Orkestrasi RAG
Orkestrasi RAG untuk jawaban AI yang akurat dan siap produksi.
Rancang pipeline RAG end-to-end dengan menghubungkan VectorDB, AI Function Tool, dan LLM Kustom ke dalam workflow stateful — jawaban berbasis sumber, data live, dan kontrol penuh.
Atau mulai dengan kredit $150, cukup untuk bulan pertama plan Growth
Baterai saya tidak bisa dicas setelah 14 bulan. Apakah masih ditanggung garansi?
10:18
Sumber: Kebijakan garansi
Bagian 3.2 · Baterai
Pesanan 6120 · diterima 14 bulan lalu
Ya. Baterai bergaransi 24 bulan sejak tanggal pengiriman, jadi pesanan Anda masih dalam masa garansi.
10:18
Bagus, bagaimana cara klaimnya?
10:19
Saya sudah membuat permintaan garansi untuk Anda. Tim servis kami akan menghubungi Anda di sini.
10:19
- Kualitas Jawaban Lebih Tinggi
- Kurangi halusinasi dengan mendasarkan setiap jawaban pada retrieval + tool.
- Penyelesaian Lebih Cepat
- Otomatisasi multi-langkah + routing berarti lebih sedikit pesan bolak-balik.
- Biaya Lebih Rendah lewat Routing
- Gunakan model kecil untuk sebagian besar langkah dan simpan model kuat untuk penalaran akhir.
- Kontrol Data Penuh
- Simpan embedding dan sumber di tempat yang Anda tentukan — bawaan atau VectorDB Anda sendiri.
Komponen untuk RAG Kustom
Hubungkan data, tool, dan model Anda — lalu orkestrasikan retrieval secara end-to-end.
-
Integrasi VectorDB
Gunakan VectorDB bawaan MonoChat atau hubungkan milik Anda sendiri dengan kredensial — simpan embedding di mana pun Anda mau.
- VectorDB bawaan atau eksternal
- Koneksi berbasis kredensial
- Filter metadata & kontrol akses
- Isolasi data yang aman
-
Pipeline RAG Multi-Langkah
Rangkai langkah retrieval: tulis ulang kueri, cari, rerank, kutip, jawab — semuanya dalam satu alur orkestrasi.
- Penulisan ulang & perluasan kueri
- Pola hybrid retrieval
- Reranking dan penilaian
- Sitasi & keterlacakan
-
AI Function Tool
Biarkan LLM mengambil tindakan: ambil data live, panggil API internal, jalankan logika bisnis, dan kembalikan hasil terstruktur.
- Skema & validasi tool
- Panggilan API yang aman
- Output terstruktur
- Pustaka tool yang bisa dipakai ulang
-
Routing LLM Kustom
Arahkan tugas ke model terbaik — cepat vs. akurat — dengan fallback dan kontrol biaya.
- Dukungan multi-provider
- Pemilihan model per langkah
- Fallback & retry
- Batasan biaya/performa
-
Workflow Stateful
Simpan state antarlangkah dan antarsesi. Bangun alur yang mengingat konteks dan progres dengan andal.
- Variabel state + memori
- Alur yang sadar sesi
- Percabangan kondisional
- Pemicu berbasis event
-
Kontrol Produksi
Deploy dengan aman lewat pemantauan, izin akses, dan auditabilitas — iterasi tanpa mengganggu operasional.
- Observability & metrik
- Kontrol berbasis peran
- Log audit
- Workflow berversi
Cara Kerjanya
Jalur sederhana menuju RAG siap produksi — tanpa vendor lock-in.
-
Hubungkan VectorDB
Gunakan vector store bawaan atau hubungkan milik Anda sendiri dengan menempelkan kredensial. Data tetap di tempat pilihan Anda.
-
Tambahkan Tool
Bangun AI Function Tool untuk mengambil data live, memanggil API, atau menjalankan aksi bisnis. Output terstruktur & validasi.
-
Arahkan Model
Pilih LLM terbaik untuk setiap langkah. Gunakan fallback untuk menyeimbangkan biaya dan kualitas. Workflow cepat + akurat.
-
Orkestrasikan Pipeline
Rangkai langkah: tulis ulang → ambil → rerank → kutip → jawab — dengan logika stateful. Pola hybrid retrieval.
Pipeline yang Umum
Blueprint RAG umum yang bisa Anda luncurkan dengan cepat — lalu sesuaikan sepenuhnya.
-
RAG untuk Support
Dasarkan jawaban pada kebijakan, manual, dan tiket — eskalasi ke agen dengan konteks lengkap.
- Contoh: Tulis ulang → ambil KB → tool: cek pesanan → kutip kebijakan → jawab
-
RAG untuk Penjualan
Jawab pertanyaan produk dengan tool katalog + harga + CRM, lalu konversi langsung di chat.
- Contoh: Ambil katalog → tool: harga → tool: lead CRM → ringkas & CTA
-
RAG untuk Operasional
Ubah dokumen SOP menjadi aksi terpandu dengan persetujuan, dashboard, dan otomatisasi.
- Contoh: Ambil SOP → tool: validasi → tool: buat tugas → konfirmasi status
FAQ
Pertanyaan seputar orkestrasi RAG
Jawaban singkat untuk pertanyaan yang paling umum.
Apa itu RAG (retrieval-augmented generation)?
RAG adalah teknik di mana AI terlebih dahulu mengambil bagian yang relevan dari konten Anda sendiri, lalu menyusun jawabannya dari sana. Jawaban bersumber dari dokumen Anda, bukan dari ingatan model, sehingga mengurangi halusinasi.
Apa nilai tambah orkestrasi RAG?
Orkestrasi merangkai langkah-langkah pipeline dalam satu alur stateful: penulisan ulang kueri, retrieval, reranking, panggilan tool, sitasi, dan respons akhir. Anda menentukan urutan, logika antarlangkah, dan model yang menjalankan setiap langkah.
Apakah saya perlu vector database sendiri?
Tidak. Anda bisa mulai dengan vector database bawaan MonoChat, atau menghubungkan VectorDB Anda sendiri dengan kredensial jika ingin embedding tetap berada di infrastruktur Anda.
Bisakah jawaban RAG menyertakan data live?
Bisa. AI function tool memungkinkan pipeline mengambil data live seperti status pesanan, harga, atau data CRM, lalu menggabungkannya dengan dokumen hasil retrieval dalam satu jawaban.
LLM apa saja yang bisa saya gunakan di pipeline RAG?
Provider apa pun yang Anda hubungkan sebagai LLM kustom. Anda dapat memilih model per langkah, misalnya model cepat untuk penulisan ulang kueri dan model yang lebih kuat untuk jawaban akhir, lengkap dengan fallback dan batasan biaya.
Jelajahi lebih lanjut
-
LLM Kustom
Hubungkan OpenAI, Anthropic, Google, atau API LLM Anda sendiri. -
AI Function Tools
Biarkan AI memanggil tools, API, dan aksi bisnis dengan aman. -
Integrasi VectorDB
Simpan dan ambil embedding dengan VectorDB pilihan Anda. -
Integrasi MCP
Hubungkan agen AI ke tools eksternal yang kompatibel dengan MCP.
Bulan pertama Growth gratis dari kami
Bangun Pipeline RAG Pertama Anda
Hubungkan VectorDB, tambahkan tool AI, arahkan model, dan luncurkan workflow retrieval yang andal di MonoChat.
Satu kode per bisnis • 30 hari untuk menukarkan • Tanpa kartu kredit