Kursus RAG & LLM Online

Tentang RAG (Retrieval Augmented Generation)

Apa itu RAG (Retrieval Augmented Generation) dan Kenapa Harus Dipelajari?

RAG (Retrieval Augmented Generation) adalah teknik yang menggabungkan dua hal: kemampuan bahasa LLM (seperti GPT-4 atau Claude) dengan knowledge base custom yang kamu miliki. Tanpa RAG, LLM hanya bisa menjawab berdasarkan data yang ada saat training. Dengan RAG, LLM bisa menjawab pertanyaan berdasarkan dokumen perusahaan, manual produk, data terbaru, atau knowledge base spesifik yang kamu sediakan.

RAG adalah teknologi yang paling banyak diimplementasikan oleh perusahaan yang ingin manfaat AI tanpa harus melatih model sendiri. Alih-alih fine-tuning model yang mahal, kamu cukup membangun pipeline RAG yang mengambil dokumen relevan lalu memberikannya sebagai konteks ke LLM. Hasilnya: chatbot yang tahu tentang produkmu, dokumen internalmu, atau topik spesifik apapun.

Kurikulum

Roadmap Belajar RAG (Retrieval Augmented Generation)

Urutan materi yang tepat agar proses belajar efisien dan tidak ada yang terlewat.

1
Konsep RAG: embedding, vector database, retrieval, dan generation
2
Text chunking: cara memecah dokumen menjadi potongan yang optimal
3
Embedding model: mengubah teks menjadi vektor numerik yang bermakna
4
Vector database: ChromaDB, Pinecone, dan cara menyimpan dan mencari embedding
5
Retrieval strategy: similarity search, MMR, dan hybrid retrieval
6
LangChain RAG chain: menggabungkan retrieval dengan LLM response
7
Evaluation: cara mengukur kualitas jawaban sistem RAG
8
Advanced RAG: reranking, query expansion, dan multi-hop retrieval
9
Deployment: FastAPI + Docker untuk RAG production

Skill yang Dikuasai

Yang Bisa Kamu Bangun dengan RAG (Retrieval Augmented Generation)

Chatbot Berbasis Dokumen Pencarian Semantik Knowledge Base Assistant FAQ Automation Document QA System

Perbandingan

RAG (Retrieval Augmented Generation) vs Teknologi Lain

RAG vs Fine-tuning: fine-tuning mengubah bobot model (mahal, butuh data banyak), RAG menambahkan konteks saat inference (murah, fleksibel). RAG vs Prompt Engineering: prompt engineering terbatas oleh context window, RAG bisa mengakses knowledge base yang jauh lebih besar. Untuk kebanyakan use case bisnis, RAG adalah pilihan yang jauh lebih praktis dari fine-tuning.

Peluang Karir

Posisi Kerja yang Membutuhkan RAG (Retrieval Augmented Generation)

AI Engineer LLM Developer ML Engineer Backend AI Developer

Program di DebugGo

Mulai Belajar RAG (Retrieval Augmented Generation) Sekarang

AI Agent dengan Arsitektur RAG

Pelajari arsitektur RAG secara mendalam. Rancang dan bangun AI Agent produksi dengan LangChain, vector database, dan strategi retrieval terbaik.

Rp 1.780.000

Rp 890.000

Batch 1 · Mulai 25 Apr 2026

Pelajari Lebih Lanjut

FAQ

Pertanyaan Seputar Kursus RAG & LLM Online

RAG memungkinkan LLM menjawab berdasarkan dokumen spesifik yang kamu sediakan, bukan hanya pengetahuan umum. Hasilnya lebih akurat dan bisa dikustomisasi.

Tidak perlu. RAG menggunakan API LLM (OpenAI/Anthropic) yang berjalan di cloud, dan embedding bisa dijalankan di CPU biasa.

Tidak wajib, tapi harus bisa Python dan familiar dengan konsep API. Konsep embedding dijelaskan dari awal.

LangChain untuk RAG pipeline, ChromaDB dan Pinecone untuk vector database, dan FastAPI untuk deployment.

Ingin program yang lebih intensif dan berorientasi karir?

Lihat Bootcamp RAG (Retrieval Augmented Generation) di DebugGo

Lihat Bootcamp

Teknologi Terkait

Kursus RAG & LLM Online Terbaik di Indonesia