통계학에서 k-최근접 이웃 알고리즘(k-NN)은 1951년 Evelyn Fix와 Joseph Hodges가 처음 개발하고 이후 Thomas Cover가 확장한 비모수적 지도 학습 방법입니다. 분류와 회귀에 사용됩니다.
이 노트북은 내부적으로 kNN을 사용하는 retriever를 사용하는 방법을 다룹니다. 주로 Andrej Karpathy의 코드를 기반으로 합니다. 
from langchain_community.retrievers import KNNRetriever
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

​
Text로 새로운 Retriever 생성하기

retriever = KNNRetriever.from_texts(
    ["foo", "bar", "world", "hello", "foo bar"], OpenAIEmbeddings()
)

​
Retriever 사용하기

이제 retriever를 사용할 수 있습니다! 
result = retriever.invoke("foo")

result

[Document(page_content='foo', metadata={}),
 Document(page_content='foo bar', metadata={}),
 Document(page_content='hello', metadata={}),
 Document(page_content='bar', metadata={})]
Edit the source of this page on GitHub.
Connect these docs programmatically to Claude, VSCode, and more via MCP for real-time answers.
⌘I