Pelatihan AI Development dengan RAG — Retrieval-Augmented Generation dari Pengembang Juwalan.ai
Kuasai pembuatan sistem AI berbasis data internal perusahaan (RAG) langsung dari tim engineer Juwalan.ai. Pelajari embedding models, vector database (Pinecone, Qdrant, Chroma), hybrid search, n8n integration, dan arsitektur chatbot anti-halusinasi.
- Mentor Praktisi Asli
- Tim Juwalan.ai
- Mentor Praktisi Asli
- Jawaban Berbasis Dokumen
- No-Hallucination
- Jawaban Berbasis Dokumen
- Pipeline Skala Produksi
- Vector DB & n8n
- Pipeline Skala Produksi
- Proyek Nyata Produksi
- 4 Minggu
- Proyek Nyata Produksi
RAG: Pondasi Knowledge Base Cerdas Juwalan.ai
Di Juwalan.ai, sistem customer support dan financial assistant kami mengandalkan arsitektur RAG canggih untuk memberikan jawaban yang 100% akurat berdasarkan data katalog, SOP, dan transaksi bisnis tanpa salah kutip.
Jawaban Akurat dengan Bukti Sumber (Citations)
AI menjawab setiap pertanyaan customer atau staf dengan merujuk langsung ke dokumen internal perusahaan, meminimalkan risiko halusinasi.
Pembaruan Data Instan Tanpa Retraining
Cukup tambahkan dokumen baru atau sinkronkan database ke vector database dan AI langsung mampu menjawab informasi terkini detik itu juga.
Integrasi n8n & Multi-Channel Webhook
Hubungkan pipeline RAG ke chatbot WhatsApp bisnis, widget website Next.js, atau endpoint REST API kantor dengan otomatisasi n8n.
Hybrid Search & Re-Ranking Presisi Tinggi
Terapkan kombinasi pencarian kata kunci (BM25) dan semantic vector search plus re-ranking model untuk akurasi retrieval maksimal.
Silabus Pembelajaran AI RAG Development
Pelatihan dari konsep dasar embedding hingga arsitektur Advanced RAG tingkat enterprise.
Modul 1: Fondasi RAG & Embedding Models
Konsep vektor, cosine similarity, semantic search, benchmarking model embedding (OpenAI text-embedding-3, BGE, Cohere), dan strategi text chunking optimal.
Modul 2: Vector Database & Indexing Pipeline
Instalasi dan penggunaan ChromaDB (lokal), Qdrant, dan Pinecone (cloud), metadata filtering, serta document loader untuk PDF/DOCX/Notion.
Modul 3: Advanced Retrieval & Re-Ranking
Implementasi Hybrid Search (BM25 + Dense Vector), Re-Ranking dengan Cohere/Cross-Encoder, Query Expansion, dan Contextual Compression.
Modul 4: Framework LlamaIndex, LangChain & n8n Workflow
Membangun agentic RAG, router query, multi-document agent, evaluasi retrieval dengan RAGAS framework (faithfulness, answer relevancy).
Modul 5: Production Deployment & Chatbot UI
Membungkus pipeline RAG ke FastAPI, integrasi database percakapan (PostgreSQL/Redis), antarmuka chat Next.js, dan optimasi latency.
Investasi Pelatihan AI RAG Development
Developer Track
- 8 sesi live hands-on coding via Zoom
- Full source code template RAG production-ready
- Akses rekaman seluruh sesi seumur hidup
- Review & testing proyek akhir oleh AI Lead
- Sertifikat resmi AI RAG Specialist
- Komunitas developer AI Infanthree
Enterprise & Solution
- Semua fasilitas Developer Track untuk 2 orang
- Konsultasi arsitektur RAG untuk dokumen riil perusahaan
- Bimbingan setup vector database on-premise/private cloud
- Sesi audit performa & security dokumen
- Pendampingan integrasi WhatsApp / Web Widget via n8n
- Garansi konsultasi teknis selama 30 hari
Termasuk full source code template enterprise RAG Juwalan.ai starter, starter dataset, dan pendampingan pembuatan prototype aplikasi untuk portfolio Anda.
Program Pelatihan AI Lainnya
Perluas wawasan dan keahlian Anda dengan program pelatihan terstruktur lainnya dari tim Infanthree Digital.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Tidak menemukan jawaban? Chat WhatsApp — tim kami bantu.
Apa perbedaan utama antara Fine-Tuning dan RAG?
Fine-Tuning mengubah bobot model untuk mengajarkan gaya penulisan atau format respon spesifik, sedangkan RAG memberikan data dokumen eksternal secara dinamis saat query masuk. RAG jauh lebih murah, instan di-update, dan bebas halusinasi untuk kebutuhan knowledge base.
Siapa yang mengajar pelatihan ini?
Anda akan dibimbing langsung oleh tim engineer di balik Juwalan.ai yang setiap hari mengoperasikan sistem RAG dan AI Agent multi-channel untuk ratusan data UMKM.
Prasyarat apa yang diperlukan untuk mengikuti kelas ini?
Pemahaman dasar Python (fungsi, variabel, requests) dan konsep dasar API. Kami akan memandu instalasi pustaka seperti LangChain, LlamaIndex, dan Vector DB dari awal.
Apakah model AI komersial (OpenAI/Claude) atau open-source (Ollama) yang digunakan?
Kami mengajarkan keduanya! Anda akan belajar cara membangun RAG menggunakan OpenAI/Claude API maupun model lokal via Ollama untuk kebutuhan privasi data tinggi.
Apakah hasil proyek akhir bisa langsung di-deploy untuk portofolio?
Ya. Setiap peserta akan menyelesaikan capstone project berupa aplikasi chatbot RAG fungsional dengan antarmuka web dan API backend yang siap di-deploy ke cloud.
Bangun Sistem AI Berbasis Pengetahuan Perusahaan Anda
Kuasai teknologi RAG dari tim yang telah membangun sistem produksi nyata. Hubungi kami untuk pendaftaran dan konsultasi kurikulum.
