Information Retrieval
Sistem pengambilan informasi berbasis query dari dataset besar
Definition
Information Retrieval adalah proses menemukan, menyaring, dan mengurutkan informasi yang relevan dari koleksi data besar berdasarkan query pengguna. Sistem modern tidak lagi hanya keyword-based, tetapi hybrid: lexical, semantic, vector, dan entity-based retrieval.
Core Components
Query Processing
Query dianalisis untuk menentukan intent, struktur, dan konteks sebelum masuk ke pipeline retrieval.
Document Representation
Data direpresentasikan dalam bentuk structured text, embeddings, atau entity graphs untuk memungkinkan pencarian multi-layer.
Retrieval Engine
Mesin yang mengeksekusi pencarian menggunakan kombinasi lexical match, semantic similarity, dan vector search.
Ranking System
Hasil yang ditemukan diurutkan berdasarkan relevansi, konteks, dan sinyal kualitas.
System Role
Information Retrieval adalah layer inti yang menghubungkan user query dengan seluruh sistem AI-first architecture.
Key Characteristics
- Multi-retrieval architecture (lexical + semantic + vector)
- Query-driven architecture
- Ranking-based output system
- Scalable across large datasets
System Constraint
Information Retrieval hanya optimal jika indexing stabil, entity mapping konsisten, dan retrieval signals terstruktur dengan baik.
Relationship Map
- Information Retrieval → umbrella system untuk Semantic Search
- Information Retrieval → uses Vector Search engine
- Information Retrieval → consumes Entity Layer
- Information Retrieval → feeds Knowledge Graph context