먼저 큰 그림부터

수업 자료는 벡터 저장소를 도서관 색인에 빗댑니다. 책 10만 권에서 한 권을 찾을 때, 색인이 없으면 1번 서가부터 한 권씩 꺼내 봐야 합니다. 색인이 있으면 "컴퓨터 분야, 3층 C구역"으로 몇 번 만에 도착합니다. 벡터 저장소도 조각을 미리 정리해 두고, 거의 1등인 것을 훨씬 빠르게 찾습니다. 여기에 한 가지가 더 붙습니다. 정리해 둔 색인을 파일로 저장해 두면 프로그램을 껐다 켜도 다시 만들 필요가 없습니다.

오늘 챙겨 가실 것은 세 가지입니다. save_local로 저장하고 load_local로 불러오는 습관, "있으면 불러오고 없으면 만든다"는 get_store 패턴, 그리고 with_score는 거리이고 relevance_scores는 유사도라는 구분입니다. 9차시에 정한 임계값으로 관련 없는 조각을 거르면 LLM을 부르지 않고도 "모른다"고 답할 수 있습니다. 다음 11차시에서는 이 검색을 Retriever라는 표준 부품으로 감쌉니다.