Membangun Knowledge Agent yang solid? Mulailah dengan Agentic RAG dan hybrid search—itu fondasi dasarnya.

Pengaturannya cukup sederhana: bagi data kamu menjadi chunk, jalankan embedding, lalu masukkan semuanya ke dalam vector database. Langkah berikutnya? Lengkapi agent kamu dengan alat pencarian yang bisa melakukan query pada vektor-vektor itu secara efisien.

Ingin akurasi lebih baik? Coba kelompokkan proses retrieval berdasarkan domain terlebih dahulu, lalu tambahkan lapisan reranking. Ini sangat berpengaruh ketika presisi sangat penting.

Pendekatan hybrid menggabungkan pencarian full-text dengan semantic matching—mencakup baik kata kunci yang persis maupun pemahaman kontekstual. Kombinasi ini menangani jauh lebih banyak jenis query dibanding hanya menggunakan satu metode saja.

Vector database sekarang bukan sekadar penyimpanan. Mereka menjadi lapisan memori untuk AI agent yang benar-benar perlu melakukan penalaran atas knowledge base yang besar. Langkah reranking menyaring noise dan mengedepankan yang benar-benar relevan.

Jika kamu serius ingin membangun knowledge agent yang tidak berhalusinasi, arsitektur ini adalah titik awalnya.