퀴즈 1 — 관련·무관 점수로 임계값 권장하기

# 1-2절 임계값 재측정을 표준 라이브러리만으로 흉내 냅니다.
# 진짜로는 top_score(q) 가 벡터 저장소에 물어 1등 조각의 점수를 돌려줍니다.
# 여기서는 질문별 점수를 딕셔너리에 미리 적어 둔 가짜 함수로 대신합니다.

def recommend(rel, unrel):
    # 관련 질문 중 가장 낮은 점수와, 무관 질문 중 가장 높은 점수를 봅니다.
    low_rel = min(rel)
    high_unrel = max(unrel)
    gap = low_rel - high_unrel

    # 두 무리가 겹치면 어떤 경계를 잡아도 한쪽이 틀립니다. 값을 내지 않고 알립니다.
    if gap <= 0:
        return None, None, gap

    # 경계는 두 점수의 한가운데, 애매 구간 폭은 틈의 1/3 과 0.08 중 작은 쪽입니다.
    min_score = (low_rel + high_unrel) / 2
    weak_margin = min(0.08, gap / 3)
    return min_score, weak_margin, gap

def show(name, scores, related, unrelated):
    # 가짜 top_score: 미리 적어 둔 점수를 꺼내 옵니다.
    def top_score(q):
        return scores[q]

    rel = [top_score(q) for q in related]
    unrel = [top_score(q) for q in unrelated]
    ms, wm, gap = recommend(rel, unrel)
    print(f"[{name}] 관련 최저 {min(rel):.3f} · 무관 최고 {max(unrel):.3f}")
    if ms is None:
        print(f"   두 무리가 {-gap:.3f} 만큼 겹칩니다. chunk 나 질문 목록부터 다시 보세요.")
    else:
        print(f"   권장 MIN_SCORE {ms:.2f} · 권장 WEAK_MARGIN {wm:.2f}")

RELATED = ["육아휴직 얼마나 쓸 수 있어?", "연차 며칠이야?", "출산휴가 기간은?"]
UNRELATED = ["회사 주차장 위치는?", "오늘 점심 메뉴는?", "서울 날씨는?"]

# 예시 1: 관련·무관 점수가 뚜렷이 갈리는 규정집 → 권장값이 나와야 합니다.
clear = dict(zip(RELATED + UNRELATED, [0.52, 0.61, 0.48, 0.21, 0.30, 0.33]))
show("규정집", clear, RELATED, UNRELATED)

# 예시 2: 무관 질문 하나가 관련 질문보다 높게 나온 경우 → 겹친다고 알려야 합니다.
mixed = dict(zip(RELATED + UNRELATED, [0.44, 0.50, 0.39, 0.28, 0.41, 0.25]))
show("짧은 문서", mixed, RELATED, UNRELATED)