Support vector machines (SVMs)는 분류, 회귀 및 이상치 탐지에 사용되는 지도 학습 방법의 집합입니다.
이 노트북은 scikit-learn 패키지를 사용하여 내부적으로 SVM을 사용하는 retriever를 사용하는 방법을 다룹니다. 주로 github.com/karpathy/randomfun/blob/master/knn_vs_svm.html을 기반으로 합니다. 
pip install -qU  scikit-learn

pip install -qU  lark
OpenAIEmbeddings를 사용하려면 OpenAI API Key를 가져와야 합니다. 
import getpass
import os

if "OPENAI_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")

OpenAI API Key: ········

from langchain_community.retrievers import SVMRetriever
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

​
텍스트로 새 Retriever 생성하기

retriever = SVMRetriever.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='world', metadata={})]
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