तो, RAG में असल में हो क्या रहा है?

पिछले अभ्यास में, आपने एक RAG पाइपलाइन के स्टेप्स को क्रमबद्ध किया था जो होम अप्लायंस मैनुअल्स से सही जानकारी ढूँढती है.

मान लीजिए आपने RAG पाइपलाइन को इस प्रकार जोड़ा है:

• मैनुअल के PDFs लोड करें
• chunk_size=1000, chunk_overlap=200 के साथ स्प्लिट करें
• embeddings और index बनाएँ
• similarity_search(query, k=3) का उपयोग करके रिट्रीव करें
• रिट्रीव किए गए chunks को जोड़कर एक context string बनाएँ और LLM को भेजें

नीचे दिए गए किन विकल्पों में पाइपलाइन के काम करने का सही वर्णन है?