Permasalahan akses informasi pertanian yang akurat dan responsif masih menjadi hambatan bagi petani dalam mengelola hama dan penyakit tanaman. Penelitian ini mengembangkan sistem chatbot cerdas berbasis Retrieval-Augmented Generation (RAG) yang mampu menjawab pertanyaan pengguna menggunakan informasi dari dokumen PDF dan basis data pertanian. Chatbot ini terintegrasi dalam sistem digital pertanian bersama modul deteksi hama berbasis YOLOv8 dan peta interaktif berbasis OpenStreetMap. Model chatbot menggunakan Gemini Flash 2.0 sebagai Large Language Model (LLM) yang dikombinasikan dengan FAISS untuk pencarian berbasis embedding. Evaluasi dilakukan terhadap kemampuan chatbot dalam menjawab pertanyaan eksplisit dan implisit, baik dari basis data (SQL) maupun dokumen tidak terstruktur. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa chatbot dapat memberikan jawaban yang relevan untuk pertanyaan eksplisit, meskipun masih terdapat keterbatasan pada pertanyaan implisit dan visual. Sistem ini dapat digunakan sebagai alat bantu dalam mendukung pengelolaan informasi pertanian secara digital.