Panduan Pengaturan Parameter Model RAG untuk Layanan Pelanggan yang Efektif

Dalam penggunaan model RAG (Retrieval-Augmented Generation) untuk customer service yang mengandalkan pengetahuan dari dokumentasi, parameter seperti temperature, token, dan lainnya sangat penting untuk disesuaikan agar menghasilkan jawaban yang relevan, akurat, dan sesuai konteks. Berikut adalah penjelasan tentang parameter yang relevan:

1. Temperature

• Temperature mengontrol kreativitas atau keacakan dalam jawaban yang dihasilkan oleh model. Pada umumnya, untuk tugas customer service yang membutuhkan jawaban yang jelas dan terstruktur, temperature rendah lebih disarankan (misalnya antara 0.2 hingga 0.5). Dengan setting rendah, model akan lebih fokus pada jawaban yang lebih deterministik dan kurang terpengaruh oleh kebebasan kreatif.
• Rekomendasi: Gunakan temperature rendah (0.2 – 0.5) untuk memastikan jawaban tetap sesuai dengan dokumentasi dan tidak terlalu spekulatif.

2. Max Tokens

• Max tokens mengatur jumlah kata atau unit teks yang dihasilkan. Untuk customer service, Anda biasanya ingin jawaban yang jelas dan padat, namun tidak terlalu panjang agar mudah dipahami.
• Rekomendasi: Setel max tokens pada angka yang cukup untuk menjawab pertanyaan secara lengkap, biasanya antara 100-300 tokens, tergantung kompleksitas jawaban yang diinginkan. Ini mencegah model memberikan jawaban yang terlalu panjang atau bertele-tele.

3. Top_p (Nucleus Sampling)

• Top_p mengontrol proporsi kata yang dipilih untuk dihasilkan oleh model berdasarkan kemungkinan kumulatif. Untuk tugas yang memerlukan informasi akurat dari dokumen, nilai top_p rendah (misalnya 0.8 atau lebih rendah) akan membantu memilih kata-kata dengan probabilitas yang lebih tinggi dan relevansi yang lebih baik.
• Rekomendasi: Gunakan top_p sekitar 0.8 untuk menghasilkan respons yang tetap relevan dan fokus pada informasi yang ada dalam dokumentasi.

4. Frequency Penalty

• Frequency penalty mencegah model untuk mengulang kata atau frasa yang sama secara berlebihan. Untuk customer service, ini penting agar model tidak mengulang jawaban yang sama berulang kali.
• Rekomendasi: Gunakan frequency penalty rendah (0.2 – 0.5) untuk mencegah pengulangan kata atau frasa yang tidak diperlukan.

5. Presence Penalty

• Presence penalty mengurangi kemungkinan model untuk menyebutkan konsep atau topik yang sudah disebutkan sebelumnya. Dalam konteks customer service, ini bermanfaat untuk menjaga agar jawaban tetap bervariasi dan tidak terlalu terfokus pada topik yang sama.
• Rekomendasi: Gunakan presence penalty rendah (0.2 – 0.5) untuk mencegah pengulangan yang tidak perlu, tetapi tetap menjaga variasi dalam jawaban.

6. Retrieval Settings (Untuk Sistem RAG)

• RAG mengandalkan pengambilan informasi dari dokumentasi eksternal. Pastikan retriever diatur untuk mengambil informasi yang relevan dan sesuai konteks.
• Rekomendasi: Optimalkan retriever untuk memilih dokumen atau bagian yang paling relevan dengan pertanyaan, dan gunakan algoritma yang efisien untuk memastikan waktu respons yang cepat.

7. Stop Sequences

• Stop sequences menentukan kapan model harus berhenti menghasilkan teks. Untuk customer service, ini bisa membantu agar jawaban berhenti pada titik yang tepat tanpa menambahkan informasi yang tidak relevan.
• Rekomendasi: Tentukan stop sequences untuk menghentikan output pada akhir jawaban yang tepat, seperti setelah titik atau tanda tanya.

Rangkuman Pengaturan:

• Temperature: 0.2 – 0.5
• Max Tokens: 100 – 300 tokens
• Top_p: 0.8
• Frequency Penalty: 0.2 – 0.5
• Presence Penalty: 0.2 – 0.5

Pengaturan ini dirancang untuk memastikan bahwa sistem dapat memberikan jawaban yang relevan, tepat, dan terstruktur, sambil tetap menjaga kualitas dan keberagaman informasi yang diberikan kepada pelanggan.