Dalam era transformasi digital yang makin pesat di tahun 2025, kualitas layanan pelanggan menjadi kunci utama dalam mempertahankan loyalitas dan kepuasan konsumen. Di sinilah peran Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG), teknologi Artificial Intelligence (AI) terbaru, menjadi krusial untuk meningkatkan efektivitas layanan pelanggan Anda.
Melalui artikel ini, Anda akan memahami apa itu Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG), cara kerjanya, serta manfaat nyata yang dapat dirasakan tim customer service Anda dalam memberikan layanan cepat, tepat, dan memuaskan kepada pelanggan.
Perjalanan dari Information Retrieval (IR) Tradisional Menuju RAG hingga Agentic-RAG
1. Traditional Information Retrieval (IR) – Pre-2012
Pada tahap awal, metode pencarian informasi masih sangat sederhana. Sistem seperti TF-IDF dan BM25 bekerja dengan cara mencocokkan kata kunci antara kueri pencarian dan dokumen. Pendekatan ini dikenal sebagai ‘sparse retrieval’ karena hanya mengandalkan keberadaan kata tertentu tanpa mempertimbangkan makna atau konteks. Akibatnya, hasil pencarian sering kali tidak relevan atau terlalu banyak noise.
2. Retrieval-Augmented Generation (RAG) – 2022
RAG menggabungkan kemampuan retrieval dan generation dalam satu model. AI tidak hanya mengambil dokumen, tetapi juga membaca, memahami, dan menyusun jawaban berdasarkan informasi yang ditemukan. Ini menjadikan interaksi lebih natural, akurat, dan efisien. Namun, sistem RAG awal masih bersifat statis dan cenderung bekerja secara linear, sehingga kurang fleksibel dalam menangani skenario yang kompleks atau multi-tahap.
3. Agentic-RAG – 2024/2025
Agentic-RAG adalah evolusi terbaru dari teknologi pencarian informasi berbasis AI yang menggabungkan kemampuan pengambilan, pemahaman, dan penalaran dalam satu sistem. Tidak seperti RAG tradisional yang bersifat linear dan statis, Agentic-RAG memperkenalkan agen AI otonom yang mampu menavigasi informasi, menyusun strategi, dan merespons secara adaptif.
Dengan pendekatan ini, AI tidak hanya menjawab pertanyaan, tetapi juga mampu memberikan rekomendasi, membuat keputusan, dan menjalankan tugas multi-tahap secara mandiri. Agentic-RAG menghadirkan interaksi yang lebih alami dan cerdas, sangat cocok untuk kebutuhan kompleks seperti layanan pelanggan, analisis data, dan asistensi digital berbasis konteks.
Agentic RAG vs. RAG Tradisional
Retrieval-Augmented Generation (RAG) adalah teknik yang memungkinkan AI mengambil informasi terlebih dahulu sebelum menghasilkan jawaban, sehingga dapat meningkatkan akurasi respons. Namun, pendekatan RAG tradisional memiliki beberapa keterbatasan penting, sehingga memunculkan kebutuhan akan sistem yang lebih cerdas dan fleksibel—yaitu Agentic RAG.
1. RAG Tradisional
RAG tradisional bekerja dengan mekanisme retrieval sekali jalan: sistem hanya mengambil informasi satu kali, lalu langsung menghasilkan jawaban. Jika data yang diambil kurang relevan atau tidak cukup menjawab, AI tidak akan melakukan pencarian ulang.
Selain itu, RAG tradisional memiliki kelemahan dalam:
- Menangani pertanyaan kompleks: Untuk pertanyaan yang memerlukan beberapa tahapan pemikiran, sistem ini tidak mampu menyusun langkah-langkah secara logis.
- Kurang adaptif: Sistem mengikuti alur tetap dan tidak bisa menyesuaikan strategi berdasarkan konteks atau masalah.
2. Agentic RAG
Tidak seperti RAG tradisional, Agentic RAG mengandalkan agen AI yang mampu bertindak secara aktif dan cerdas. Hal ini membuat sistem mampu:
- Melakukan pencarian ulang secara iteratif jika informasi awal belum cukup.
- Berpikir secara bertahap (step-by-step reasoning).
- Melakukan evaluasi dan penyempurnaan jawaban untuk mencapai hasil yang lebih akurat.
Dengan Agentic RAG, model bahasa tidak lagi pasif hanya menunggu data, tapi aktif memutuskan kapan perlu mencari lagi, bagaimana mengevaluasi hasil, dan kapan harus mengubah pendekatan untuk memberikan jawaban terbaik.
Penerapan Agentic RAG dalam Customer Service
Penerapan Agentic RAG dalam layanan pelanggan tidak hanya meningkatkan efisiensi operasional, tetapi juga menghadirkan sistem AI yang mampu memahami konteks percakapan secara mendalam, menyesuaikan respons dengan kebutuhan pengguna secara real-time, dan secara proaktif mencari solusi terbaik.
Dengan kemampuan untuk mengakses dan memproses informasi secara bertahap dan berulang jika diperlukan, Agentic RAG memungkinkan interaksi yang lebih personal, akurat, dan cepat. Saat ini, teknologi ini mulai diterapkan secara luas dalam berbagai platform customer service, membentuk standar baru dalam memberikan pengalaman pelanggan yang cerdas dan responsif.
Kesimpulan
Agentic RAG menggabungkan kecerdasan agen AI yang dapat bekerja secara mandiri dengan kemampuan RAG dalam mengambil data secara dinamis. Ke depan, teknologi AI diperkirakan akan berkembang dari sekadar alat bantu menjadi sistem yang mampu mengambil tindakan, menyesuaikan diri dengan situasi, dan memberikan hasil yang relevan tanpa banyak campur tangan manusia.
Sebagai penyedia solusi komunikasi berbasis AI, Qiscus mendukung penerapan teknologi seperti RAG dalam berbagai platform customer service. Dengan ekosistem produk Qiscus yang siap diintegrasikan dengan teknologi AI terkini, bisnis Anda bisa menghadirkan layanan pelanggan yang lebih cepat, cerdas, dan personal.
