HyDE হাইপোথেটিকাল ডকুমেন্ট এমবেডিং কুইজ

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

1. পুনরুদ্ধার করার আগে হাইডিই কী তৈরি করে?
   • একটি এসকিউএল কোয়েরি
   • শুধুমাত্র প্রতিশব্দের একটি তালিকা
   • কোয়েরির একটি সংকুচিত চিত্র
   • একটি অনুমানমূলক নথি যা প্রশ্নের উত্তর দেবে
2. What is the intended role of the encoder bottleneck when HyDE's hypothetical document contains invented details?
   • Retain useful retrieval patterns while reducing some irrelevant specifics, without guaranteeing error removal
   • Prove every generated sentence is factually correct
   • Manually repair every fabricated claim before encoding
   • Make fabricated details incapable of influencing any search result
3. HyDE এর একটি প্রধান ব্যবহারিক সুবিধা হল এটি কাজ করে:
   • শুধুমাত্র লক্ষ লক্ষ লেবেলযুক্ত উদাহরণ সহ
   • শুধুমাত্র ইংরেজি লেখার উপর
   • শূন্য-শট, লেবেলযুক্ত প্রাসঙ্গিক প্রশিক্ষণ ডেটা ছাড়া
   • শুধুমাত্র ইমেজ সার্চের জন্য
4. অনুমানমূলক নথি এনকোড করতে মূল হাইডি-তে কোন ধরনের এমবেডিং মডেল ব্যবহার করা হয়?
   • একটি তত্ত্বাবধান করা ক্যোয়ারী ক্লাসিফায়ার
   • একটি তত্ত্বাবধানহীন বিপরীত এনকোডার যেমন কনট্রিভার
   • একটি নিয়ম-ভিত্তিক কীওয়ার্ড এক্সট্রাক্টর
   • একটি পরিবর্তনমূলক ইমেজ নেটওয়ার্ক
5. ঘন পুনরুদ্ধারের কোন মূল সমস্যাটি সমাধান করার জন্য HyDE ডিজাইন করা হয়েছে?
   • সংক্ষিপ্ত প্রশ্ন এবং দীর্ঘ উত্তর প্যাসেজগুলি প্রায়ই এম্বেডিং স্থানের বিভিন্ন অঞ্চলে বসে
   • নথিগুলি সূচীতে খুব ছোট৷
   • উল্টানো সূচকগুলি খুব ধীর
   • এম্বেডিং ডিস্কে সংরক্ষণ করা যাবে না
6. How can a HyDE variant combine several generated hypothetical documents into one search representation?
   • Declare all generated claims to be verified facts
   • Delete the encoder and search only by file size
   • Require every generated document to be a real corpus passage
   • Average their encoded vectors before searching the real corpus
7. Which text should support a factual answer after HyDE retrieval?
   • The generated hypothetical document because generation verifies it
   • Relevant real source passages that have been checked, rather than the hypothetical document alone
   • Only the nearest vector's numeric coordinates
   • Any invented detail repeated by several generated samples
8. What extra retrieval cost can HyDE introduce compared with directly embedding a user's query?
   • Mandatory relevance-label collection for every query
   • A requirement to retrain Contriever for each search
   • The latency and computation of generating one or more hypothetical documents
   • Elimination of all encoder and index computation