AI Chatbot Engine 2025: RAG, Retrieval, NLP Klasik, atau LLM Murni?
Chatbot Semakin Pintar, Tapi Pakai Teknologi Apa?
Di tahun 2025, hampir semua platform chatbot mengklaim menggunakan “AI”. Tapi tahukah kamu, tidak semua chatbot yang mengaku AI itu dibangun dengan teknologi yang sama?
Ada yang masih menggunakan pendekatan NLP klasik, ada yang mengandalkan LLM (Large Language Model) murni seperti GPT, dan ada juga yang lebih canggih lagi: menggunakan sistem RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Dalam artikel ini, kita akan membahas empat mesin utama AI Chatbot di tahun 2025:
NLP klasik
LLM murni
Retrieval-based chatbot
RAG
Kita juga akan melihat siapa saja provider yang menggunakan pendekatan tersebut.
1. NLP Klasik: Teknologi Lama yang Masih Bertahan
NLP (Natural Language Processing) klasik adalah fondasi awal chatbot. Teknologi ini mengandalkan:
Pencocokan kata kunci
Klasifikasi intent
Balasan berbasis rules
Contoh engine: Dialogflow Standard, IBM Watson (versi awal), Qiscus (mode flow-based)
Kelebihan:
Cepat dan ringan
Cocok untuk FAQ sederhana
Kekurangan:
Tidak fleksibel terhadap pertanyaan variatif
Perlu banyak training manual
Tidak benar-benar “pintar”, hanya mengikuti pola
Baca juga : Strategi Landing Page untuk Startup B2B yang Ingin Terlihat Terpercaya Sejak Awal
2. LLM Murni: Chatbot Generatif tanpa Akses Luar
LLM murni menggunakan model seperti GPT-3.5 atau GPT-4 tanpa retrieval dari sumber eksternal. Artinya, chatbot menjawab hanya berdasarkan pengetahuan internal model.
Contoh provider:
Dripsender AI Chatbot (kemungkinan besar)
Intercom Fin AI (versi generatif)
Tidio AI
Landbot (dengan plugin GPT)
Kelebihan:
Lebih pintar dan fleksibel dari NLP klasik
Bisa menjawab pertanyaan kompleks tanpa flow
Percakapannya terasa natural
Kekurangan:
Tidak akurat untuk jawaban berbasis dokumen spesifik
Tidak tahu konteks internal perusahaan
Berpotensi menghasilkan jawaban keliru (hallucination)
Baca juga : Perbedaan AI RAG dan ChatGPT Biasa: Mana yang Lebih Akurat dan Andal?
3. Retrieval-Only Chatbot: Cari, Tapi Tidak Mengerti
Sistem ini mirip chatbot pencarian. Pertanyaan user dicocokkan dengan data dalam katalog atau dokumen. Hanya mengambil hasil paling relevan, tanpa pemrosesan lanjutan.
Contoh engine: ElasticSearch FAQ bot, Vector DB-only chatbot
Kelebihan:
Akurat karena hanya mengambil dari data tersedia
Cocok untuk use case terbatas
Kekurangan:
Tidak bisa menjawab jika tidak ada data cocok
Kurang fleksibel, tidak memahami maksud sebenarnya dari pertanyaan
Baca juga : AI Chatbot dan BForm: Kolaborasi Cerdas untuk Bisnis Modern
4. RAG (Retrieval-Augmented Generation): Hybrid yang Paling Canggih
RAG adalah sistem yang menggabungkan kemampuan pencarian informasi (retrieval) dan kemampuan menjawab (generative) dalam satu alur.
Langkah kerjanya:
Pertanyaan user dicari dulu ke knowledge base atau dokumen
Hasil pencarian disuntikkan ke LLM untuk menghasilkan jawaban kontekstual
Contoh provider:
Bablast AI Chatbot RAG
ChatGPT dengan custom knowledge base
LangChain + LlamaIndex
Google Vertex AI Search + Chat
Kelebihan:
Akurat karena berbasis data terkini
Bisa menjawab berdasarkan SOP, katalog, atau dokumen internal
Tetap terasa natural seperti percakapan biasa
Kekurangan:
Implementasinya lebih kompleks
Butuh manajemen data yang rapi
Baca juga : Landing Page dan Pixel jadi Solusi Pertumbuhan Iklan Bisnis Retail
Perbandingan Singkat:
Sistem AI Chatbot | Contoh Provider | Cocok untuk | Kelebihan | Kekurangan |
|---|---|---|---|---|
NLP Klasik | Dialogflow, Qiscus Flow | FAQ sederhana | Cepat, ringan | Tidak fleksibel |
LLM Murni | Dripsender, Landbot+GPT | Percakapan umum | Fleksibel, natural | Bisa salah info |
Retrieval-Only | Elastic FAQ Bot | Data pasti (tanpa interpretasi) | Akurat, no hallucination | Tidak bisa mengerti konteks |
RAG | Bablast, ChatGPT + Vector | Dokumen bisnis, SOP, katalog | Akurat dan fleksibel | Perlu setup teknis |
Pilih Chatbot Sesuai Kebutuhan
Tidak ada satu sistem chatbot yang cocok untuk semua kebutuhan. Yang paling penting adalah menyesuaikan teknologi dengan use case.
Jika hanya butuh chatbot untuk menjawab pertanyaan operasional standar, NLP klasik atau flow-based sudah cukup. Tapi jika kamu ingin chatbot yang bisa menjawab berdasarkan isi dokumen bisnis, katalog produk, SOP internal, maka sistem RAG adalah pilihan terbaik di tahun 2025.
Baca juga : Bform: Formulir Online Serbaguna untuk Edukasi, Marketing, hingga Event!
Ingin Coba Chatbot RAG Lokal?
Jika kamu ingin AI Chatbot WhatsApp yang:
Bisa menjawab pertanyaan dari dokumen bisnis
Menggunakan sistem RAG
Terintegrasi ke WhatsApp, website, dan webform
Kamu bisa coba Bablast AI Chatbot mulai dari Rp35.000 per bulan