RAG पाइपलाइन में, उपयोगकर्ता के प्रश्न से संबंधित टेक्स्ट चंक्स खोजने की प्रक्रिया क्या कहलाती है?	सिमेंटिक सर्च (Semantic Search)।
टेक्स्ट एम्बेडिंग (Text Embedding) क्या है?	किसी टेक्स्ट में निहित अर्थ का एक संख्यात्मक प्रतिनिधित्व (numerical representation)।
टेक्स्ट एम्बेडिंग किस मॉडल द्वारा उत्पन्न किए जाते हैं?	एम्बेडिंग मॉडल (Embedding Model) द्वारा।
एम्बेडिंग मॉडल टेक्स्ट इनपुट के रूप में क्या आउटपुट करता है?	संख्याओं की एक लंबी सूची (a long list of numbers/vector)।
एम्बेडिंग के भीतर प्रत्येक संख्या को किस रूप में देखना सहायक होता है?	इनपुट टेक्स्ट की विभिन्न गुणों (qualities) का स्कोर।
RAG पाइपलाइन में एम्बेडिंग का मुख्य उपयोग क्या है?	उपयोगकर्ता के प्रश्न से संबंधित सामग्री को खोजना और उसे प्रॉम्प्ट में संदर्भ के रूप में जोड़ना।
एक विशिष्ट एम्बेडिंग मॉडल का उदाहरण क्या दिया गया है?	Titan embed text V2।
डिफ़ॉल्ट रूप से एक उत्पन्न एम्बेडिंग की लंबाई कितनी होती है?	1024 तत्व (elements)।