Lewati ke konten utama
menjadi.dev
AI Engineering Lanjutan AI Product 8 chapter

RAG & Vector DB Engineering

Bangun Sistem Retrieval-Augmented Generation Production-Ready

Deep-dive ke arsitektur RAG end-to-end: chunking strategies, embedding models dan dimensions, vector database selection (pgvector, Pinecone, Chroma), retrieval strategies (semantic search, hybrid search, reranking), advanced RAG patterns (multi-hop, agentic RAG), dan production concerns (scaling, caching, monitoring). RAG adalah backbone mayoritas aplikasi AI di production.

Prasyarat

Modul 34 (Prompt Engineering Mastery).

Kenapa Ini Penting

RAG adalah pola integrasi AI paling banyak digunakan di production — 80%+ produk AI enterprise menggunakannya. Tanpa pemahaman RAG engineering, kamu hanya bisa bungkus API ChatGPT.

Daftar Chapter

  1. Chapter 35.1

    Arsitektur RAG: Komponen dan Pipeline

    Memahami arsitektur end-to-end Retrieval-Augmented Generation dan setiap komponennya
  2. Chapter 35.2

    Chunking: Strategi Memotong Dokumen

    Seni memotong dokumen menjadi chunk yang optimal — ukuran, overlap, dan strategi
  3. Chapter 35.3

    Embedding: Dari Teks ke Vector

    Memahami embedding models, dimensions, dan strategi pemilihan embedding untuk RAG
  4. Chapter 35.4

    Vector Database: pgvector, Pinecone, Chroma

    Memilih dan mengimplementasikan vector database yang tepat untuk skala dan use case
  5. Chapter 35.5

    Retrieval Strategies: Hybrid Search & Reranking

    Teknik retrieval lanjutan untuk meningkatkan relevansi hasil pencarian
  6. Chapter 35.6

    Generation: Dari Retrieve ke Jawaban

    Teknik prompt engineering untuk RAG generation yang akurat dan ter-grounding
  7. Chapter 35.7

    Advanced RAG: Multi-Hop & Agentic RAG

    Pola RAG lanjutan untuk pertanyaan kompleks yang butuh multiple retrieval steps
  8. Chapter 35.8

    Production RAG: Scaling, Caching & Monitoring

    Menjalankan RAG di production — dari query latency sampai observability