunakan model terbuka Nemotron. Panduan ini hadir dalam bentuk workshop mandiri yang berfokus pada praktik langsung, mulai dari konsep dasar hingga implementasi produksi melalui layanan mikro NIM.
Apa Itu RAG?
RAG merupakan pendekatan yang memperkuat kemampuan large language model (LLM) dengan data eksternal. Jika LLM tradisional hanya mengandalkan data pelatihan, maka RAG memungkinkan model memberikan jawaban berdasarkan informasi terkini dari basis pengetahuan.
NVIDIA menekankan bahwa Agentic RAG lebih maju. Sistem ini tidak sekadar mengambil data, melainkan juga dapat membuat keputusan, memilih sumber, dan menggunakan alat tambahan untuk menghasilkan jawaban yang lebih relevan dan kontekstual.
ReAct Agent: Kombinasi Reasoning dan Acting
Dalam panduan ini, NVIDIA memperkenalkan arsitektur ReAct Agent—sebuah kerangka kerja yang menggabungkan kemampuan penalaran (reasoning) dan penggunaan alat (acting). Dengan pendekatan ini, agen bisa memutuskan kapan harus mengambil data dari basis pengetahuan atau cukup menjawab langsung.
Beberapa komponen utama yang digunakan meliputi:
-
Nemotron Nano 9B V2 – model utama untuk penalaran bahasa.
-
NeMo Retriever EmbedQA – menghasilkan embedding dokumen.
-
NeMo Retriever RerankQA – menyusun ulang hasil pencarian agar lebih relevan.
-
FAISS Vector Database – pencarian cepat berbasis kesamaan semantik.
-
LangGraph – membangun alur agen yang dinamis.
Panduan Teknis untuk Pengembang
Pengembang diarahkan melalui tahapan teknis berikut:
-
Menyiapkan kunci API untuk akses NVIDIA dan LangSmith.
-
Mengolah data dengan chunking agar lebih mudah diproses.
-
Membangun retriever tool dengan pencarian dan reranking.
-
Mengonfigurasi agen dengan instruksi sistem yang jelas, termasuk aturan penggunaan sumber.
-
Menjalankan agen melalui CLI atau aplikasi client berbasis Streamlit.
-
Melakukan debugging dengan LangSmith untuk melacak proses internal agen.
Migrasi ke NIM Microservices
Setelah tahap pengembangan berbasis API, NVIDIA mendorong migrasi ke NIM microservices yang berjalan secara lokal melalui Docker. Pendekatan ini memberi kinerja lebih tinggi, kontrol penuh, serta kompatibilitas dengan API bergaya OpenAI. Dengan demikian, dapat mengoperasikan agen di lingkungan perusahaan tanpa bergantung sepenuhnya pada layanan cloud.
Penutup: Menuju Agen Cerdas Otonom
NVIDIA menegaskan posisinya sebagai pionir dalam pengembangan AI generatif yang adaptif dan kontekstual. Agentic RAG sebagai langkah penting menuju agen cerdas yang mampu berpikir, mengambil keputusan, dan memanfaatkan data eksternal secara otonom.
Bagi pengembang, panduan ini membuka jalan menghadirkan solusi AI yang lebih relevan, transparan, dan siap produksi.
