Llama3 RAG Document Interaction

Llama3-RAG-Doc-Interaction adalah sebuah proyek sederhana yang menggabungkan kekuatan model Llama3 dengan RAG (Retrieval-Augmented Generation) untuk memberikan pengalaman interaksi dokumen yang cerdas dan mendalam. Proyek ini bertujuan untuk mencari informasi secara efisien dan menjawab pertanyaan dengan cara yang relevan dan informatif berdasarkan document (pdf) yang pengguna berikan.

Source Code: Github

Fitur Utama

• Menggunakan teknik RAG untuk mencari dan mengambil informasi dari dokumen dengan cepat dan akurat.
• Memanfaatkan kemampuan model Llama3 untuk memberikan jawaban yang tepat dan kontekstual terhadap pertanyaan pengguna.

Apa itu RAG?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) adalah pendekatan dalam pemrosesan bahasa alami yang menggabungkan dua elemen utama:

1. Retrieval (Pengambilan Informasi) - Tahap ini melibatkan pencarian dan pengambilan informasi dari basis data atau dokumen yang relevan. Teknik retrieval dapat berupa pencarian berbasis keyword, pencocokan semantik, atau penggunaan model machine learning untuk menemukan informasi yang paling cocok dengan pertanyaan atau konteks yang diberikan.
2. Generation (Generasi Teks) - Setelah informasi yang relevan diambil, model generatif digunakan untuk menghasilkan teks yang menyajikan informasi tersebut dengan cara yang terstruktur dan mudah dipahami. Dalam hal ini, model generatif seperti Llama3 digunakan untuk merangkai jawaban berdasarkan informasi yang diambil sebelumnya.

Dengan menggabungkan kedua tahap ini, RAG memungkinkan sistem untuk menjawab pertanyaan dengan lebih akurat, karena jawaban tidak hanya didasarkan pada model generatif tetapi juga diperkaya dengan informasi dari sumber eksternal yang relevan.

Apa itu Llama?

Llama adalah keluarga model bahasa besar (large language model) yang dikembangkan oleh Meta AI. Llama dirancang untuk melakukan berbagai tugas pemrosesan bahasa alami, termasuk pemahaman teks, penerjemahan, penulisan kreatif, dan lain-lain. Beberapa fitur kunci dari Llama meliputi:

• Kemampuan Multitasking - Llama dapat menangani berbagai jenis tugas bahasa alami, dari menjawab pertanyaan hingga menghasilkan teks kreatif.
• Skalabilitas: Tersedia dalam berbagai ukuran, Llama dapat diskalakan untuk menyesuaikan dengan kebutuhan komputasi yang berbeda.
• Pemahaman Kontekstual - Llama mampu memahami konteks dan memberikan jawaban yang sesuai dengan situasi atau pertanyaan yang dihadapi.
• Efisiensi - Meskipun merupakan model besar, Llama dioptimalkan untuk memberikan kinerja yang efisien dengan sumber daya komputasi yang tersedia.