RAG का पूरा नाम क्या है?	Retrieval Augmented Generation
एक बड़े दस्तावेज़ का उपयोग LLM के साथ करने का पहला (सरल) तरीका क्या है?	पूरे दस्तावेज़ के टेक्स्ट को सीधे प्रॉम्प्ट में डालना।
पूरे दस्तावेज़ को प्रॉम्प्ट में डालने की मुख्य सीमा क्या है?	LLM के लिए टेक्स्ट की एक निश्चित सीमा (hard limit) होती है, और लंबे प्रॉम्प्ट में LLM की प्रभावशीलता कम हो जाती है।
RAG प्रक्रिया में पहला महत्वपूर्ण कदम क्या है?	दस्तावेज़ को छोटे-छोटे हिस्सों (chunks) में तोड़ना।
RAG में, उपयोगकर्ता के प्रश्न के बाद क्या किया जाता है?	उपयोगकर्ता के प्रश्न से सबसे अधिक प्रासंगिक टेक्स्ट चंक्स को खोजकर (retrieve करके) प्रॉम्प्ट में शामिल किया जाता है।
RAG का एक प्रमुख लाभ क्या है?	यह बहुत बड़े दस्तावेज़ों को संभाल सकता है और LLM को केवल प्रासंगिक सामग्री पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।
RAG लागू करने की एक बड़ी चुनौती या जटिलता क्या है?	इसके लिए प्री-प्रोसेसिंग (chunking) और प्रासंगिक चंक्स को खोजने के लिए एक सर्चिंग मैकेनिज्म की आवश्यकता होती है।
RAG के संदर्भ में 'Chunk' से आप क्या समझते हैं?	दस्तावेज़ का एक छोटा, विशिष्ट और प्रासंगिक टेक्स्ट का टुकड़ा।
RAG का उपयोग करने से प्रॉम्प्ट पर क्या प्रभाव पड़ता है?	यह प्रॉम्प्ट को छोटा रखता है, जिससे रन करने में कम समय लगता है और लागत कम आती है।