एजेंट आरएजी प्रश्नोत्तरी

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. Compared with a simple single-shot retrieve-and-generate baseline, what can agentic RAG add?
   • The agent can decide whether and how to retrieve again during the task
   • Every classic RAG system makes exactly one lookup
   • Retrieval is never used
   • The model guarantees a correct answer after one search
2. एजेंटिक आरएजी एक कठिन मल्टी-हॉप प्रश्न को कैसे संभालता है?
   • यह उत्तर देने से इंकार करता है
   • यह प्रश्न को उप-प्रश्नों में तोड़ सकता है और प्रत्येक के लिए पुनर्प्राप्त कर सकता है
   • यह सदैव स्मृति से ही उत्तर देता है
   • इससे प्रश्न हट जाता है
3. एजेंटिक आरएजी में, पुनर्प्राप्तिकर्ताओं को सर्वोत्तम रूप से वर्णित किया जाता है कि एजेंट को क्या करना है?
   • अप्रयुक्त पृष्ठभूमि प्रक्रियाएं
   • अंतिम उत्तर
   • एजेंट कॉल करने के लिए उपकरण चुन सकता है
   • एक प्रकार का छवि फ़िल्टर
4. एजेंटिक आरएजी में वैकल्पिक 'ग्रेडिंग' कदम क्या करता है?
   • उपयोगकर्ता को एक अंक प्रदान करता है
   • वेक्टर स्टोर हटाता है
   • उत्तर का अनुवाद करता है
   • पीढ़ी से पहले अप्रासंगिक पुनर्प्राप्त खंडों को फ़िल्टर करता है
5. सिंगल-शॉट आरएजी की तुलना में एजेंटिक आरएजी की मुख्य लागत क्या है?
   • अधिक मॉडल कॉल और उच्च विलंबता
   • यह वेक्टर स्टोर का उपयोग नहीं कर सकता
   • यह सारी सटीकता खो देता है
   • इसके लिए किसी गणना की आवश्यकता नहीं है
6. एजेंटिक आरएजी के लिए कौन सा परिदृश्य सबसे उपयुक्त है?
   • उपयोगकर्ता के सटीक शब्दों को प्रतिध्वनित करना
   • आवश्यकतानुसार किसी प्रश्न को आंतरिक दस्तावेज़ों, वेब और SQL डेटाबेस के बीच रूट करना
   • बिना किसी स्रोत के यादृच्छिक पाठ उत्पन्न करना
   • किसी छवि फ़ाइल को संपीड़ित करना
7. What role do reflection tokens play in the Self-RAG framework?
   • They encrypt documents before indexing
   • They replace all retrievers with a fixed SQL query
   • They let the model signal retrieval decisions and critique retrieved evidence or generated responses
   • They guarantee that every generated citation is correct
8. How does Adaptive-RAG choose among retrieval strategies?
   • It always performs the same number of searches
   • It skips retrieval for every multi-hop question
   • It selects sources only by document length
   • It selects a retrieval approach based on estimated question complexity