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Interview preparation / साक्षात्कार अभ्यास

RAG

70 questions / प्रश्न · 7 sections

RAG Fundamentals Q1–12

  1. What is RAG?RAG क्या है?
  2. Why is RAG needed?RAG की आवश्यकता क्यों पड़ती है?
  3. What is RAG ka complete workflow?RAG का complete workflow क्या है?
  4. What is the difference between RAG and normal LLM application?RAG और normal LLM application में क्या अंतर है?
  5. What is the difference between RAG and Fine-tuning?RAG और Fine-tuning में क्या अंतर है?
  6. How would you approach RAG hallucination reduce kar?RAG hallucination को कैसे reduce kar सकता है?
  7. What are the main components of RAG?RAG के मुख्य components कौन से हैं?
  8. What is Indexing phase and Query phase?Indexing phase और Query phase क्या हैं?
  9. What is the difference between Offline and Online RAG pipeline?Offline और Online RAG pipeline में क्या अंतर है?
  10. Explain RAG kab.RAG कब उपयोग करना चाहिए?
  11. Explain RAG kab nahi.RAG कब उपयोग नहीं करना चाहिए?
  12. Describe Complete RAG architecture.Complete RAG architecture समझाएँ.

Document Ingestion Q13–20

  1. What is RAG mein document ingestion?RAG में document ingestion क्या है?
  2. Explain RAG kaun-kaun document formats handle kar sakte.RAG में कौन-कौन से document formats handle kar sakte हैं?
  3. How would you approach PDF text extract?PDF से text कैसे extract करेंगे?
  4. How do you handle Scanned PDF ko?Scanned PDF को कैसे handle करेंगे?
  5. Explain OCR RAG kab.OCR क्या है और RAG में कब उपयोग होता है?
  6. Why is Document cleaning important?Document cleaning क्यों important है?
  7. Why is Metadata kya hai and RAG mein important?Metadata क्या है और RAG में क्यों important है?
  8. How would you approach Raw documents production-ready RAG data convert?Raw documents को production-ready RAG data में कैसे convert करेंगे?

Chunking Q21–30

  1. What is Chunking?Chunking क्या है?
  2. Why is Documents chunks divide important?Documents को chunks में क्यों divide करते हैं?
  3. What is Chunk size?Chunk size क्या है?
  4. What is Chunk overlap?Chunk overlap क्या है?
  5. Explain Chunk size retrieval quality par effect.Chunk size का retrieval quality पर क्या effect होता है?
  6. Why is Chunk overlap important?Chunk overlap क्यों उपयोग करते हैं?
  7. What is Fixed-size chunking?Fixed-size chunking क्या है?
  8. What is Recursive chunking?Recursive chunking क्या है?
  9. What is Semantic chunking?Semantic chunking क्या है?
  10. How would you approach RAG appropriate chunking strategy choose?RAG के लिए appropriate chunking strategy कैसे choose करेंगे?

Embeddings Q31–40

  1. What is Embedding?Embedding क्या है?
  2. How does Text embedding work?Text embedding कैसे काम करती है?
  3. Why is RAG embeddings important?RAG में embeddings क्यों उपयोग होती हैं?
  4. What is Embedding model?Embedding model क्या होता है?
  5. What is Similarity search?Similarity search क्या है?
  6. What is Cosine similarity?Cosine similarity क्या है?
  7. What is Euclidean distance?Euclidean distance क्या है?
  8. How would you approach Different embedding models compare?Different embedding models कैसे तुलना करेंगे?
  9. What is Embedding dimension?Embedding dimension क्या होती है?
  10. How would you approach Poor embeddings RAG performance affect karti?Poor embeddings RAG performance को कैसे affect करती हैं?

Vector Database Q41–50

  1. What is Vector database?Vector database क्या है?
  2. Why is RAG vector database need important?RAG में vector database की आवश्यकता क्यों है?
  3. What is FAISS?FAISS क्या है?
  4. What is the difference between FAISS and vector database?FAISS और vector database में क्या अंतर है?
  5. What is Chroma?Chroma क्या है?
  6. What is Vector index?Vector index क्या होता है?
  7. How would you approach Similarity search?Similarity search कैसे होती है?
  8. What is Metadata filtering?Metadata filtering क्या है?
  9. What is Top-K retrieval?Top-K retrieval क्या है?
  10. How would you approach Production RAG vector database choose?Production RAG के लिए vector database कैसे choose करेंगे?

Retrieval Q51–60

  1. What is Retriever?Retriever क्या होता है?
  2. What is Dense retrieval?Dense retrieval क्या है?
  3. What is Sparse retrieval?Sparse retrieval क्या है?
  4. What is BM25?BM25 क्या है?
  5. How do Dense and Sparse Retrieval differ?Dense vs Sparse Retrieval?
  6. What is Hybrid Search?Hybrid Search क्या है?
  7. What is Top-K?Top-K क्या होता है?
  8. What is Similarity threshold?Similarity threshold क्या है?
  9. What is MMR (Maximal Marginal Relevance)?MMR (Maximal Marginal Relevance) क्या है?
  10. How would you approach Agar relevant document retrieve nahi debug?अगर relevant document retrieve नहीं हो रहा है तो कैसे debug करेंगे?

Reranking & Query Processing Q61–70

  1. What is Reranking?Reranking क्या है?
  2. Why is Reranker needed?Reranker की आवश्यकता क्यों होती है?
  3. What is the difference between Bi-Encoder and Cross-Encoder?Bi-Encoder और Cross-Encoder में क्या अंतर है?
  4. What is Two-stage retrieval?Two-stage retrieval क्या है?
  5. What is Query rewriting?Query rewriting क्या है?
  6. What is Query expansion?Query expansion क्या है?
  7. What is Multi-query retrieval?Multi-query retrieval क्या है?
  8. What is HyDE?HyDE क्या है?
  9. How would you approach Query transformation RAG quality improve kar sakti?Query transformation RAG quality को कैसे improve kar सकती है?
  10. Describe Complete advanced retrieval pipeline.Complete advanced retrieval pipeline समझाएँ.