Memahami Perbedaan LLM, RAG, dan Agentic AI
Evolusi Kecerdasan Buatan Generatif
Perkembangan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) dalam dua tahun terakhir melaju sangat cepat. Publik kini semakin akrab dengan istilah seperti ChatGPT, Large Language Model (LLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG), hingga Agentic AI. Namun, tidak sedikit yang masih menganggap ketiganya sebagai hal yang sama. Padahal, ketiganya merepresentasikan tahapan evolusi berbeda dalam sistem AI generatif.
Lantas, apa sebenarnya perbedaan LLM, RAG, dan Agentic AI? Berikut penjelasannya.
LLM: Fondasi AI Generatif
LLM atau Large Language Model adalah model bahasa berskala besar yang dilatih menggunakan miliaran hingga triliunan data teks. Model ini belajar mengenali pola bahasa, hubungan antar kata, dan konteks kalimat, sehingga mampu menghasilkan teks yang menyerupai tulisan manusia.
Contoh penerapan LLM antara lain menulis artikel, menjawab pertanyaan umum, merangkum dokumen, hingga membantu penulisan kode. Chatbot AI generasi awal pada dasarnya hanya mengandalkan LLM.
Namun, LLM memiliki keterbatasan mendasar. Model ini tidak memiliki akses langsung ke data terbaru dan tidak bisa melihat dokumen eksternal kecuali informasi tersebut sudah termasuk dalam data pelatihannya. Akibatnya, LLM berpotensi menghasilkan jawaban yang terdengar meyakinkan tetapi keliru, sebuah fenomena yang dikenal sebagai hallucination.
Dalam konteks sederhana, LLM dapat diibaratkan seperti seseorang yang sangat pintar, tetapi hanya mengandalkan ingatan lama tanpa bisa membuka buku atau mencari referensi baru saat ditanya.
RAG: Menjawab dengan Data yang Relevan
Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, muncullah pendekatan bernama Retrieval-Augmented Generation atau RAG. Teknologi ini menggabungkan kemampuan LLM dengan sistem pencarian data eksternal, seperti basis data internal perusahaan, dokumen PDF, arsip berita, atau repositori pengetahuan lainnya.
Cara kerja RAG relatif sederhana. Ketika pengguna mengajukan pertanyaan, sistem akan terlebih dahulu mencari dokumen yang relevan menggunakan teknik pencarian semantik. Hasil pencarian tersebut kemudian “disuntikkan” ke dalam prompt LLM agar jawaban yang dihasilkan berbasis pada data nyata, bukan sekadar ingatan model.
Pendekatan ini banyak digunakan pada chatbot perusahaan, sistem pencarian dokumen hukum, layanan pelanggan, hingga asisten internal organisasi. Dengan RAG, jawaban AI menjadi lebih akurat, dapat diverifikasi, dan sesuai dengan konteks organisasi.
Meski demikian, RAG masih bersifat reaktif. Sistem hanya menjawab pertanyaan yang diberikan, tanpa kemampuan mengambil keputusan atau melakukan tindakan lanjutan secara mandiri.
Agentic AI: Dari Menjawab ke Bertindak
Tahap berikutnya dalam evolusi AI generatif adalah Agentic AI atau sistem AI berbasis agen. Pada pendekatan ini, LLM dan RAG hanya menjadi sebagian dari arsitektur yang lebih besar.
Agentic AI dirancang untuk merencanakan, mengambil keputusan, dan mengeksekusi tindakan secara mandiri dengan memanfaatkan berbagai alat (tools). Agen AI dapat memanggil API, menjalankan perintah sistem, menulis dan mengeksekusi kode, hingga mengevaluasi hasil tindakannya sendiri.
Sebagai contoh, dalam bidang keamanan siber, Agentic AI dapat berperan sebagai analis keamanan digital. Sistem ini mampu memantau log, mendeteksi anomali, memutuskan apakah suatu aktivitas berbahaya, lalu secara otomatis memblokir alamat IP atau membuat laporan insiden.
Berbeda dengan LLM dan RAG yang fokus pada “menjawab”, Agentic AI berfokus pada menyelesaikan tugas secara end-to-end. Namun, tingkat otonomi ini juga membawa risiko, sehingga implementasinya membutuhkan kontrol, pembatasan kewenangan, dan mekanisme pengawasan yang ketat.
Perbedaan Utama Ketiganya
Secara ringkas, LLM adalah otak bahasa, RAG adalah cara memberi akses pengetahuan, sementara Agentic AI adalah pekerja digital yang mampu bertindak. LLM cocok untuk kebutuhan kreatif dan edukatif, RAG ideal untuk sistem berbasis pengetahuan, sedangkan Agentic AI dirancang untuk otomasi proses kompleks.
Penutup
Memahami perbedaan LLM, RAG, dan Agentic AI menjadi penting di tengah pesatnya adopsi AI di berbagai sektor. Setiap pendekatan memiliki peran dan kegunaan masing-masing. Alih-alih saling menggantikan, ketiganya justru saling melengkapi dalam membentuk ekosistem AI modern yang semakin cerdas, kontekstual, dan otonom.
Ke depan, tantangan utama bukan hanya soal kemampuan teknis, tetapi juga bagaimana manusia memastikan AI digunakan secara aman, etis, dan bertanggung jawab.
