# RAG Pipeline शुरू से अंत तक — Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Source: https://www.geekswithgeeks.com/hi/rag/b-pipeline

> ऑफ़लाइन और ऑनलाइन चरणों के नाम और उनके उत्पाद बताएँ।

## ऑफ़लाइन indexing, ऑनलाइन उत्तर

RAG system के दो चरण हैं। **ऑफ़लाइन (indexing)**: दस्तावेज़ लोड करें, साफ़ करें, **chunks** में बाँटें, **metadata** जोड़ें, **embeddings** निकालें और chunks, vectors व metadata को **index** में रखें। **ऑनलाइन (query समय)**: user का सवाल लें, चाहें तो उसे दोबारा लिखें, शीर्ष chunks **retrieve** करें (keyword, vector या दोनों), चाहें तो उन्हें **rerank** करें, chunks के साथ **prompt** बनाएँ, मॉडल बुलाएँ, फिर उत्तर जाँचकर **citations** सहित लौटाएँ। हर चरण अलग से विफल हो सकता है, इसलिए उनका मूल्यांकन और debugging अलग से करें।

## Pipeline एक नज़र में

दो पंक्तियाँ ऑफ़लाइन और ऑनलाइन प्रवाह दिखाती हैं।

```text
OFFLINE  documents -> clean -> chunk -> (+metadata) -> embed -> index
ONLINE   question -> [rewrite] -> retrieve top-k -> [rerank] -> prompt
                  -> LLM -> verify citations -> answer + sources
```

## हर चरण log करें

हर अनुरोध के लिए दोबारा लिखी query, retrieved chunk IDs, scores और अंतिम prompt सहेजें। इनके बिना बुरे उत्तर की debugging लगभग असंभव है।

**Quiz:** कौन-सा चरण ऑफ़लाइन होता है?

- [x] दस्तावेज़ों की chunking और embedding
- [ ] User को उत्तर देना
- [ ] इस सवाल के लिए reranking
- [ ] Citations जाँचना

*Answer:* दस्तावेज़ों की chunking और embedding. Indexing सवाल आने से पहले ज्ञान-आधार तैयार करती है।