Apa yang membuat pelatihan RAG ini berbeda dari tutorial online?

Tutorial online berhenti di prototipe notebook dengan corpus PDF kecil. Pelatihan ini membahas masalah yang muncul ketika RAG bertemu corpus perusahaan nyata: parsing dokumen kompleks, klasifikasi data per chunk, hybrid search & reranker, evaluasi terstruktur dengan RAGAS, observability produksi, dan hardening OWASP LLM Top 10 2025. Studi kasus dipilih dari corpus Anda sendiri.

Apakah perlu fine-tune LLM atau cukup RAG?

Untuk mayoritas use case pengetahuan perusahaan, RAG cukup dan lebih hemat. Fine-tune dipertimbangkan ketika butuh perubahan gaya bahasa konsisten, output terstruktur ketat, atau domain knowledge yang tidak bisa di-retrieve. Modul kurikulum membahas decision tree antara prompt-only, RAG, fine-tune, dan kombinasinya dengan kriteria nyata.

Vector database apa yang sebaiknya kami pilih?

Tidak ada pilihan universal, kriteria pemilihan dibahas eksplisit: cost (managed vs self-hosted), latency, hybrid search support, RBAC, data residency. Kami latih trade-off Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, dan pgvector. Pilihan final ditetapkan setelah TNA dengan masukan tim keamanan & infrastruktur.

Bagaimana mengukur kualitas RAG secara objektif?

Dengan golden eval set yang dibuat bersama subject matter expert internal + framework evaluasi: RAGAS (faithfulness, answer relevancy, context precision, context recall) dan TruLens triad (context relevance, groundedness, answer relevance). Skor dijadikan baseline; perubahan retriever / prompt diuji regresi terhadap baseline ini sebelum release.

Bagaimana mencegah RAG menyebabkan kebocoran data perusahaan?

Tiga lapis: (1) klasifikasi data per chunk sebelum masuk indeks; (2) ACL pada vector store sehingga retrieval menghormati peran pengguna; (3) embedding & generation pakai endpoint privat (private VPC, on-prem, atau enterprise tier dengan no-training-on-data). Pemetaan eksplisit ke OWASP LLM06 dan LLM08, serta kewajiban UU PDP, ada di modul keamanan.

Berapa lama dari pelatihan ke RAG yang dipakai di produksi?

Bergantung kompleksitas corpus & integrasi. Pola umum: prototipe siap-iterasi di akhir intensif 3-5 hari; pilot produksi terbatas dalam 1-3 bulan dengan office hours; produksi penuh dengan SLA bisa 3-6 bulan untuk use case kompleks. Roadmap ditetapkan saat TNA.

Apakah pelatihan menyentuh agentic RAG dan multi-hop?

Ya. Modul 'Orkestrasi & Pola Retrieval Lanjutan' membahas RAG agentic: router, query planner, multi-hop, self-correcting RAG (RAG-Fusion, Self-RAG, CRAG). Termasuk OWASP LLM06 excessive agency, batas aman ketika agen RAG dapat memanggil tool atau menulis ke sistem.

Bahasa Indonesia sebagai bahasa corpus, ada tantangan khusus?

Ada. Kami latih pilihan embedding multilingual yang kuat untuk Indonesia (multilingual-e5, BGE-M3), tantangan tokenisasi Bahasa Indonesia di reranker, dan teknik query expansion sinonim/akronim umum di domain Anda. Studi kasus berlangsung dengan corpus Bahasa Indonesia nyata.

Apakah pelatihan mempersiapkan tim untuk ISO/IEC 42001 audit?

Modul tata kelola memetakan komponen RAG ke ISO/IEC 42001: AI policy, AI impact assessment, peran & tanggung jawab, audit log, manajemen risiko, continual improvement. Output: blueprint tata kelola RAG yang dapat dilampirkan ke dokumen AI Management System organisasi.

Apakah ada laporan evaluasi dan sertifikat?

Ya. Laporan mencakup kehadiran, skor asesmen teknis, hasil lab, skor golden eval set tiap kelompok, dan rekomendasi langkah lanjutan untuk L&D dan VP Engineering, dipetakan ke level Kirkpatrick. Setiap peserta menerima sertifikat keikutsertaan dengan ringkasan kompetensi.

Sektor Perbankan & Jasa Keuangan

Pelatihan RAG & Knowledge-Base Build untuk Aplikasi LLM untuk Sektor Perbankan & Jasa Keuangan

Bank butuh jawaban yang dapat dipertanggungjawabkan ke auditor: analis kredit dan compliance officer mencari klausul kebijakan, POJK terkait, atau memo komite belasan tahun. RAG menghemat waktu pencarian secara signifikan, tetapi setiap jawaban wajib menampilkan sumber dan tidak boleh mencampur data nasabah ke prompt model publik. Indeks vector menjadi shadow database baru yang harus tunduk pada kebijakan klasifikasi data bank.

format: In-house / online / hybrid
durasi: 3-5 hari intensif atau program berkelanjutan 2-4 bulan
peserta: 8-20 per batch (engineer-grade)
bahasa: Indonesia / English

Khusus Sektor Perbankan & Jasa Keuangan

Mengapa Pelatihan RAG & Knowledge-Base Build untuk Aplikasi LLM berbeda di Perbankan & Jasa Keuangan

KPI sektor

Skor faithfulness pada golden eval set kebijakan bank
Konsisten di atas baseline kualitas yang ditetapkan tim risiko TI
Cakupan klasifikasi data per chunk
Hampir seluruh chunk ber-tag klasifikasi sebelum tayang ke pengguna
Insiden citation hilang / jawaban tanpa sumber
Mendekati nol setelah hardening pipeline

Regulasi & standar relevan

POJK 11/POJK.03/2022 Manajemen Risiko Penggunaan TI oleh Bank Umum
SEOJK 29/SEOJK.03/2022 Ketahanan & Keamanan Siber Bank Umum
UU PDP No. 27/2022 — data nasabah sebagai data pribadi
OWASP Top 10 for LLM Applications 2025 — LLM06 sensitive information disclosure, LLM08 vector & embedding weaknesses

Peran sasaran di Perbankan & Jasa Keuangan

Head of IT Risk & Cybersecurity
AVP Data Architecture
Lead AI/ML Engineer
Head of Compliance & DPO
Senior Credit Analyst
Head of Digital Banking Engineering

Hasil yang umum diminta di Perbankan & Jasa Keuangan

Analis kredit & compliance dapat menanyakan kebijakan dengan jawaban berkutub citation pasal/dokumen
Klasifikasi data per chunk diterapkan: publik / internal / terbatas / rahasia masuk indeks berbeda dengan ACL berbeda
Tim risiko TI memiliki pemetaan arsitektur RAG ke POJK 11 dan SEOJK 29
Vector store dipantau seperti database produksi: akses, refresh, backup, dan retensi
Tidak ada data nasabah masuk ke embedding model publik tanpa data masking / tokenisasi

Pertanyaan khas Perbankan & Jasa Keuangan

Apakah RAG ini dapat berjalan di on-premise atau private cloud bank?

Bisa. Modul deployment mencakup opsi sepenuhnya on-prem (vector DB self-hosted seperti Qdrant atau pgvector + embedding model lokal seperti BGE multilingual) dan opsi private VPC dengan endpoint Azure OpenAI / Bedrock. Pemilihan ditentukan oleh hasil data residency assessment bank.

Bagaimana memastikan RAG selaras POJK 11/POJK.03/2022?

Kami petakan komponen RAG (ingestion, indeks, retrieval, generation, observability) ke pasal-pasal manajemen risiko TI POJK 11: tata kelola, manajemen perubahan, keamanan informasi, business continuity. Output pelatihan mencakup arsitektur diagram + RACI yang dapat dilampirkan ke kertas kerja SKAI.

Apakah Neksus bisa lewat proses vendor onboarding bank (RAS, NDA, KYC vendor)?

Bisa. Neksus telah biasa melalui RAS bank, menandatangani NDA, dan menyediakan dokumen KYC vendor (akta, NPWP, sertifikat domisili, profil tim, BCP ringkas). Faktur PPN dan format kontrak bank Indonesia didukung.

Jawaban Singkat

Pelatihan RAG korporat adalah program engineering yang membangun retrieval-augmented generation end-to-end di atas corpus perusahaan: chunking, embedding, vector DB (Pinecone/Weaviate/Qdrant/pgvector), orkestrasi LangChain/LlamaIndex, evaluasi RAGAS & TruLens, plus hardening OWASP LLM Top 10 2025, NIST AI RMF GenAI Profile, dan UU PDP.

Konsultasi Gratis

Tanpa evaluasi terstruktur, RAG hanya 'rasa benar'

Demo RAG tampak meyakinkan; produksi RAG menuntut bukti. Golden eval set, RAGAS faithfulness/context precision, dan regression test sebelum release adalah dasar agar perubahan retriever atau prompt tidak diam-diam menurunkan kualitas. Program ini memasang fondasi evaluasi sejak hari pertama.

Keamanan dipetakan ke OWASP LLM Top 10 2025

Modul keamanan dipetakan eksplisit ke OWASP LLM01 prompt injection, LLM06 sensitive information disclosure, LLM08 vector & embedding weaknesses, dan LLM09 misinformation, plus NIST AI RMF GenAI Profile (NIST AI 600-1) dan UU PDP.

Kesalahan paling umum: melompat ke vector DB tanpa chunking & evaluasi

Banyak tim sibuk memilih vector database lalu kecewa karena kualitas jawaban tetap rendah. Chunking yang tepat, embedding yang cocok corpus, dan golden eval set lebih menentukan dibanding pilihan DB. Program ini menempatkan prioritas pada urutan yang benar.

Pelatihan RAG & Knowledge-Base Build untuk Aplikasi LLM

Pelatihan RAG korporat adalah program teknis yang membekali tim engineering, data, dan produk membangun retrieval-augmented generation untuk aplikasi LLM perusahaan, dari strategi chunking dokumen, pemilihan embedding model, indeks pada vector database (Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector), orkestrasi LangChain/LlamaIndex, sampai evaluasi kualitas dengan RAGAS dan TruLens, dengan kontrol risiko yang dipetakan ke OWASP LLM Top 10 2025, NIST AI RMF GenAI Profile (NIST AI 600-1), dan kewajiban UU PDP No. 27/2022.

1Berbasis paper asal 'Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks' (Lewis et al. 2020) dan praktik produksi LangChain/LlamaIndex versi terkini

2Mencakup empat pilar evaluasi RAGAS: faithfulness, answer relevancy, context precision, context recall, plus monitoring TruLens triad

3Pemetaan eksplisit ke OWASP LLM Top 10 2025: LLM01 prompt injection, LLM06 sensitive information disclosure, LLM08 vector & embedding weaknesses, LLM09 misinformation/hallucination

4Strategi chunking lanjutan: fixed-size, sentence/paragraph, semantic chunking, parent-document, recursive character splitter

5Studi kasus dipilih dari corpus perusahaan Anda (kebijakan, SOP, ticket, dokumentasi produk), tidak generik

6Output terukur: 1 prototipe RAG ready-to-iterate, golden eval set, dashboard RAGAS, dan blueprint produksi

Hasil Terukur

Hasil yang Diharapkan

Indikator dipetakan ke Kirkpatrick L1-L4; target kualitatif yang ditetapkan bersama saat TNA, tanpa janji angka yang tidak dapat dibuktikan.

Pemahaman arsitektur RAG (Kirkpatrick L2, Learning): Seluruh peserta lulus asesmen konsep retrieve→augment→generate, chunking strategy, dan trade-off embedding model
Prototipe RAG terkirim (L3, Behavior): Tiap kelompok kerja menghasilkan 1 prototipe RAG fungsional di akhir intensif, terintegrasi corpus perusahaan
Kualitas jawaban (L4, Results): Skor RAGAS faithfulness & context precision di atas baseline yang ditetapkan tim, terukur pada golden eval set
Guardrail keamanan (L2): Peserta lulus checklist OWASP LLM Top 10 2025 untuk arsitektur RAG yang dibangun
Blueprint produksi (transfer L3): Dokumentasi deployment, observability (TruLens/Langfuse), dan SOP refresh index disetujui IT/keamanan
ROI berbasis use case (Phillips L5, opsional): Perhitungan net benefit per use case yang diisolasi dari faktor lain, bila keuangan meminta

Format Program

Pilihan Format Program

Dipilih sesuai kematangan tim, kompleksitas corpus, dan target deployment, final ditetapkan setelah TNA.

RAG Use Case Sprint (2 hari)

Sprint terfokus membangun satu prototipe RAG di atas corpus internal nyata: scoping pertanyaan target, chunking awal, indeks, dan evaluasi tahap pertama dengan RAGAS.

Cocok untuk: Tim yang ingin validasi cepat sebelum komit ke produksi

RAG Engineering Intensive (4-5 hari)

Pendalaman lengkap: chunking lanjutan, hybrid search (BM25 + dense), reranker, multi-vector retrieval, evaluasi RAGAS + TruLens, observability, dan hardening OWASP LLM.

Cocok untuk: Tim engineering/data/produk yang membangun asisten internal produksi

RAG Bootcamp Modular (6-8 sesi)

Sesi mingguan dengan jeda eksperimen di antaranya: peserta mempraktikkan, membawa hasil, dan dikoreksi sebelum sesi berikutnya. Cocok untuk tim yang tidak bisa lepas operasional.

Cocok untuk: Tim engineering dengan beban operasional rutin

RAG Maturity Program (3-4 bulan)

Program berkelanjutan dengan office hours, code review, dan checkpoint maturity per kuartal, sampai RAG masuk produksi dengan SLA dan dashboard observability terpelihara.

Cocok untuk: Organisasi dengan target deployment lintas use case

Konsultasi Gratis

Bangun RAG produksi dengan tim engineering Anda

Mulai dari training needs analysis gratis: kami petakan corpus, kematangan tim, dan target deployment, lalu susun proposal & estimasi biaya berbasis kebutuhan nyata.

Minta Proposal

Kurikulum

Kerangka Kurikulum

Disusun dengan ADDIE; modul final dikurasi sesuai hasil TNA. Cakupan di bawah adalah penuh, bisa diaktifkan sebagian sesuai kematangan tim.

Perbandingan

Memilih Format Program RAG

Matriks keputusan ringkas, final ditetapkan setelah training needs analysis.

Aspek	RAG Use Case Sprint (2 hari)	RAG Engineering Intensive (4-5 hari)	RAG Bootcamp Modular (6-8 sesi)	RAG Maturity Program (3-4 bln)
Tujuan utama	Validasi 1 use case	Kapabilitas teknis penuh	Belajar paralel operasional	Produksi dengan SLA
Peserta ideal	Tim ML kecil dgn case konkret	Engineering team menengah-besar	Tim engineering operasional	Beberapa tim lintas use case
Kedalaman evaluasi	RAGAS dasar	RAGAS + TruLens + observability	RAGAS + iterasi eksperimen	Full eval + regression CI/CD
Level evaluasi training	Kirkpatrick L1-L2	Kirkpatrick L1-L3	Kirkpatrick L1-L3	Kirkpatrick L1-L4 (+Phillips L5)
Paling cocok untuk	Cek viabilitas sebelum invest	Tim yang ingin produksi cepat	Tim padat operasional	Target deployment lintas use case

Untuk Siapa

Untuk Siapa Program Ini?

Engineer-grade, peserta diasumsikan dasar Python & API LLM. TNA memetakan baseline agar konten relevan.

ML/AI Engineer & Data Scientist

Membangun pipeline RAG end-to-end dari ingestion sampai evaluasi observable di produksi.

Tantangan umum

Prototipe RAG bagus di notebook, drop kualitasnya di corpus nyata
Tidak tahu cara mengukur kualitas RAG selain 'feels right'
Pilihan vector DB & embedding sekedar mengikuti tutorial, tanpa kriteria sendiri

Software Engineer & Platform Engineer

Mengintegrasikan RAG ke aplikasi internal, mengurus deployment, observability, dan SLA.

Tantangan umum

Latency RAG tidak terkendali, biaya API LLM bocor
Tidak ada CI/CD untuk perubahan prompt & retriever
Audit log & citation belum cukup untuk review keamanan

Product Manager AI / Tech Lead

Memilih use case RAG yang layak, menetapkan kriteria kualitas, dan menyeimbangkan biaya vs nilai.

Tantangan umum

Sulit menilai use case mana yang cocok RAG vs prompt-only vs fine-tuning
Tidak punya kerangka evaluasi yang dapat dipresentasikan ke pimpinan
Vendor lock-in pada satu framework/DB tanpa exit strategy

Tim Keamanan, Data Governance & Legal

Memastikan corpus, indeks, dan jawaban patuh kebijakan keamanan, data privacy, dan regulasi sektor.

Tantangan umum

Vector store jadi shadow database tanpa klasifikasi data
Tidak ada pemetaan ke OWASP LLM Top 10 2025 dan NIST AI RMF
UU PDP, hak hapus & data minimisation belum diterjemahkan ke arsitektur RAG

Konteks Industri

Penerapan per Industri

Setiap industri punya corpus, regulasi, dan kriteria akurasi yang berbeda, RAG didesain mengikutinya.

Perbankan & Jasa Keuangan

Asisten internal untuk analis kredit & compliance yang menjawab dari dokumen kebijakan, POJK terkait, manual produk, dan memo komite, dengan citation wajib dan klasifikasi data per chunk.

Teknologi & Startup

Asisten dokumentasi & dev-portal untuk engineer: jawab dari dokumentasi internal, ADR, runbook, ticket Jira/Linear, dengan reranker, hybrid search, dan observability Langfuse/TruLens di produksi.

Lihat di konteks Teknologi & Startup →

Kesehatan & Farmasi

Asisten klinis pendukung keputusan (non-diagnostik) yang menjawab dari pedoman PPK, formularium rumah sakit, dan SOP, dengan citation, batas kasus, dan jejak audit untuk Komite Medik.

Lihat di konteks Kesehatan & Farmasi →

BUMN

Asisten kebijakan internal lintas anak perusahaan: jawab dari peraturan korporat, SOP, kebijakan AKHLAK turunan, dan rekomendasi audit, dengan jejak yang dapat diaudit BPK dan SPI.

Lihat di konteks BUMN →

Pemerintahan & Sektor Publik

Asisten ASN untuk pencarian peraturan, kebijakan, dan surat dinas, dengan klasifikasi informasi (terbuka/terbatas/rahasia), citation wajib, dan jejak audit inspektorat.

Lihat di konteks Pemerintahan & Sektor Publik →

Pendidikan & Institusi Akademik

Asisten akademik & layanan mahasiswa: jawab dari peraturan akademik, panduan kurikulum, FAQ layanan, dengan citation dan batas peran (tidak menggantikan dosen wali / akademik).

Lihat di konteks Pendidikan & Institusi Akademik →

Metode Pengiriman

Cara Pelaksanaan

Pelatihan engineer-grade: praktik intensif dengan lab nyata, code review, dan rancang arsitektur, bukan ceramah konseptual.

In-house tatap muka

Fasilitator datang ke kantor; lab dijalankan di laptop peserta dengan corpus perusahaan (di lingkungan aman). Cocok untuk intensif 3-5 hari.

Live online

Kelas interaktif via Zoom/Teams dengan screen-share code review, breakout per tim use case, dan rekaman sesi. Cocok untuk bootcamp modular bertahap.

Hybrid

Sesi tatap muka untuk arsitektur & lab intensif, dilanjutkan office hours online untuk pengembangan prototipe dan code review berkelanjutan.

Jadwal disusun mengikuti kalender release & sprint engineering

Lab dapat dijalankan di lingkungan sandbox (cloud sandbox atau private VPC perusahaan)

Materi, notebook, dan template arsitektur disiapkan tim Neksus

Sertifikat keikutsertaan untuk tiap peserta

Laporan evaluasi pasca-pelatihan untuk tim L&D & VP Engineering

Alur Pelaksanaan

Alur Kerja Sama (Engagement Path)

Dari kebutuhan ke RAG produksi terukur, durasi kualitatif, disesuaikan skala.

Training Needs Analysis & Corpus Discovery

Pemetaan kematangan tim, kompleksitas corpus, regulasi sektor, dan target use case. Output: profil kebutuhan + baseline pengukuran + scoping use case pertama.

Tahap awal

Desain Program (ADDIE)

Penyusunan tujuan pembelajaran, silabus engineering-grade, golden eval set draft, dan blueprint arsitektur referensi sesuai stack tim.

Sebelum delivery

Delivery, Lab Intensif

Hands-on lab: ingestion → chunking → embedding → indeks → retrieval → augmentation → generation. Tiap kelompok membawa corpus internal untuk use case nyata.

Inti program

Evaluasi & Hardening

Pengukuran RAGAS/TruLens, hardening OWASP LLM Top 10 2025, pemetaan tata kelola (NIST AI RMF GenAI Profile, ISO/IEC 42001, UU PDP).

Setelah lab

Office Hours & Pilot Produksi

Coaching pengembangan prototipe ke pilot produksi terbatas: observability Langfuse, SOP refresh index, audit log, CI/CD prompt & retriever.

Pasca-intensif

Evaluasi Kirkpatrick & Roadmap Lanjutan

Laporan Level 1-3 (kehadiran, asesmen, perilaku/adopsi), opsi Level 4-5 bila pilot terukur, plus roadmap maturity per use case lanjutan.

Pasca program

Studi Kasus

Pola Hasil Tipikal

Ilustrasi pola dampak dari struktur program serupa; tanpa nama klien atau angka yang dijanjikan.

Tim engineering perusahaan teknologi yang sudah punya prototipe RAG namun stuck di kualitas

Intervensi

Intensif 5 hari fokus chunking lanjutan, hybrid search, reranker, evaluasi RAGAS, observability Langfuse

Hasil

Skor faithfulness & context precision pada golden set meningkat dibanding baseline; tim memiliki regression test sebelum tiap release

Divisi data BUMN yang ingin asisten kebijakan internal lintas anak perusahaan

Intervensi

Program berkelanjutan 4 bulan + champion network engineer per anak perusahaan + tata kelola ISO/IEC 42001

Hasil

Beberapa pilot RAG masuk produksi terbatas dengan klasifikasi data dan audit log; SPI memiliki kertas kerja review yang siap pakai

Tim ML institusi keuangan yang baru memulai RAG

Intervensi

Workshop 2 hari + sprint use case pertama + pemetaan OWASP LLM Top 10 2025

Hasil

Satu prototipe RAG untuk kebijakan internal dengan citation berjalan; tim memiliki blueprint deployment yang disetujui IT risk

Informasi Pengadaan

Informasi untuk Procurement & Vendor Management

Kelengkapan untuk tim pengadaan, keuangan, hukum, dan keamanan informasi.

Badan hukum

PT berbadan hukum di bawah ekosistem Selestia (Eduprima group); NPWP & dokumen legal lengkap; siap PKS/kontrak dan vendor onboarding.

Penawaran

Proposal teknis: tujuan pembelajaran terukur, silabus, peta keamanan (OWASP LLM/NIST AI RMF GenAI Profile/ISO 42001/UU PDP), profil fasilitator engineer, jadwal, rincian biaya berbasis TNA.

Model harga

Berbasis TNA, flat per program, per sesi, per peserta, tiered, atau custom. Estimasi diberikan setelah TNA.

Pembayaran & pajak

Termin fleksibel (DP + pelunasan / termin per batch); faktur pajak (PPN) dan dukungan dokumen PO tersedia.

Proses BUMN/pemerintah

Terbiasa pengadaan BUMN/instansi: dokumen vendor, e-procurement, HPS/penawaran, klausul kepatuhan SPBE.

Pengukuran

Laporan evaluasi Kirkpatrick Level 1-3 (kehadiran, asesmen, hasil lab); Phillips ROI Level 5 atas permintaan keuangan.

Kerahasiaan & keamanan data

NDA, klausul kerahasiaan, dan praktik lab yang tidak memaksa data rahasia masuk model publik (selaras OWASP LLM & UU PDP).

Kepemilikan materi

Notebook, golden eval set, dan blueprint yang dibangun untuk perusahaan menjadi milik perusahaan; hak pakai materi pelatihan disepakati di kontrak.

FAQ

Pertanyaan Umum

Langkah Berikutnya

Bangun RAG produksi dengan tim engineering Anda

Mulai dari training needs analysis gratis: kami petakan corpus, kematangan tim, dan target deployment, lalu susun proposal & estimasi biaya berbasis kebutuhan nyata.

Training needs analysis tanpa biaya, langkah pertama yang natural
Proposal, silabus, dan peta keamanan dalam beberapa hari kerja
Dokumen siap procurement (company profile, NPWP, NDA, faktur PPN)
Pengukuran dampak Kirkpatrick (Phillips ROI atas permintaan)

Minta Proposal & TNA Gratis Konsultasi Gratis

Jelajahi Lebih Lanjut

Topik Terkait

Pelatihan Ai Generatif Korporat Pelatihan Prompt Engineering Knowledge Workers Deep Literasi Data Analitik Bisnis Keamanan Siber Kesadaran Karyawan

Pelatihan Pelatihan RAG & Knowledge-Base Build untuk Aplikasi LLM untuk tim Perbankan & Jasa Keuangan Anda

Mulai dari training needs analysis gratis: kami petakan corpus, kematangan tim, dan target deployment, lalu susun proposal & estimasi biaya berbasis kebutuhan nyata.

Training needs analysis tanpa biaya, langkah pertama yang natural
Proposal, silabus, dan peta keamanan dalam beberapa hari kerja
Dokumen siap procurement (company profile, NPWP, NDA, faktur PPN)
Pengukuran dampak Kirkpatrick (Phillips ROI atas permintaan)

Pelatihan RAG & Knowledge-Base Build untuk Aplikasi LLM untuk Sektor Perbankan & Jasa Keuangan

Mengapa Pelatihan RAG & Knowledge-Base Build untuk Aplikasi LLM berbeda di Perbankan & Jasa Keuangan

Pelatihan RAG & Knowledge-Base Build untuk Aplikasi LLM

Hasil yang Diharapkan

Pilihan Format Program

RAG Use Case Sprint (2 hari)

RAG Engineering Intensive (4-5 hari)

RAG Bootcamp Modular (6-8 sesi)

RAG Maturity Program (3-4 bulan)

Bangun RAG produksi dengan tim engineering Anda

Kerangka Kurikulum

1Fondasi RAG: Mengapa & Kapan

2Ingestion & Chunking

3Embedding & Vector Database

4Orkestrasi & Pola Retrieval Lanjutan

5Evaluasi & Observability

6Keamanan, Tata Kelola & Produksi

Memilih Format Program RAG

Untuk Siapa Program Ini?

ML/AI Engineer & Data Scientist

Software Engineer & Platform Engineer

Product Manager AI / Tech Lead

Tim Keamanan, Data Governance & Legal

Penerapan per Industri

Cara Pelaksanaan

In-house tatap muka

Live online

Hybrid

Alur Kerja Sama (Engagement Path)

Training Needs Analysis & Corpus Discovery

Desain Program (ADDIE)

Delivery, Lab Intensif

Evaluasi & Hardening

Office Hours & Pilot Produksi

Evaluasi Kirkpatrick & Roadmap Lanjutan

Pola Hasil Tipikal

Informasi untuk Procurement & Vendor Management

Pertanyaan Umum

Apa yang membuat pelatihan RAG ini berbeda dari tutorial online?

Apakah perlu fine-tune LLM atau cukup RAG?

Vector database apa yang sebaiknya kami pilih?

Bagaimana mengukur kualitas RAG secara objektif?

Bagaimana mencegah RAG menyebabkan kebocoran data perusahaan?

Berapa lama dari pelatihan ke RAG yang dipakai di produksi?

Apakah pelatihan menyentuh agentic RAG dan multi-hop?

Bahasa Indonesia sebagai bahasa corpus, ada tantangan khusus?

Apakah pelatihan mempersiapkan tim untuk ISO/IEC 42001 audit?

Apakah ada laporan evaluasi dan sertifikat?

Bangun RAG produksi dengan tim engineering Anda

Topik Terkait

Pelatihan Pelatihan RAG & Knowledge-Base Build untuk Aplikasi LLM untuk tim Perbankan & Jasa Keuangan Anda