Membangun aplikasi Chatbot berbasis LLM itu mudah, tapi membuatnya 'pintar' dan akurat dengan data perusahaan Anda adalah tantangan sesungguhnya. Kuncinya ada pada RAG (Retrieval-Augmented Generation) dan penggunaan Vector Database. Banyak developer pemula hanya melakukan embedding data mentah lalu berharap keajaiban. Hasilnya? Pencarian yang tidak relevan dan AI yang tetap berhalusinasi. Tutorial ini akan membedah teknik optimasi Chunking dan Hybrid Search.
Strategi Chunking yang Kritis
Kesalahan umum adalah memotong teks (chunking) berdasarkan jumlah karakter fix (misal: 500 char). Ini memotong konteks kalimat. Solusi ilmiahnya adalah Semantic Chunking. Gunakan NLP library untuk memotong teks berdasarkan kesamaan makna, bukan sekadar spasi. Pastikan ada overlap sekitar 10-15% antar chunk agar konteks yang berada di perbatasan tidak hilang saat proses retrieval.
Hybrid Search: Keyword + Vector
Jangan hanya mengandalkan Vector Search (pencarian makna/semantik). Terkadang user mencari kata kunci spesifik (misal: kode produk SKU-123) yang sulit ditangkap oleh pencarian vektor murni. Implementasikan Hybrid Search yang menggabungkan algoritma BM25 (keyword matching tradisional) dengan Cosine Similarity (vector matching). Berikan bobot (weighting) yang dinamis menggunakan teknik Reciprocal Rank Fusion (RRF) untuk menggabungkan hasil dari kedua metode tersebut.
Terakhir, gunakan Metadata Filtering. Sebelum melakukan pencarian vektor yang berat, filter dulu datanya berdasarkan kategori (misal: Tahun, Departemen, Jenis Dokumen). Ini akan mempercepat query time hingga 50x lipat dan meningkatkan akurasi secara drastis. Di CybermaXia, teknik ini standar wajib dalam setiap deployment solusi Enterprise AI.