Perdebatan yang berkembang seputar kerangka kerja implementasi Retrieval-Augmented Generation (RAG) telah memicu diskusi signifikan di komunitas pengembang, dengan banyak praktisi berpengalaman yang menganjurkan pendekatan lebih sederhana tanpa kerangka kerja dibandingkan solusi populer seperti LangChain.
Alasan Menentang Ketergantungan pada Kerangka Kerja
Sentimen kuat yang muncul dari komunitas pengembang menunjukkan bahwa meskipun LangChain telah membuat implementasi RAG lebih mudah diakses, hal ini mungkin menciptakan kompleksitas yang tidak perlu untuk pengembangan jangka panjang. Para pengembang semakin menganjurkan pendekatan yang lebih sederhana dan langsung menggunakan alat-alat dasar seperti FastAPI, numpy, dan redis untuk implementasi RAG.
Saya sangat menyarankan agar orang tidak belajar berdasarkan LangChain. Ini adalah abstraksi yang membingungkan, dan akan membuat Anda kehilangan ribuan jam kerja insinyur saat Anda ingin melakukan sesuatu yang berbeda. RAG sebenarnya adalah hal yang sangat sederhana; hanya terlalu banyak uang modal ventura di bidang ini & pedagang kompleksitas.
Tumpukan Implementasi RAG Alternatif yang Populer:
- FastAPI
- numpy
- redis / pgVector
- Postgres (untuk skalabilitas)
Kekhawatiran tentang Kematangan dan Stabilitas Kerangka Kerja
Meskipun beberapa pengembang melaporkan peningkatan stabilitas LangChain dalam beberapa bulan terakhir, kekhawatiran tentang manajemen dependensi dan kompleksitas abstraksi masih ada. Evolusi cepat kerangka kerja ini telah menyebabkan dokumentasi menunjukkan beberapa metode implementasi, menciptakan kebingungan tentang praktik terbaik. Namun, tim LangChain telah aktif menangani masalah ini, terutama mengenai konflik versi paket.
Tantangan Utama Implementasi RAG:
- Pemrosesan dokumen PDF (Daftar Isi, header, footer)
- Pemahaman semantik lintas bahasa
- Penanganan struktur repositori
- Pengelolaan evolusi versi
- Konflik dependensi
Pendekatan Alternatif Semakin Populer
Para pengembang semakin mengeksplorasi implementasi alternatif, dengan beberapa menganjurkan model terbuka lokal dan kerangka kerja yang lebih ringan. Alat seperti txtai dan implementasi kustom menggunakan teknologi dasar mendapat perhatian karena kesederhanaan dan fleksibilitasnya. Pergeseran ini mencerminkan gerakan yang lebih luas menuju solusi RAG yang lebih terkendali dan mudah dipelihara.
Tantangan Khusus dalam Implementasi RAG
Di luar perdebatan kerangka kerja, para pengembang sedang bergulat dengan tantangan teknis spesifik dalam implementasi RAG, terutama dalam menangani dokumen PDF dan repositori kode. Masalah seperti mengecualikan daftar isi, mengelola header/footer, dan mempertahankan nomor halaman untuk kutipan telah muncul sebagai masalah umum, yang mengarah pada berbagai solusi berbasis komunitas yang menggabungkan OCR, model visi, dan heuristik kustom.
Diskusi ini menyoroti pengakuan yang berkembang bahwa meskipun kerangka kerja seperti LangChain memiliki tempat dalam prototipe cepat dan pembelajaran, implementasi RAG tingkat produksi mungkin mendapat manfaat dari pendekatan yang lebih ringan dan disesuaikan yang mengutamakan kesederhanaan dan kemudahan pemeliharaan daripada lapisan abstraksi.
Referensi: Advanced RAG Cookbooks