RAG (Retrieval-Augmented Generation) फ्लो में पहला चरण क्या है?	टेक्स्ट को सेक्शन के आधार पर चंक (Chunk) करना।
RAG फ्लो के दूसरे चरण में क्या प्रक्रिया की जाती है?	प्रत्येक चंक के लिए एक एम्बेडिंग (Embedding) उत्पन्न करना।
वेक्टर स्टोर में एम्बेडिंग के साथ और क्या स्टोर करना आवश्यक है?	मूल चंक का टेक्स्ट (Original chunk text) ताकि बाद में संदर्भ मिल सके।
RAG फ्लो के तीसरे चरण में क्या किया जाता है?	चंक और उनके एम्बेडिंग के जोड़े को वेक्टर स्टोर में डालना (Insert)।
जब कोई उपयोगकर्ता प्रश्न पूछता है, तो RAG फ्लो का चौथा चरण क्या है?	उपयोगकर्ता के प्रश्न के लिए एक एम्बेडिंग (User Embedding) उत्पन्न करना।
RAG फ्लो के अंतिम चरण में प्रासंगिक दस्तावेज़ कैसे खोजे जाते हैं?	उपयोगकर्ता एम्बेडिंग का उपयोग करके वेक्टर स्टोर में खोज करना (Search)।
वेक्टर स्टोर में चंकिंग और एम्बेडिंग का उपयोग क्यों किया जाता है?	ताकि AI मॉडल को बाहरी और प्रासंगिक ज्ञान (Relevant knowledge) मिल सके।