1. What’s the difference between a RAG chatbot and a traditional chatbot?

The difference between a RAG chatbot and a traditional chatbot is that a traditional chatbot relies on static responses or pre-trained models, while a RAG (retrieval-augmented generation) chatbot pulls relevant data from an external knowledge base and uses it to generate more accurate responses in real time.

2. How does a RAG system decide what knowledge to retrieve vs. what to generate?

A RAG system uses a retriever to identify the most relevant documents or data chunks based on the user’s question, then passes that information to a language model which generates a response grounded in the retrieved content, rather than relying purely on prior training.

3. Can I use RAG without uploading external knowledge sources?

You can technically use RAG without uploading external knowledge sources, but doing so nullifies its core advantage. RAG is designed to supplement the language model with domain-specific or real-time data, so omitting external knowledge defeats its purpose.

4. Is RAG suitable for multilingual applications?

Yes, RAG is suitable for multilingual applications as long as both the language model and the retrieved documents support the target languages; many modern LLMs and vector databases are capable of handling multilingual queries and content.

5. How can I measure the accuracy and relevance of retrieved knowledge?

You can measure the accuracy and relevance of retrieved knowledge by logging which documents were retrieved, comparing the generated answer to ground truth or expert feedback, and tracking metrics like response correctness, user satisfaction, and click-through or follow-up rates.

Cara Membangun Chatbot RAG di 2025

Ditulis oleh

Aryan Kargwal

Pengembang AI, Kandidat PhD, dan Pembuat Konten (edtr newsletter & Botpress)

Daftar Isi

Langkah 1. judul langkah ditulis di sini seperti yang diharapkan

Ringkasan

Chatbot RAG menggabungkan pengambilan data dan generasi bahasa untuk jawaban yang lebih akurat dan sesuai konteks dibandingkan bot tradisional.
RAG mengurangi kesalahan dan meningkatkan keandalan dengan mengakses data eksternal — bukan hanya mengandalkan pengetahuan internal model bahasa.
Membuat bot RAG meliputi penyiapan proyek, penulisan instruksi perilaku yang jelas, dan menghubungkan sumber pengetahuan.

Chatbot mengubah cara bisnis berinteraksi dengan pengguna, namun banyak yang masih kurang dalam hal konteks dan akurasi. Di sinilah Retrieval-Augmented Generation (RAG) berperan.

RAG menggabungkan keunggulan pengambilan pengetahuan dan generasi bahasa, memungkinkan chatbot mengakses data eksternal dan memberikan jawaban yang tepat serta sesuai konteks. Hasilnya? Lebih sedikit ketidakakuratan, lebih sedikit sumber daya terbuang, dan respons yang lebih andal.

Kami telah menerapkan lebih dari 750.000 chatbot dalam beberapa tahun terakhir — dan bahkan memiliki proses RAG canggih khusus kami sendiri untuk mereka.

Jadi dalam panduan ini, saya akan memandu Anda membangun chatbot berbasis RAG sendiri — mulai dari mendefinisikan perilakunya hingga menerapkannya dengan mulus. ‍

Bangun Chatbot AI

Buat chatbot agentik sesuai kebutuhan

Mulai sekarang

Aplikasi Chatbot RAG

Baru mulai mengintegrasikan chatbot berbasis RAG ke produk, proyek, atau hobi Anda? Mari lihat beberapa aplikasi luas yang dapat ditingkatkan dengan chatbot cerdas sesuai kebutuhan Anda.

Kategori	Deskripsi	Contoh Penggunaan
Dukungan Pelanggan	Jawaban tepat dari kebijakan, FAQ, dan panduan.	"Apa itu biaya roaming?" atau "Perbaiki router saya."
Alat Edukasi	Akses instan ke buku pelajaran, riset, dan kursus.	"Jelaskan relativitas" atau "Revolusi Industri?"
Bantuan Hukum	Saran dari yurisprudensi, kode, dan dokumen hukum.	"Sanksi atas pelanggaran?" atau "Daftar merek dagang?"
Dukungan HR	Info HR: kebijakan, manfaat, materi pelatihan.	"Hari cuti?" atau "Daftar asuransi kesehatan."

‍

Baca Panduan Lengkap tentang RAG

Ingin membuat RAG bekerja untuk Anda? Kami bisa membantu.

Baca Sekarang

‍

Membuat chatbot RAG dengan Botpress adalah proses yang sederhana. Berikut panduan langkah demi langkah untuk memulai.

Untuk tutorial ini, kita akan membuat chatbot Trivia Buku. Setelah selesai, chatbot dapat diterapkan ke berbagai kanal menggunakan integrasi yang relevan.

Cara Membangun Agen AI dengan RAG

Langkah 1: Siapkan proyek Anda

Mulailah dengan membuat proyek baru di Botpress. Setelah masuk, pilih template "Start from Scratch" untuk kustomisasi dan fleksibilitas penuh.

Langkah 2: Tulis Set Instruksi yang Jelas

Instruksi sangat penting untuk perilaku chatbot RAG Anda dan dapat ditambahkan dengan mengedit bagian 'Instructions' di Studio. Tentukan bagaimana chatbot harus mengambil dan menyajikan informasi.

Saat menulis set instruksi, bahas poin-poin berikut:

Tentukan bahwa bot harus mengutamakan sumber pengetahuan eksternal dibandingkan data internal model.
Jelaskan nada dan gaya jawaban, paling baik melalui contoh percakapan dan balasan.

Berikut contoh set instruksi yang menjelaskan perilaku chatbot 'FAQ Website Pakaian':

Mission:
Assist users in exploring sustainable fashion, understanding eco-friendly materials, and making informed choices about ethically sourced clothing.

Personality Traits:
- Knowledgeable: Provides accurate answers from the knowledge base.
- Friendly: Warm and approachable.
- Inspiring: Encourages sustainable choices.
- Transparent: Shares only validated information.

Capabilities:
- Educate: Explain sustainable fashion principles, eco-friendly materials, and certifications using the knowledge base.
- Assist: Recommend products and provide information strictly from the approved data.
- Inspire: Highlight the benefits of ethical fashion without personal opinions.
- Engage: Respond to queries clearly and politely, redirecting users to support if answers are unavailable.

Tone:
- Positive, professional, and jargon-free.
- Respectful and empathetic to ensure a supportive experience.

Behavioral Rules:
- Use only the provided knowledge base (e.g., Wikipedia, Green Threads documents).
- If an answer isn’t available, inform the user and suggest consulting Green Threads’ customer support.

Example Response Policy:
Query: "What is organic cotton?"
Answer: "Organic cotton is grown without harmful pesticides or synthetic fertilizers, reducing environmental impact."

Query: "Can you tell me your refund policy?"
Answer: "I don’t have that information. Please visit our website or contact support for assistance."

Langkah 3: Tambahkan Sumber Pengetahuan

Agar chatbot RAG Anda efektif, hubungkan ke pengetahuan eksternal yang relevan, seperti dokumen PDF, URL situs web, atau API. Berikut caranya:

Buka bagian “Knowledge Base” di Botpress.
Unggah dokumen atau tambahkan URL situs web sebagai sumber.
Botpress akan mengindeks konten secara otomatis, membaginya menjadi potongan pengetahuan yang lebih kecil dan mudah diambil.

Langkah 4: Kustomisasi Identitas Chatbot

Personalisasi nama dan kepribadian Chatbot Anda agar sesuai dengan kebutuhan Anda. Langkah penting ini memastikan chatbot Anda tidak salah mengidentifikasi diri sebagai ChatGPT atau Claude.

Buka menu “Bot Details”
Klik 'Generate' untuk membuat identitas chatbot berdasarkan instruksi dan datanya, atau tulis secara manual.

Langkah 5: Terapkan Chatbot Anda

Chatbot kini siap untuk dipratinjau dan dibagikan. Berikut cara mengakses dan mengujinya:

Di Botpress Studio, klik “Publish” untuk menerapkan Chatbot RAG Anda.
Salin tautannya dan mulai percakapan!

Langkah 6: Kustomisasi Tampilan Chatbot Anda

Ingin menyesuaikan Webchat Anda agar selaras dengan merek dan suara Anda? Cukup klik “Customize Webchat” dari “Share”.

Bangun Chatbot RAG Hari Ini

Chatbot berbasis RAG mengubah cara bisnis memberikan jawaban akurat secara real-time, mengoptimalkan alur kerja, dan meningkatkan pengalaman pengguna. Dengan alat dari Botpress, Anda dapat membangun chatbot cerdas dengan mudah.

Dengan unggahan basis pengetahuan satu klik dan integrasi mulus dengan platform seperti Slack, WhatsApp, Notion, dan lainnya, Anda dapat menerapkan chatbot RAG yang kuat dalam hitungan menit menggunakan Botpress.

Mulai bangun chatbot cerdas dan kontekstual hari ini — gratis.

Bangun Chatbot AI

Buat chatbot agentik sesuai kebutuhan

Mulai sekarang

FAQ

1. Apa perbedaan antara chatbot RAG dan chatbot tradisional?

Perbedaan antara chatbot RAG dan chatbot tradisional adalah chatbot tradisional mengandalkan respons statis atau model yang sudah dilatih, sedangkan chatbot RAG (retrieval-augmented generation) mengambil data relevan dari basis pengetahuan eksternal dan menggunakannya untuk menghasilkan jawaban yang lebih akurat secara real-time.

2. Bagaimana sistem RAG memutuskan pengetahuan mana yang diambil dan mana yang dihasilkan?

Sistem RAG menggunakan retriever untuk mengidentifikasi dokumen atau potongan data paling relevan berdasarkan pertanyaan pengguna, lalu mengirimkan informasi tersebut ke model bahasa yang menghasilkan jawaban berdasarkan konten yang diambil, bukan hanya dari pelatihan sebelumnya.

3. Bisakah saya menggunakan RAG tanpa mengunggah sumber pengetahuan eksternal?

Secara teknis Anda bisa menggunakan RAG tanpa mengunggah sumber pengetahuan eksternal, namun hal ini menghilangkan keunggulan utamanya. RAG dirancang untuk melengkapi model bahasa dengan data khusus domain atau data real-time, jadi tanpa pengetahuan eksternal tujuannya tidak tercapai.

4. Apakah RAG cocok untuk aplikasi multibahasa?

Ya, RAG cocok untuk aplikasi multibahasa selama model bahasa dan dokumen yang diambil mendukung bahasa target; banyak LLM dan database vektor modern mampu menangani permintaan dan konten multibahasa.

5. Bagaimana cara mengukur akurasi dan relevansi pengetahuan yang diambil?

Anda dapat mengukur akurasi dan relevansi pengetahuan yang diambil dengan mencatat dokumen mana yang diambil, membandingkan jawaban yang dihasilkan dengan kebenaran dasar atau umpan balik ahli, serta memantau metrik seperti ketepatan jawaban, kepuasan pengguna, dan tingkat klik atau tindak lanjut.