RAG का पूरा नाम क्या है?	Retrieval Augmented Generation
एक बहुत बड़े दस्तावेज़ को सीधे प्रॉम्प्ट में डालने (Option 1) की मुख्य समस्या क्या है?	हार्ड लिमिट (Hard Limit) के कारण त्रुटि (Error) आ सकती है, और प्रॉम्प्ट लंबा होने पर मॉडल की प्रभावशीलता कम हो जाती है।
RAG प्रक्रिया का पहला चरण क्या है?	दस्तावेज़ को छोटे-छोटे टुकड़ों (Chunks) में तोड़ना।
RAG में 'Retrieval' (पुनर्प्राप्ति) चरण का उद्देश्य क्या है?	उपयोगकर्ता के प्रश्न से सबसे अधिक प्रासंगिक टेक्स्ट चंक को खोजना।
RAG का उपयोग करने का एक प्रमुख लाभ क्या है?	यह बहुत बड़े दस्तावेज़ों को संभाल सकता है और प्रॉम्प्ट को छोटा रखता है, जिससे प्रोसेसिंग तेज़ और सस्ता होता है।
RAG के उपयोग से संबंधित एक तकनीकी चुनौती क्या है?	इसके लिए प्री-प्रोसेसिंग (Pre-processing) की आवश्यकता होती है और प्रासंगिकता (Relevance) को परिभाषित करना जटिल होता है।
RAG में 'Augmentation' (संवर्धन) चरण क्या करता है?	खोजे गए प्रासंगिक चंक को उपयोगकर्ता के प्रश्न के साथ प्रॉम्प्ट में शामिल करना।
RAG के कार्यान्वयन में 'Chunk' को परिभाषित करने के तरीके क्या हो सकते हैं?	दस्तावेज़ को समान हिस्सों में विभाजित करना या हेडर (Headers) के आधार पर विभाजित करना।
RAG का उपयोग करने का एक संभावित नुकसान क्या है?	यह गारंटी नहीं है कि चुने गए चंक में प्रश्न का पूरा संदर्भ (Context) मौजूद होगा।
RAG की तुलना में सीधे पूरे दस्तावेज़ को प्रॉम्प्ट में डालने का तरीका (Option 1) कब काम कर सकता है?	जब दस्तावेज़ बहुत छोटा हो और उसमें जानकारी सीमित हो।