Tentang Kelas

🎯 Gambaran Umum Kelas

Kelas ini dirancang untuk memberikan pemahaman menyeluruh tentang implementasi sistem Retrieval-Augmented Generation (RAG) menggunakan teknologi modern. Anda akan belajar membangun aplikasi chatbot cerdas yang mampu mengakses dan memproses informasi dari berbagai sumber dokumen secara real-time.

📚 Deskripsi Lengkap

Dalam era AI modern, kemampuan untuk membangun sistem yang dapat mengakses, memproses, dan merespons informasi secara cerdas menjadi sangat penting. Kelas ini akan membawa Anda dari konsep dasar hingga implementasi lengkap sistem RAG production-ready.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) adalah teknik yang menggabungkan kemampuan pencarian informasi (retrieval) dengan generasi teks AI untuk menghasilkan respons yang lebih akurat dan kontekstual. Sistem ini sangat berguna untuk membangun chatbot yang dapat menjawab pertanyaan berdasarkan dokumen perusahaan, knowledge base, atau koleksi dokumen lainnya.

membawa Anda dari konsep dasar hingga implementasi lengkap sistem RAG production-ready.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) adalah teknik yang menggabungkan kemampuan pencarian informasi (retrieval) dengan generasi teks AI untuk menghasilkan respons yang lebih akurat dan kontekstual. Sistem ini sangat berguna untuk membangun chatbot yang dapat menjawab pertanyaan berdasarkan dokumen perusahaan, knowledge base, atau koleksi dokumen lainnya.

🎓 Yang Akan Anda Pelajari

1. Fondasi Backend dengan Golang

• Membangun RESTful API menggunakan Echo Framework
• Struktur aplikasi yang scalable dan maintainable
• Best practices dalam pengembangan Golang

2. Containerization dengan Docker

• Membuat Dockerfile untuk aplikasi Golang
• Orkestra multi-container dengan Docker Compose
• Manajemen environment dan networking

3. Vector Database dengan Qdrant

• Konsep vector embedding dan similarity search
• Implementasi Qdrant untuk penyimpanan vector
• Query optimization dan indexing strategies

4. Document Processing & Chunking

• Ekstraksi teks dari berbagai format (PDF, DOCX, PPT)
• Teknik chunking yang efektif untuk dokumen
• Preprocessing dan cleaning data

5. Embedding Models

• Memahami cara kerja text embedding
• Implementasi embedding models
• Optimasi performa embedding

6. Storage & Database Management

• MongoDB untuk metadata dan document tracking
• Object Storage dengan MinIO/S3
• Arsitektur penyimpanan yang efisien

7. Chatbot Development

• Integrasi RAG dengan LLM
• Context management dan conversation flow
• Response generation dan optimization

Untuk siapa Kelas ini?

• Backend Developers yang ingin memperluas skill ke AI/ML
• Data Engineers yang tertarik dengan RAG systems
• Software Engineers yang ingin membangun aplikasi AI
• DevOps Engineers yang ingin memahami deployment AI applications
• Tech Enthusiasts yang ingin belajar teknologi cutting-edge

Apa yang akan kamu dapatkan di Kelas ini?

✅ Membangun sistem RAG lengkap dari awal
✅ Mengimplementasikan vector search dengan Qdrant
✅ Memproses dan menyimpan berbagai format dokumen
✅ Mengcontainerize aplikasi dengan Docker
✅ Mengelola database dan object storage
✅ Membuat chatbot yang context-aware
✅ Deploy aplikasi RAG ke production

🎁 Bonus Materi

• Source code lengkap project + Frontend dengan Next JS
• Template Docker configuration

Metode Pembelajaran

1. Full CMS Learning Experience

Platform pembelajaran lengkap yang terintegrasi dengan semua materi dan tools dalam satu tempat:

• 📖 Materi Terstruktur: Modul pembelajaran yang tersusun sistematis
• 📹 Video Tutorials: Video pembelajaran berkualitas HD dengan subtitle
• 📝 Dokumentasi Lengkap: Dokumentasi teknis yang mudah diakses
• 💬 Discussion Forum: Ruang diskusi dengan instruktur dan sesama peserta
• 📊 Progress Tracking: Monitor kemajuan belajar Anda secara real-time
• 🎖️ Achievement System: Dapatkan badges dan sertifikat

2. Slide Mode Interaktif

Mode presentasi khusus untuk pembelajaran yang lebih fokus:

• 🎬 Presentation View: Tampilan slide fullscreen untuk fokus maksimal
• ➡️ Navigation Controls: Navigasi mudah antar slide dengan keyboard/mouse
• 🌓 Dark/Light Mode: Sesuaikan tema dengan kenyamanan mata Anda

Requirement

• Pemahaman dasar pemrograman (preferably Go atau bahasa serupa)
• Familiar dengan konsep REST API
• Pengetahuan dasar tentang Docker (nilai plus)
• Antusiasme untuk belajar teknologi AI