7장. 자체 임베딩과 벡터DB, 검색 품질
확인문제와 해답
객관식
Q1임베딩에 대한 설명으로 알맞은 것은 무엇일까요?
Q2multilingual-e5 모델로 검색할 때 질문 앞에 붙이는 말은 무엇일까요?
Q3벡터DB 의 인덱스 가운데, 질문을 모든 벡터와 견주어 늘 정확하지만 벡터가 많으면 느린 것은 무엇일까요?
Q4FAISS 와 견준 Chroma 의 특징으로 알맞은 것은 무엇일까요?
Q5질문 네 개의 정답 순위가 1등, 2등, 1등, 못 찾음일 때 MRR 은 얼마일까요?
Q6크로스 인코더 재정렬에 대한 설명으로 알맞지 않은 것은 무엇일까요?
Q7조각을 너무 크게(주제 여러 개가 섞이게) 나누면 의미 검색에서 생기기 쉬운 일은 무엇일까요?
단답형
- 키워드 검색과 의미 검색의 점수를 섞어 찾는 검색을 무엇이라고 합니까?
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하이브리드 검색 - 정답이 1등이면 1, 2등이면 1/2 처럼 정답 순위의 역수를 평균한 검색 지표를 무엇이라고 합니까?
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MRR - 조각에 붙여 두고 검색할 때 거르는 데 쓰는 제목, 장, 날짜 같은 정보를 무엇이라고 합니까?
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메타데이터
정답
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객관식: 1-B, 2-C, 3-A, 4-D, 5-A, 6-B, 7-C
단답형: 1. 하이브리드 검색. 2. MRR. 3. 메타데이터.