BKI Hull RAG Chatbot adalah asisten berbasis CLI yang menjawab pertanyaan seputar aturan klasifikasi lambung kapal dari dokumen BKI Rules for Hull 2026 (724 halaman). Sistem menggunakan pendekatan Retrieval-Augmented Generation (RAG) dengan hybrid search yang menggabungkan pencarian vektor (bge-m3, cross-lingual EN/ID) dan full-text search (tsvector) melalui Reciprocal Rank Fusion (RRF). Dokumen sumber dipecah menjadi chunk sadar-struktur berdasarkan hierarki section dan paragraf, di-embed dengan bge-m3 (1024 dimensi), dan disimpan di Supabase PostgreSQL dengan pgvector. Fitur utama meliputi: tanya-jawab aturan BKI dengan sitasi section dan halaman, perhitungan rumus deterministik via sympy dengan slot filling otomatis, dukungan bilingual (Indonesia/Inggris) dengan deteksi bahasa otomatis, pemahaman gambar/diagram melalui OCR (tesseract) dan VLM offline (moondream), dua mode operasi (default: kualitas dengan reranking, fast: kecepatan), serta guardrail anti-halusinasi yang membatasi jawaban hanya dari konteks yang diretrieve. Seluruh pipeline berjalan lokal pada perangkat dengan RTX 3050 4GB VRAM menggunakan model qwen2.5:3b-instruct via Ollama. Arsitektur mencakup ingestion pipeline (PyMuPDF + pdfplumber hybrid parsing), retrieval engine (hybrid search + bge-reranker-v2-m3), LLM chain (Ollama + streaming), calculation engine (sympy + curated formulas), dan CLI/TUI (rich + prompt_toolkit).
