Google Cloud menerbitkan artikel yang menguraikan cara membangun aplikasi Retrieval Augmented Generation (RAG) tingkat lanjut di Google Cloud menggunakan LlamaIndex. Yang menurut saya sangat menarik adalah penekanan pada fleksibilitas dan eksperimen dalam membangun solusi RAG, karena tidak ada solusi satu ukuran untuk semua.
Saya menghargai bagaimana artikel tersebut memecah alur kerja RAG menggunakan LlamaIndex, mulai dari pengindeksan dan penyimpanan data hingga pengambilan, pemeringkatan, dan sintesis informasi menjadi respons akhir.
Salah satu aspek pentingnya adalah penggunaan alat Google Cloud seperti Document AI Layout Parser untuk menganalisis dokumen dan memahami kontennya secara hierarkis, sehingga meningkatkan akurasi pengambilan.
Saya juga tertarik dengan penggunaan teknik canggih seperti Hypothetical Document Embedding (HyDE) dan pemeringkatan ulang node berbasis LLM untuk meningkatkan kualitas hasil.
Terakhir, artikel tersebut memberikan contoh praktis penggunaan RAGAS untuk mengevaluasi kinerja alur RAG, sehingga memudahkan developer untuk menyempurnakan solusi mereka.
Secara keseluruhan, saya yakin artikel ini menawarkan panduan yang komprehensif dan praktis untuk membangun aplikasi RAG yang efektif di Google Cloud.
