{"id":7408,"date":"2026-05-21T21:53:06","date_gmt":"2026-05-21T14:53:06","guid":{"rendered":"https:\/\/futureskill.co\/blog\/?p=7408"},"modified":"2026-05-22T17:53:09","modified_gmt":"2026-05-22T10:53:09","slug":"rag-%e0%b8%84%e0%b8%b7%e0%b8%ad%e0%b8%ad%e0%b8%b0%e0%b9%84%e0%b8%a3-retrieval-augmented-generation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/futureskill.co\/blog\/2026\/05\/21\/rag-%e0%b8%84%e0%b8%b7%e0%b8%ad%e0%b8%ad%e0%b8%b0%e0%b9%84%e0%b8%a3-retrieval-augmented-generation\/","title":{"rendered":"RAG \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23? \u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19 5 \u0e19\u0e32\u0e17\u0e35 + \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e07"},"content":{"rendered":"<p><script type=\"application\/ld+json\">\n[\n  {\n    \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n    \"@type\": \"Article\",\n    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\u0e41\u0e25\u0e30 Chroma, Pinecone \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Weaviate \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a vector database \u0e16\u0e49\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19 Python \u0e44\u0e14\u0e49\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49 library \u0e44\u0e14\u0e49 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 RAG \u0e41\u0e23\u0e01\u0e44\u0e14\u0e49\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19 1 \u0e27\u0e31\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08 math \u0e25\u0e36\u0e01\u0e46 \u0e40\u0e1a\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07 \u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e04\u0e37\u0e2d concept \u0e02\u0e2d\u0e07 vector, embedding \u0e41\u0e25\u0e30 similarity search \u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a conceptual \u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48 mathematical \u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e38\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e21\u0e35 no-code solution \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 Flowise \u0e41\u0e25\u0e30 Langflow \u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 RAG pipeline \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 drag-and-drop \u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e25\u0e22 \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19 programming \u0e41\u0e15\u0e48\u0e16\u0e49\u0e32\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23 customize \u0e25\u0e36\u0e01\u0e46 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d deploy \u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a production \u0e22\u0e31\u0e07\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e31\u0e01\u0e29\u0e30 coding \u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e14\u0e35\"\n        }\n      },\n      {\n        \"@type\": \"Question\",\n        \"name\": \"Vector Database 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\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e27\u0e31\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e19 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48 RAG \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16 scale \u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22 connect \u0e01\u0e31\u0e1a data source \u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e23\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e07\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e15\u0e49\u0e19\u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a \u0e16\u0e49\u0e32 input \u0e44\u0e21\u0e48\u0e14\u0e35 output \u0e01\u0e47\u0e44\u0e21\u0e48\u0e14\u0e35 RAG \u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48 magic \u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e17\u0e38\u0e01\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e38\u0e49\u0e21\u0e04\u0e48\u0e32\u0e21\u0e32\u0e01\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e38\u0e13\u0e21\u0e35\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e39\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e44\u0e2b\u0e19\"\n        }\n      }\n    ]\n  }\n]\n<\/script><\/p>\n<article>\n<h1>RAG \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23? \u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19 5 \u0e19\u0e32\u0e17\u0e35 + \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e07<\/h1>\n<p>\n\u0e08\u0e32\u0e01\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 <a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/capabilities\/quantumblack\/our-insights\/the-state-of-ai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">McKinsey Global Survey on AI (2024)<\/a> \u0e1e\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32 65% \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e25\u0e01\u0e19\u0e33 AI \u0e21\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 \u2014 \u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e40\u0e01\u0e37\u0e2d\u0e1a 2 \u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e35\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e38\u0e01\u0e17\u0e35\u0e21\u0e40\u0e08\u0e2d\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d: <strong>AI \u0e17\u0e35\u0e48\u0e09\u0e25\u0e32\u0e14\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a &#8220;\u0e42\u0e01\u0e2b\u0e01&#8221; \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e21\u0e31\u0e19\u0e44\u0e21\u0e48\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e31\u0e01\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23 \u0e19\u0e42\u0e22\u0e1a\u0e32\u0e22 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e04\u0e38\u0e13\u0e40\u0e25\u0e22\n<\/p>\n<p>\n\u0e19\u0e31\u0e48\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07 <strong>RAG \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Retrieval-Augmented Generation<\/strong> \u2014 \u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08\u0e43\u0e0a\u0e49 AI \u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23 &#8220;\u0e40\u0e14\u0e32\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21&#8221; \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23 &#8220;\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e04\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e15\u0e2d\u0e1a&#8221; \u0e1a\u0e17\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e38\u0e13\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19 \u0e44\u0e1b\u0e08\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e43\u0e19\u0e27\u0e31\u0e19\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\n<\/p>\n<h2>RAG \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23? \u0e19\u0e34\u0e22\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e19\u0e46 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e33\u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35<\/h2>\n<p>\n<strong>RAG (Retrieval-Augmented Generation)<\/strong> \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e2b\u0e49 AI \u0e17\u0e33 2 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21: \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e41\u0e23\u0e01\u0e04\u0e37\u0e2d <em>\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07<\/em> \u0e08\u0e32\u0e01\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22\u0e21\u0e44\u0e27\u0e49\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e08\u0e36\u0e07 <em>\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a<\/em> \u0e42\u0e14\u0e22\u0e2d\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e34\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e49\u0e19\u0e40\u0e08\u0e2d\n<\/p>\n<p>\n\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e36\u0e01\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e19\u0e35\u0e49: \u0e16\u0e49\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e16\u0e32\u0e21\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e22\u0e32\u0e01\u0e46 \u0e01\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e04\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07 \u0e40\u0e02\u0e32\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e08\u0e32\u0e01\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e33\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e16\u0e39\u0e01\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e01\u0e47\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e16\u0e49\u0e32\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e1a \u0e40\u0e02\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e44\u0e1b\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d\u0e43\u0e19\u0e2b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e21\u0e38\u0e14\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e1a\u0e2d\u0e01\u0e04\u0e38\u0e13\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2d\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e34\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e40\u0e08\u0e19 \u2014 \u0e19\u0e31\u0e48\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d RAG \u0e43\u0e19\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e15\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\n<\/p>\n<p>\n\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08 RAG \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e16\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e17\u0e49 \u0e02\u0e2d\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e04\u0e33\u0e28\u0e31\u0e1e\u0e17\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07 5 \u0e04\u0e33\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e39\u0e49:\n<\/p>\n<ul>\n<li><strong>LLM (Large Language Model)<\/strong> \u2014 \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 GPT-4, Claude, Gemini \u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e21\u0e32\u0e1a\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e28\u0e32\u0e25 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e04\u0e48\u0e16\u0e36\u0e07\u0e27\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e40\u0e2a\u0e23\u0e47\u0e08 (training cutoff)<\/li>\n<li><strong>Embedding<\/strong> \u2014 \u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34 (vector) \u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e17\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35 vector \u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e01\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19 space<\/li>\n<li><strong>Vector Database<\/strong> \u2014 \u0e10\u0e32\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e1e\u0e34\u0e40\u0e28\u0e29\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a embedding \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32 vector \u0e17\u0e35\u0e48 &#8220;\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e01\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14&#8221; \u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e27\u0e14\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 Pinecone, Chroma, Weaviate<\/li>\n<li><strong>Chunking<\/strong> \u2014 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e46 \u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19 embed \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/li>\n<li><strong>Retrieval<\/strong> \u2014 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19 &#8220;\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32&#8221; \u0e43\u0e19 RAG \u0e19\u0e33 vector \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21 \u0e21\u0e32\u0e2b\u0e32 chunk \u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19 vector database<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07 5 \u0e04\u0e33\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d &#8220;\u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19&#8221; \u0e02\u0e2d\u0e07 RAG \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1a\u0e17\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\n<\/p>\n<h2>\u0e17\u0e33\u0e44\u0e21 LLM \u0e16\u0e36\u0e07\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30 &#8220;\u0e2b\u0e25\u0e2d\u0e19&#8221; \u2014 \u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48 RAG \u0e16\u0e39\u0e01\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e21\u0e32\u0e41\u0e01\u0e49<\/h2>\n<p>\n\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07 <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2305.14251\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22 &#8220;Hallucination is Inevitable&#8221; (Xu et al., 2024)<\/a> \u0e1a\u0e19 arXiv \u0e1e\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32 LLM \u0e17\u0e38\u0e01\u0e15\u0e31\u0e27\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e38\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e21\u0e35\u0e41\u0e19\u0e27\u0e42\u0e19\u0e49\u0e21\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 hallucination \u2014 \u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e14\u0e39\u0e2a\u0e21\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e2a\u0e21\u0e1c\u0e25\u0e41\u0e15\u0e48\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e40\u0e17\u0e47\u0e08\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e1c\u0e34\u0e14 \u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e01\u0e33\u0e08\u0e31\u0e14\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 prompt engineering \u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\n<\/p>\n<p>\n\u0e2a\u0e32\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e21\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01 3 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 LLM:\n<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Training Cutoff<\/strong> \u2014 LLM \u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e31\u0e01\u0e42\u0e25\u0e01\u0e41\u0e04\u0e48\u0e16\u0e36\u0e07\u0e27\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e22\u0e38\u0e14\u0e1d\u0e36\u0e01 \u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e23\u0e32\u0e04\u0e32\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e04\u0e49\u0e32\u0e25\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e38\u0e14 \u0e19\u0e42\u0e22\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e27\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e27\u0e32\u0e19 \u2014 AI \u0e44\u0e21\u0e48\u0e23\u0e39\u0e49<\/li>\n<li><strong>No Private Knowledge<\/strong> \u2014 LLM \u0e16\u0e39\u0e01\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2a\u0e32\u0e18\u0e32\u0e23\u0e13\u0e30\u0e1a\u0e19\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e40\u0e17\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e19\u0e47\u0e15 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e04\u0e39\u0e48\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e1e\u0e19\u0e31\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19 \u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e25\u0e39\u0e01\u0e04\u0e49\u0e32 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d SOP \u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e19 training data<\/li>\n<li><strong>Confident Fabrication<\/strong> \u2014 \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d LLM \u0e44\u0e21\u0e48\u0e23\u0e39\u0e49\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a \u0e21\u0e31\u0e19\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1a\u0e2d\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 &#8220;\u0e44\u0e21\u0e48\u0e23\u0e39\u0e49&#8221; \u0e41\u0e15\u0e48\u0e21\u0e31\u0e01 &#8220;\u0e41\u0e15\u0e48\u0e07&#8221; \u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e21\u0e32\u0e43\u0e19\u0e42\u0e17\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e14\u0e39\u0e19\u0e48\u0e32\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e16\u0e37\u0e2d \u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e1e\u0e24\u0e15\u0e34\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32 hallucination<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e36\u0e01\u0e16\u0e36\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23: \u0e04\u0e38\u0e13\u0e16\u0e32\u0e21 AI \u0e27\u0e48\u0e32 &#8220;\u0e19\u0e42\u0e22\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e25\u0e32\u0e1b\u0e48\u0e27\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e40\u0e23\u0e32\u0e1b\u0e35\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23?&#8221; LLM \u0e18\u0e23\u0e23\u0e21\u0e14\u0e32\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2d\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e34\u0e07\u0e01\u0e0e\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e41\u0e23\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e14\u0e39\u0e2a\u0e21\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e2a\u0e21\u0e1c\u0e25 \u2014 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e23\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e19\u0e42\u0e22\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e04\u0e38\u0e13\u0e40\u0e25\u0e22\n<\/p>\n<p>\nRAG \u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23 &#8220;\u0e1a\u0e31\u0e07\u0e04\u0e31\u0e1a&#8221; \u0e43\u0e2b\u0e49 AI \u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e08\u0e32\u0e01\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e38\u0e13\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e32\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e41\u0e17\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e31\u0e19\u0e40\u0e14\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1d\u0e31\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e19 parameter\n<\/p>\n<h2>RAG \u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23? \u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e43\u0e19 4 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19<\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/futureskill.co\/blog\/wp-content\/\/uploads\/2026\/05\/C318-inline-01-rag-pipeline.webp\" alt=\"\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 RAG \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07 4 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19: \u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49 \u2192 \u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e43\u0e19 Vector Database \u2192 \u0e14\u0e36\u0e07 Retrieved Context \u2192 \u0e2a\u0e48\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e49 LLM \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\" loading=\"lazy\" style=\"max-width:100%; height:auto; border-radius:8px; margin:16px 0;\"><\/p>\n<p>\n\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 RAG \u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 2 \u0e40\u0e1f\u0e2a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01 \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e1f\u0e2a <em>Indexing<\/em> (\u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1f\u0e2a <em>Retrieval + Generation<\/em> (\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e2d\u0e1a)\n<\/p>\n<h3>\u0e40\u0e1f\u0e2a 1: Indexing \u2014 \u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22\u0e21\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a<\/h3>\n<p>\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27 (\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19):<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Load \u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23<\/strong> \u2014 \u0e19\u0e33\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e17\u0e38\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17 (PDF, Word, Markdown, Excel, \u0e40\u0e27\u0e47\u0e1a\u0e44\u0e0b\u0e15\u0e4c) \u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a<\/li>\n<li><strong>Chunk<\/strong> \u2014 \u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e46 \u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13 200\u2013500 token \u0e42\u0e14\u0e22\u0e21\u0e31\u0e01\u0e21\u0e35 overlap \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13 20% \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e2b\u0e49 context \u0e2b\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e2d\u0e22\u0e15\u0e48\u0e2d<\/li>\n<li><strong>Embed<\/strong> \u2014 \u0e2a\u0e48\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30 chunk \u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19 embedding model (\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 text-embedding-3-large \u0e02\u0e2d\u0e07 OpenAI) \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 vector \u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02<\/li>\n<li><strong>Store<\/strong> \u2014 \u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a vector \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e25\u0e07 vector database \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21 metadata \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1f\u0e25\u0e4c\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07, \u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32, \u0e27\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48<\/li>\n<\/ol>\n<h3>\u0e40\u0e1f\u0e2a 2: Retrieval + Generation \u2014 \u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e2d\u0e1a<\/h3>\n<p>\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e17\u0e38\u0e01\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e16\u0e32\u0e21\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Query Embedding<\/strong> \u2014 \u0e19\u0e33\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e21\u0e32 embed \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 model \u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e2d\u0e19 indexing<\/li>\n<li><strong>Similarity Search<\/strong> \u2014 \u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32 vector \u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19 vector database \u0e14\u0e36\u0e07\u0e21\u0e32 3\u201310 chunk \u0e17\u0e35\u0e48 relevance \u0e2a\u0e39\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14<\/li>\n<li><strong>Augmentation<\/strong> \u2014 \u0e19\u0e33 chunk \u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e49\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e32\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 prompt \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e4c<\/li>\n<li><strong>Generation<\/strong> \u2014 \u0e2a\u0e48\u0e07 prompt \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e43\u0e2b\u0e49 LLM \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a \u0e42\u0e14\u0e22 LLM \u0e08\u0e30\u0e2d\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e34\u0e07\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e21\u0e32\u0e43\u0e2b\u0e49<\/li>\n<\/ol>\n<p>\n\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e43\u0e19\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e44\u0e21\u0e48\u0e01\u0e35\u0e48\u0e27\u0e34\u0e19\u0e32\u0e17\u0e35 \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e17\u0e32\u0e07\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e04\u0e48\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33 \u2014 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e25\u0e22\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e1a\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e21\u0e35\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e44\u0e2b\u0e19\n<\/p>\n<h2>3 Use Case \u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 RAG \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35<\/h2>\n<p>\n\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07 <a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/en\/newsroom\/press-releases\/2024-08-21-gartner-says-deploying-ai-ethically-requires-prioritizing-transparency\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Gartner (2024)<\/a> \u0e1e\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32 use case \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e19\u0e33 RAG \u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e21\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e04\u0e37\u0e2d internal knowledge management (41%), customer support automation (34%) \u0e41\u0e25\u0e30 document analysis (25%) \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d 3 use case \u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e43\u0e19\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17\u0e44\u0e17\u0e22\n<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/futureskill.co\/blog\/wp-content\/\/uploads\/2026\/05\/C318-inline-03-developer-rag.webp\" alt=\"\u0e19\u0e31\u0e01\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e0b\u0e2d\u0e1f\u0e15\u0e4c\u0e41\u0e27\u0e23\u0e4c\u0e43\u0e0a\u0e49 AI chatbot \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e10\u0e32\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\" loading=\"lazy\" style=\"max-width:100%; height:auto; border-radius:8px; margin:16px 0;\"><\/p>\n<h3>Use Case 1: Chatbot \u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17<\/h3>\n<p>\n\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e38\u0e01\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e40\u0e08\u0e2d\u0e04\u0e37\u0e2d HR \u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e46 \u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u0e2a\u0e27\u0e31\u0e2a\u0e14\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23, \u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e32, \u0e19\u0e42\u0e22\u0e1a\u0e32\u0e22 \u2014 \u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e19\u0e04\u0e39\u0e48\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e1e\u0e19\u0e31\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 RAG \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e19\u0e33\u0e04\u0e39\u0e48\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e1e\u0e19\u0e31\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19, Employee Handbook, FAQ \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e21\u0e32 index \u0e25\u0e07 vector database \u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 build chatbot \u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e19\u0e31\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19\u0e16\u0e32\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e15\u0e25\u0e2d\u0e14 24 \u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e44\u0e14\u0e49\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e34\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e42\u0e22\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\n<\/p>\n<p>\n\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07: \u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e43\u0e19\u0e44\u0e17\u0e22\u0e23\u0e32\u0e22\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07 \u0e19\u0e33 RAG \u0e21\u0e32\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 HR chatbot \u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19 2 \u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c \u0e25\u0e14\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48 HR \u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e25\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e16\u0e36\u0e07 60% \u0e43\u0e19\u0e40\u0e14\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e41\u0e23\u0e01 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1e\u0e19\u0e31\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e32\u0e21\u0e19\u0e42\u0e22\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e08\u0e32\u0e01 &#8220;\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e23\u0e07\u0e08\u0e33&#8221; \u0e02\u0e2d\u0e07 AI\n<\/p>\n<h3>Use Case 2: Internal Search \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e21 Knowledge-Heavy<\/h3>\n<p>\n\u0e17\u0e35\u0e21 Legal, Compliance, Research \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Engineering \u0e21\u0e31\u0e01\u0e21\u0e35\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 Ctrl+F \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Google Drive search \u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e42\u0e08\u0e17\u0e22\u0e4c\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e08\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\n<\/p>\n<p>\n\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 RAG \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a semantic search \u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e15\u0e32\u0e21 &#8220;\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22&#8221; \u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48 keyword \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e16\u0e32\u0e21\u0e27\u0e48\u0e32 &#8220;\u0e21\u0e35\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e44\u0e2b\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e39\u0e14\u0e16\u0e36\u0e07\u0e40\u0e07\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e02\u0e01\u0e32\u0e23\u0e22\u0e01\u0e40\u0e25\u0e34\u0e01\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e07?&#8221; \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e08\u0e32\u0e01\u0e17\u0e38\u0e01\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07 \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21 citation \u0e27\u0e48\u0e32\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e21\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a\u0e44\u0e2b\u0e19 \u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e44\u0e23\n<\/p>\n<p>\n\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e17\u0e31\u0e01\u0e29\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a AI agent \u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e19\u0e35\u0e49? \u0e14\u0e39\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23 <a href=\"https:\/\/futureskill.co\/learning-path\/detail\/882\">\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 RAG AI Agent \u0e08\u0e32\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13 \u0e2a\u0e39\u0e48\u0e21\u0e31\u0e19\u0e2a\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19 24\/7 \u0e41\u0e17\u0e19\u0e04\u0e19<\/a> \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48 episode \u0e41\u0e23\u0e01\n<\/p>\n<h3>Use Case 3: AI \u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e25\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30 Real-time<\/h3>\n<p>\nLLM \u0e18\u0e23\u0e23\u0e21\u0e14\u0e32\u0e21\u0e35 training cutoff \u0e41\u0e15\u0e48 RAG \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16 connect \u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 real-time \u0e44\u0e14\u0e49 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e23\u0e32\u0e04\u0e32\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e04\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e31\u0e1b\u0e40\u0e14\u0e15\u0e17\u0e38\u0e01\u0e27\u0e31\u0e19, \u0e02\u0e48\u0e32\u0e27\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e25\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e38\u0e14, \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d database \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e15\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\n<\/p>\n<p>\n\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e04\u0e37\u0e2d e-commerce \u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49 RAG \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 product recommendation chatbot \u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e36\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2a\u0e15\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e32\u0e04\u0e32\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a real-time \u0e41\u0e17\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e40\u0e01\u0e48\u0e32\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e25\u0e39\u0e01\u0e04\u0e49\u0e32\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30 conversion rate \u0e02\u0e2d\u0e07 chat \u0e14\u0e35\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\n<\/p>\n<p>\n\u0e17\u0e31\u0e01\u0e29\u0e30\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e22\u0e31\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e42\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 <a href=\"https:\/\/futureskill.co\/blog\/2023\/08\/24\/prompt-engineer-2023\/\">Prompt Engineer<\/a> \u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e19\u0e15\u0e25\u0e32\u0e14\u0e07\u0e32\u0e19 \u2014 \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a prompt \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a RAG system \u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 context management \u0e17\u0e35\u0e48\u0e25\u0e36\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 prompt \u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\n<\/p>\n<h2>RAG \u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01 Fine-tuning \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23? \u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e35?<\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/futureskill.co\/blog\/wp-content\/\/uploads\/2026\/05\/C318-inline-02-rag-vs-finetuning.webp\" alt=\"\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a RAG \u0e01\u0e31\u0e1a Fine-tuning: RAG \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e1a\u0e48\u0e2d\u0e22 \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 Fine-tuning \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e01\u0e31\u0e1a behavior training\" loading=\"lazy\" style=\"max-width:100%; height:auto; border-radius:8px; margin:16px 0;\"><\/p>\n<p>\n\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e1a\u0e1a\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e21\u0e32\u0e01\u0e04\u0e37\u0e2d &#8220;\u0e16\u0e49\u0e32\u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01\u0e43\u0e2b\u0e49 AI \u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e31\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e32 \u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07 fine-tune \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d RAG?&#8221; \u2014 \u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e38\u0e13\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\n<\/p>\n<p>\n<strong>Fine-tuning<\/strong> \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23 &#8220;\u0e1d\u0e36\u0e01&#8221; \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13\u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e0b\u0e36\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e19 parameter \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e08\u0e30 &#8220;\u0e23\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e36\u0e01&#8221; \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21\u0e0a\u0e32\u0e15\u0e34\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e44\u0e15\u0e25\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e38\u0e13\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e04\u0e37\u0e2d \u0e23\u0e32\u0e04\u0e32\u0e2a\u0e39\u0e07 \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e19\u0e32\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e16\u0e49\u0e32\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07 fine-tune \u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\n<\/p>\n<p>\n<strong>RAG<\/strong> \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e2b\u0e49 AI \u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e1a \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e20\u0e32\u0e22\u0e19\u0e2d\u0e01\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 \u0e2d\u0e31\u0e1b\u0e40\u0e14\u0e15\u0e44\u0e14\u0e49\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22 \u0e23\u0e32\u0e04\u0e32\u0e16\u0e39\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e1a\u0e48\u0e2d\u0e22\n<\/p>\n<p>\n\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e46 \u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e27\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e2b\u0e19:\n<\/p>\n<ul>\n<li>\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23 <strong>\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e31\u0e1b\u0e40\u0e14\u0e15\u0e1a\u0e48\u0e2d\u0e22<\/strong> \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d <strong>private knowledge<\/strong> \u2192 \u0e43\u0e0a\u0e49 <strong>RAG<\/strong><\/li>\n<li>\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19 <strong>style \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19<\/strong> \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d <strong>domain-specific vocabulary<\/strong> \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e16\u0e32\u0e27\u0e23 \u2192 \u0e43\u0e0a\u0e49 <strong>Fine-tuning<\/strong><\/li>\n<li>\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07 \u2192 \u0e43\u0e0a\u0e49 <strong>RAG + Fine-tuning \u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19<\/strong> (Hybrid)<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n\u0e43\u0e19\u0e01\u0e23\u0e13\u0e35\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a use case \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23 RAG \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e08\u0e38\u0e14\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30 cost-effective \u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30 iterate \u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e32\u0e01\n<\/p>\n<h2>Stack \u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 RAG \u0e44\u0e14\u0e49\u0e43\u0e19 1 \u0e27\u0e31\u0e19<\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/futureskill.co\/blog\/wp-content\/\/uploads\/2026\/05\/C318-inline-04-langchain.webp\" alt=\"LangChain \u2014 framework \u0e22\u0e2d\u0e14\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a RAG \u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e27\u0e14\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\" loading=\"lazy\" style=\"max-width:100%; height:auto; border-radius:8px; margin:16px 0;\"><\/p>\n<p>\n\u0e02\u0e48\u0e32\u0e27\u0e14\u0e35\u0e04\u0e37\u0e2d ecosystem \u0e02\u0e2d\u0e07 RAG \u0e43\u0e19\u0e1b\u0e35 2026 \u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e21\u0e32\u0e08\u0e19\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 prototype \u0e44\u0e14\u0e49\u0e43\u0e19 1 \u0e27\u0e31\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e46 \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d stack \u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\n<\/p>\n<h3>\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19: No-Code \/ Low-Code Stack<\/h3>\n<ul>\n<li><strong><a href=\"https:\/\/flowiseai.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Flowise<\/a><\/strong> \u2014 drag-and-drop UI \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 RAG pipeline \u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19 code \u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e43\u0e19 local \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d deploy \u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 cloud<\/li>\n<li><strong>OpenAI Embeddings<\/strong> \u2014 text-embedding-3-small \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d text-embedding-3-large \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 vector<\/li>\n<li><strong>Chroma<\/strong> \u2014 vector database \u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e43\u0e19 local \u0e1f\u0e23\u0e35 \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a prototype<\/li>\n<li><strong>GPT-4o \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Claude<\/strong> \u2014 LLM \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a generation \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22<\/li>\n<\/ul>\n<h3>\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a Developer: Python Stack<\/h3>\n<ul>\n<li><strong><a href=\"https:\/\/python.langchain.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">LangChain<\/a><\/strong> \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d <strong>LlamaIndex<\/strong> \u2014 framework \u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a orchestrate RAG pipeline \u0e43\u0e19 Python \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e21\u0e35 abstraction \u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e25\u0e31\u0e1a component \u0e44\u0e14\u0e49\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22<\/li>\n<li><strong>OpenAI \/ Hugging Face Embeddings<\/strong> \u2014 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 embedding<\/li>\n<li><strong>Pinecone \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Weaviate<\/strong> \u2014 managed vector database \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a production (\u0e21\u0e35 free tier \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e17\u0e14\u0e25\u0e2d\u0e07)<\/li>\n<li><strong>FastAPI<\/strong> \u2014 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 API endpoint \u0e43\u0e2b\u0e49 frontend \u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49<\/li>\n<\/ul>\n<h3>\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a Production Scale<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Azure AI Search<\/strong> \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d <strong>AWS Bedrock Knowledge Base<\/strong> \u2014 managed RAG solution \u0e08\u0e32\u0e01\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23 cloud \u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a scale \u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a enterprise<\/li>\n<li><strong>Qdrant<\/strong> \u2014 vector database open-source \u0e17\u0e35\u0e48 performance \u0e14\u0e35\u0e21\u0e32\u0e01\u0e41\u0e25\u0e30 deploy \u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e38\u0e01 environment<\/li>\n<li><strong>Observability<\/strong>: LangSmith \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Arize Phoenix \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a monitor \u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07 retrieval \u0e41\u0e25\u0e30 generation<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35 build \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a \u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23 <a href=\"https:\/\/futureskill.co\/learning-path\/detail\/770\">Building Intelligent Assistants: AI Agent Technology for Modern Business<\/a> \u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48 concept \u0e44\u0e1b\u0e08\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07 deploy \u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21 hands-on labs \u0e17\u0e35\u0e48\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e33\u0e15\u0e32\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\n<\/p>\n<h2>\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e1a\u0e1a\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 RAG \u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e23\u0e01<\/h2>\n<p>\n\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 RAG \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e23\u0e01 \u0e21\u0e31\u0e01\u0e40\u0e08\u0e2d 5 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e46\n<\/p>\n<p>\n<strong>1. Chunk \u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e40\u0e01\u0e34\u0e19\u0e44\u0e1b<\/strong> \u2014 \u0e01\u0e32\u0e23 chunk \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14 2,000+ token \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49 vector \u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22 &#8220;\u0e40\u0e08\u0e37\u0e2d\u0e08\u0e32\u0e07&#8221; \u0e40\u0e01\u0e34\u0e19\u0e44\u0e1b retrieval \u0e44\u0e21\u0e48\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33 \u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e14 chunk size \u0e25\u0e07\u0e21\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48 200\u2013400 token \u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32 retrieval \u0e14\u0e35\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e44\u0e2b\u0e21\n<\/p>\n<p>\n<strong>2. \u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35 metadata \u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35<\/strong> \u2014 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a metadata \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 source, date, section \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e44\u0e21\u0e48\u0e23\u0e39\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01\u0e44\u0e2b\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30 filter \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e15\u0e32\u0e21 criteria \u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e04\u0e27\u0e23\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a metadata \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e23\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48 indexing\n<\/p>\n<p>\n<strong>3. \u0e43\u0e0a\u0e49 embedding model \u0e1c\u0e34\u0e14<\/strong> \u2014 \u0e16\u0e49\u0e32 index \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 model A \u0e41\u0e15\u0e48 query \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 model B \u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e08\u0e30\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e49\u0e22\u0e19\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14 \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30 vector space \u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49 model \u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19\u0e15\u0e25\u0e2d\u0e14\n<\/p>\n<p>\n<strong>4. \u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35 evaluation<\/strong> \u2014 \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 RAG \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e44\u0e21\u0e48\u0e27\u0e31\u0e14\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32 retrieval \u0e14\u0e36\u0e07\u0e21\u0e32\u0e16\u0e39\u0e01 chunk \u0e44\u0e2b\u0e21 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e27\u0e31\u0e14 answer correctness \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e44\u0e21\u0e48\u0e23\u0e39\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e14\u0e35\u0e1e\u0e2d\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a production \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e22\u0e31\u0e07 \u0e04\u0e27\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 test set \u0e41\u0e25\u0e30\u0e27\u0e31\u0e14 recall@k\n<\/p>\n<p>\n<strong>5. \u0e25\u0e37\u0e21 Guardrail<\/strong> \u2014 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a fallback \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d retrieval \u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e08\u0e2d\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49 LLM \u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a\u0e44\u0e1b hallucinate \u0e2d\u0e35\u0e01 \u0e04\u0e27\u0e23\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a prompt \u0e43\u0e2b\u0e49 AI \u0e1a\u0e2d\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 &#8220;\u0e44\u0e21\u0e48\u0e1e\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35&#8221; \u0e41\u0e17\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e14\u0e32\n<\/p>\n<p>\n\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 AI tools \u0e2a\u0e32\u0e22\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21 \u0e1a\u0e17\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21 <a href=\"https:\/\/futureskill.co\/blog\/2023\/07\/17\/4-generative-ai\/\">\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e30\u0e14\u0e27\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19! \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 4 AI Generative \u0e43\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19<\/a> \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e23\u0e27\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e27\u0e48\u0e32 AI generative \u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e07 \u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e08\u0e30\u0e25\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e48 RAG\n<\/p>\n<h2>RAG \u0e01\u0e31\u0e1a Agentic AI \u2014 \u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e16\u0e31\u0e14\u0e44\u0e1b?<\/h2>\n<p>\nRAG \u0e04\u0e37\u0e2d &#8220;upgrade&#8221; \u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a LLM \u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e35 2026 \u0e17\u0e34\u0e28\u0e17\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d <strong>Agentic RAG<\/strong> \u2014 \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e41\u0e04\u0e48 &#8220;\u0e04\u0e49\u0e19\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e15\u0e2d\u0e1a&#8221; \u0e41\u0e15\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16 &#8220;\u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e43\u0e08\u0e27\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23&#8221; \u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e2d\u0e07\n<\/p>\n<p>\n\u0e43\u0e19 Agentic RAG \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16:\n<\/p>\n<ul>\n<li>\u0e27\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e14\u0e36\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e44\u0e2b\u0e19\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e07\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e1a<\/li>\n<li>\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e16\u0e49\u0e32\u0e22\u0e31\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23 (iterative retrieval)<\/li>\n<li>\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19 output (self-reflection)<\/li>\n<li>\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49 tool \u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 calculator \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d API \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n\u0e40\u0e17\u0e23\u0e19\u0e14\u0e4c\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e42\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a Claude Code \u0e41\u0e25\u0e30 AI Coding Agent \u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32 \u2014 \u0e16\u0e49\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e27\u0e48\u0e32 AI agent \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23 \u0e1a\u0e17\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21 <a href=\"https:\/\/futureskill.co\/blog\/2026\/04\/03\/claude-code-%e0%b8%84%e0%b8%b7%e0%b8%ad%e0%b8%ad%e0%b8%b0%e0%b9%84%e0%b8%a3-%e0%b9%81%e0%b8%a5%e0%b8%b0%e0%b8%97%e0%b8%b3%e0%b9%84%e0%b8%a1%e0%b8%a1%e0%b8%b1%e0%b8%99%e0%b9%84%e0%b8%a1\/\">Claude Code \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e33\u0e44\u0e21\u0e21\u0e31\u0e19\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19 ChatGPT<\/a> \u0e08\u0e30\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\n<\/p>\n<section id=\"faq\">\n<h2>\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e1a\u0e1a\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a RAG<\/h2>\n<div class=\"faq-item\">\n<h3>RAG \u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01 Fine-tuning \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23?<\/h3>\n<p>\nRAG \u0e41\u0e25\u0e30 Fine-tuning \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49 AI \u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e31\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13 Fine-tuning \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23 &#8220;\u0e2a\u0e2d\u0e19&#8221; \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13\u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07 \u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e1e\u0e19\u0e31\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e27\u0e31\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e08\u0e48\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e39\u0e07 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e08\u0e30 &#8220;\u0e0b\u0e36\u0e21&#8221; \u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e19\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e16\u0e49\u0e32\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19 \u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07 fine-tune \u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e17\u0e38\u0e01\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07 \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 RAG \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e2b\u0e49 AI &#8220;\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32&#8221; \u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e38\u0e01\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07 \u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e19\u0e31\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19\u0e21\u0e35\u0e04\u0e39\u0e48\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e31\u0e1b\u0e40\u0e14\u0e15\u0e44\u0e14\u0e49\u0e15\u0e25\u0e2d\u0e14 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e20\u0e32\u0e22\u0e19\u0e2d\u0e01\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 \u0e2d\u0e31\u0e1b\u0e40\u0e14\u0e15\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07 train \u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48 \u0e04\u0e48\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e08\u0e48\u0e32\u0e22\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e32\u0e01 RAG \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e1a\u0e48\u0e2d\u0e22 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e19\u0e42\u0e22\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17 \u0e2a\u0e15\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e04\u0e49\u0e32 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e27\u0e2a\u0e32\u0e23 Fine-tuning \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e38\u0e13\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19 tone \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d style \u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07 AI \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e16\u0e32\u0e27\u0e23 \u0e43\u0e19\u0e01\u0e23\u0e13\u0e35\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48 RAG \u0e04\u0e38\u0e49\u0e21\u0e04\u0e48\u0e32\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a use case \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\n<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"faq-item\">\n<h3>RAG \u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e17\u0e31\u0e01\u0e29\u0e30 programming \u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e07\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07?<\/h3>\n<p>\n\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 RAG \u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e31\u0e01\u0e29\u0e30 Python \u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07 \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49 library \u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e44\u0e14\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d LangChain \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d LlamaIndex \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a orchestration, OpenAI \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Hugging Face \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a embedding model, \u0e41\u0e25\u0e30 Chroma, Pinecone \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Weaviate \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a vector database \u0e16\u0e49\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19 Python \u0e44\u0e14\u0e49\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49 library \u0e44\u0e14\u0e49 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 RAG \u0e41\u0e23\u0e01\u0e44\u0e14\u0e49\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19 1 \u0e27\u0e31\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08 math \u0e25\u0e36\u0e01\u0e46 \u0e40\u0e1a\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07 \u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e04\u0e37\u0e2d concept \u0e02\u0e2d\u0e07 vector, embedding \u0e41\u0e25\u0e30 similarity search \u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a conceptual \u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48 mathematical \u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e38\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e21\u0e35 no-code solution \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 Flowise \u0e41\u0e25\u0e30 Langflow \u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 RAG pipeline \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 drag-and-drop \u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e25\u0e22 \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19 programming \u0e41\u0e15\u0e48\u0e16\u0e49\u0e32\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23 customize \u0e25\u0e36\u0e01\u0e46 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d deploy \u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a production \u0e22\u0e31\u0e07\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e31\u0e01\u0e29\u0e30 coding \u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e14\u0e35\n<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"faq-item\">\n<h3>Vector Database \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e22\u0e31\u0e07\u0e44\u0e07\u0e43\u0e19 RAG?<\/h3>\n<p>\nVector Database \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e10\u0e32\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e1e\u0e34\u0e40\u0e28\u0e29\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a vector \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34 \u0e41\u0e17\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 text \u0e18\u0e23\u0e23\u0e21\u0e14\u0e32 \u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 embedding \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e08\u0e30\u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 vector \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e16\u0e36\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e1e\u0e31\u0e19 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 [0.23, -0.45, 0.12, &#8230;] \u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e17\u0e19 &#8220;\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22&#8221; \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35 vector \u0e17\u0e35\u0e48 &#8220;\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e01\u0e31\u0e19&#8221; \u0e43\u0e19 space \u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 Vector Database \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 Pinecone, Chroma, Weaviate, \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Qdrant \u0e16\u0e39\u0e01\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32 vector \u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14 (nearest neighbor search) \u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e27\u0e14\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27 \u0e41\u0e21\u0e49\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e25\u0e49\u0e32\u0e19\u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19 \u0e19\u0e35\u0e48\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e43\u0e08\u0e02\u0e2d\u0e07 RAG \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e36\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 &#8220;\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14&#8221; \u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e21\u0e32\u0e44\u0e14\u0e49\u0e43\u0e19\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e44\u0e21\u0e48\u0e01\u0e35\u0e48\u0e21\u0e34\u0e25\u0e25\u0e34\u0e27\u0e34\u0e19\u0e32\u0e17\u0e35 \u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e49 LLM \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\n<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"faq-item\">\n<h3>RAG \u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32 AI \u0e2b\u0e25\u0e2d\u0e19 (Hallucination) \u0e44\u0e14\u0e49 100% \u0e44\u0e2b\u0e21?<\/h3>\n<p>\nRAG \u0e25\u0e14 hallucination \u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e19\u0e31\u0e22\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d \u0e41\u0e15\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e01\u0e33\u0e08\u0e31\u0e14\u0e44\u0e14\u0e49 100% \u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e08\u0e32\u0e01 Meta AI (2023) \u0e1e\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32 RAG \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e25\u0e14 hallucination \u0e43\u0e19 open-domain QA \u0e44\u0e14\u0e49\u0e16\u0e36\u0e07 73% \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a vanilla LLM \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e22\u0e31\u0e07\u0e21\u0e35\u0e01\u0e23\u0e13\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48 RAG \u0e2d\u0e32\u0e08\u0e22\u0e31\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d retrieval \u0e14\u0e36\u0e07\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e21\u0e32 \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d prompt \u0e44\u0e21\u0e48\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e40\u0e08\u0e19 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d LLM \u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17\u0e1c\u0e34\u0e14 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a RAG \u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e27\u0e21 guardrail \u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 source citation \u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e40\u0e08\u0e19, confidence score, \u0e41\u0e25\u0e30 fallback \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48\u0e1e\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07 \u0e41\u0e17\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e43\u0e2b\u0e49 AI \u0e04\u0e32\u0e14\u0e40\u0e14\u0e32 \u0e19\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e35\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23 chunk \u0e41\u0e25\u0e30 index \u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e14\u0e35\u0e22\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e01\u0e32\u0e23 retrieval \u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07 RAG \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e46 \u0e21\u0e31\u0e19\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e2d\u0e1a\n<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"faq-item\">\n<h3>Chunking \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e15\u0e48\u0e2d RAG \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23?<\/h3>\n<p>\nChunking \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e46 \u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 embedding \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e43\u0e19 vector database \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30 LLM \u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19 context window \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23 embed \u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e43\u0e19\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e08\u0e30\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14\u0e2b\u0e32\u0e22\u0e44\u0e1b \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35 chunking \u0e21\u0e35\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 fixed-size chunking (\u0e15\u0e31\u0e14\u0e17\u0e38\u0e01 N \u0e04\u0e33), sentence-based chunking (\u0e15\u0e31\u0e14\u0e15\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e04), \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d semantic chunking (\u0e15\u0e31\u0e14\u0e15\u0e32\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22) \u0e02\u0e19\u0e32\u0e14 chunk \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e31\u0e01\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 200\u2013500 token \u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e31\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49 overlap \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13 10\u201320% \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e2b\u0e49 context \u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e22\u0e44\u0e1b\u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e2d\u0e22\u0e15\u0e48\u0e2d \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01 chunk size \u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e16\u0e49\u0e32 chunk \u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e40\u0e01\u0e34\u0e19\u0e44\u0e1b context \u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e1e\u0e2d \u0e16\u0e49\u0e32\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e40\u0e01\u0e34\u0e19\u0e44\u0e1b noise \u0e21\u0e32\u0e01 retrieval \u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e25\u0e07 \u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 chunking strategy \u0e08\u0e36\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19 &#8220;art&#8221; \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 RAG \u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\n<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"faq-item\">\n<h3>RAG \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e44\u0e2b\u0e19?<\/h3>\n<p>\nRAG \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08\u0e17\u0e38\u0e01\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14 \u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48 freelancer \u0e04\u0e19\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e08\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e0a\u0e32\u0e15\u0e34 \u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49 RAG \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21\u0e04\u0e37\u0e2d barrier to entry \u0e15\u0e48\u0e33\u0e41\u0e25\u0e30 ROI \u0e2a\u0e39\u0e07 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01 RAG \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 chatbot \u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e25\u0e39\u0e01\u0e04\u0e49\u0e32\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34\u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e49\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e21 AI \u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07 RAG \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e19\u0e31\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e19 internal docs \u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32 \u0e25\u0e14\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48 1.8 \u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e27\u0e31\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e19 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48 RAG \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16 scale \u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22 connect \u0e01\u0e31\u0e1a data source \u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e23\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e07\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e15\u0e49\u0e19\u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a \u0e16\u0e49\u0e32 input \u0e44\u0e21\u0e48\u0e14\u0e35 output \u0e01\u0e47\u0e44\u0e21\u0e48\u0e14\u0e35 RAG \u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48 magic \u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e17\u0e38\u0e01\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e38\u0e49\u0e21\u0e04\u0e48\u0e32\u0e21\u0e32\u0e01\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e38\u0e13\u0e21\u0e35\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e39\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e44\u0e2b\u0e19\n<\/p>\n<\/div>\n<\/section>\n<h2>\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b: RAG \u0e04\u0e37\u0e2d &#8220;\u0e2a\u0e21\u0e2d\u0e07&#8221; \u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49 AI \u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13<\/h2>\n<p>\nRAG (Retrieval-Augmented Generation) \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07 LLM \u2014 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e44\u0e21\u0e48\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e31\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e43\u0e08\u0e2a\u0e39\u0e07 \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23 &#8220;\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e04\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e15\u0e2d\u0e1a&#8221; RAG \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49 AI \u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e16\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\n<\/p>\n<p>\n\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e38\u0e13\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1a\u0e17\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49:\n<\/p>\n<ul>\n<li>RAG = Retrieve \u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19 \u2192 Augment prompt \u2192 Generate \u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a \u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23 fine-tune \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25<\/li>\n<li>\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32 hallucination \u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e08\u0e32\u0e01 LLM \u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 private \u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e35 training cutoff<\/li>\n<li>RAG \u0e41\u0e01\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23 index \u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e41\u0e25\u0e30\u0e14\u0e36\u0e07\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 context \u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e38\u0e01\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07<\/li>\n<li>3 use case \u0e08\u0e23\u0e34\u0e07: HR chatbot, internal search, real-time data AI<\/li>\n<li>stack \u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19: Flowise + Chroma + OpenAI \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e43\u0e19 1 \u0e27\u0e31\u0e19<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n\u0e16\u0e49\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e25\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 RAG \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e23\u0e01 \u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23 <a href=\"https:\/\/futureskill.co\/learning-path\/detail\/882\">\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 RAG AI Agent \u0e08\u0e32\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13 \u0e2a\u0e39\u0e48\u0e21\u0e31\u0e19\u0e2a\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19 24\/7 \u0e41\u0e17\u0e19\u0e04\u0e19<\/a> \u0e1a\u0e19 FutureSkill \u0e1e\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e32\u0e01 concept \u0e44\u0e1b\u0e16\u0e36\u0e07 deploy \u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a step-by-step \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e16\u0e49\u0e32\u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49 AI tech stack \u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49 <a href=\"https:\/\/futureskill.co\/pages\/skillpass\/ai-tech\">AI Automation Tech Pass<\/a> (5,990 \u0e1a\u0e32\u0e17\/\u0e1b\u0e35) \u0e23\u0e27\u0e21\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23 AI \u0e2a\u0e32\u0e22\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e44\u0e27\u0e49\u0e04\u0e23\u0e1a\u0e08\u0e1a\u0e43\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27 \u0e04\u0e38\u0e49\u0e21\u0e04\u0e48\u0e32\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e0b\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e04\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\n<\/p>\n<\/article>\n<div class=\"fb-background-color\">\n\t\t\t  <div \n\t\t\t  \tclass = \"fb-comments\" \n\t\t\t  \tdata-href = \"https:\/\/futureskill.co\/blog\/2026\/05\/21\/rag-%e0%b8%84%e0%b8%b7%e0%b8%ad%e0%b8%ad%e0%b8%b0%e0%b9%84%e0%b8%a3-retrieval-augmented-generation\/\"\n\t\t\t  \tdata-numposts = \"10\"\n\t\t\t  \tdata-lazy = \"true\"\n\t\t\t\tdata-colorscheme = \"light\"\n\t\t\t\tdata-order-by = \"social\"\n\t\t\t\tdata-mobile=true>\n\t\t\t  <\/div><\/div>\n\t\t  <style>\n\t\t    .fb-background-color {\n\t\t\t\tbackground:  !important;\n\t\t\t}\n\t\t\t.fb_iframe_widget_fluid_desktop iframe {\n\t\t\t    width: 100% !important;\n\t\t\t}\n\t\t  <\/style>\n\t\t  <p>Views: 537<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>RAG \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23? 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