RAG पाइपलाइन में टेक्स्ट चंक्स निकालने के बाद अगला चरण क्या है?	उपयोगकर्ता द्वारा प्रश्न या क्वेरी सबमिट होने की प्रतीक्षा करना।
उपयोगकर्ता के प्रश्न से संबंधित टेक्स्ट चंक्स खोजने की प्रक्रिया को क्या कहा जाता है?	यह एक खोज समस्या (Search Problem) है।
RAG पाइपलाइन में इस खोज समस्या को हल करने के लिए सबसे आम तरीका क्या है?	सिमेंटिक सर्च (Semantic Search) का उपयोग करना।
सिमेंटिक सर्च किस चीज़ का उपयोग करके टेक्स्ट के अर्थ को बेहतर ढंग से समझता है?	टेक्स्ट एम्बेडिंग (Text Embeddings) का उपयोग करता है।
टेक्स्ट एम्बेडिंग क्या है?	किसी टेक्स्ट में निहित अर्थ का एक संख्यात्मक प्रतिनिधित्व (Numerical Representation) है।
टेक्स्ट एम्बेडिंग किस चीज़ द्वारा उत्पन्न किए जाते हैं?	एक एम्बेडिंग मॉडल (Embedding Model) द्वारा।
एक एम्बेडिंग की संरचना कैसी होती है?	संख्याओं की एक लंबी सूची (A long list of numbers)।
एम्बेडिंग के अंदर की प्रत्येक संख्या क्या दर्शाती है?	इनपुट टेक्स्ट की किसी विशेष गुणवत्ता का स्कोर।
टेक्स्ट एम्बेडिंग जनरेट करने के लिए अनुशंसित प्रदाता कौन सा है?	वॉयज एआई (Voyage AI)।
वॉयज एआई API कुंजी को `.env` फ़ाइल में किस वेरिएबल नाम के साथ जोड़ना आवश्यक है?	`voyage_api_key`।