Perkembangan Large Language Model (LLM) yang sangat pesat mampu menyediakan beragam informasi yang memudahkan aktivitas manusia hampir di setiap aspek kehidupan. Halusinasi yang disebabkan oleh kurangnya konteks serta terbatasnya data latih menjadi evaluasi yang sangat krusial untuk LLM. Penelitian ini mengembangkan model Retrieval Augmented Generation pada Information Retrieval and Response System yang menggabungkan kemampuan LLM dengan pengetahuan eksternal berupa e-book untuk meminimalisir halusinasi oleh LLM. Dengan memanfaatkan beberapa fitur dalam LangChain seperti prompt engineering dan wrapper library memudahkan proses generasi output.
Kata Kunci : Large Language Model, Halusinasi, RAG, LangChain.