RAG (Retrieval-Augmented Generation) biasa itu bagus, tapi kaku. Aiven baru saja merilis panduan membangun Agentic RAG yang levelnya setingkat lebih tinggi.
Ini bedahannya:
1. ⚠️ Problem Statement (Masalah)
* RAG Biasa = Pasif: Sistem RAG standar hanya bekerja satu arah: Ambil Dokumen -> Kirim ke LLM -> Jawab.
* Lack of Reasoning: Jika user bertanya pertanyaan kompleks yang butuh logika bertingkat (misal: "Cari total penjualan bulan lalu, lalu bandingkan dengan target"), RAG biasa sering gagal atau halusinasi karena tidak bisa "berpikir" langkah demi langkah.
* Tooling Gap: Menghubungkan LLM dengan database dan external tools biasanya butuh koding Python yang rumit (LangChain/LlamaIndex).
2. 🛠️ Metodologi & Solusi
Solusinya adalah Agentic RAG menggunakan n8n (Low-code automation) dan PostgreSQL (sebagai Vector Store).
* The "Brain" (n8n): Menggunakan fitur AI Agent Node di n8n. Ini memungkinkan LLM untuk memutuskan kapan harus mencari data, kapan harus menghitung, dan kapan harus menjawab langsung.
* The "Memory" (PostgreSQL): Menggunakan ekstensi pgvector di PostgreSQL untuk menyimpan data pengetahuan (embeddings) yang bisa dicari secara semantik.
* Tool Calling: Memberikan "alat" kepada AI (misal: alat query database, alat kalkulator, alat search web) yang bisa dipanggil secara otonom.
3. 📈 Findings & Hasil
* 🧠 Otonomi Tinggi: AI tidak lagi sekadar menjawab, tapi bisa melakukan action. Dia bisa menolak query jika data tidak ada, atau mencari alternatif.
* ⚡ Fast Development: Dengan n8n, flow logic AI yang rumit bisa divisualisasikan dengan sistem drag-and-drop. Tidak perlu ratusan baris kode Python.
* 🛡️ Robust: Kombinasi Postgres yang stabil dengan fleksibilitas n8n membuat sistem ini siap untuk production skala menengah.
4. 💡 Key Takeaways
* From Chatbot to Agent: Masa depan AI bukan cuma soal "chat", tapi soal "agent" yang bisa menyelesaikan tugas.
* Postgres is All You Need: Kamu tidak butuh database vektor khusus (seperti Pinecone/Weaviate) jika sudah pakai Postgres + pgvector.
* Low-Code Revolution: n8n membuktikan bahwa membangun AI canggih tidak harus menjadi hardcore programmer.
💻 How to Use / Implementation
Kamu bisa membangun ini sendiri di laptop atau cloud.
Persiapan:
* Database: Siapkan PostgreSQL (bisa via Docker atau Aiven Free Tier).
* Aktifkan ekstensi: CREATE EXTENSION vector;
* Orchestrator: Siapkan n8n.
* LLM Key: API Key dari OpenAI atau Anthropic.
Langkah Implementasi (via n8n):
* Install n8n (Docker):
docker run -it --rm --name n8n -p 5678:5678 -v ~/.n8n:/home/node/.n8n n8nio/n8n
* Setup Vector Store:
Di n8n, tambahkan node "Postgres Chat Memory" atau "Vector Store Tool". Koneksikan ke DB Postgres kamu.
* Build Agent:
* Tarik node "AI Agent".
* Sambungkan ke model (misal: OpenAI Chat Model).
* Tambahkan "Vector Store Tool" sebagai salah satu Tools yang bisa dipakai Agent.
* Ingest Data:
Buat workflow terpisah untuk membaca dokumen (PDF/Text) -> Split Text -> Embed -> Simpan ke Postgres.
* Run:
Coba chat: "Berapa omzet kita bulan lalu?" -> Agent akan otomatis memanggil tool Vector Store/Database untuk mencari jawabannya.
🔗 Tutorial Lengkap:
https://aiven.io/blog/building-agentic-rag-with-postgresql-and-n8n
#AI #ArtificialIntelligence #RAG #AgenticAI #n8n #PostgreSQL #LowCode #Automation #DataEngineering #Aiven
