쿼리: 과적합 방지 정규화
k:
{[10, 30, 60, 100].map(v => (
))}
① 시맨틱 (pgvector)
{semantic.map((r, i) => (
#{i + 1} {r.title}
{r.semScore.toFixed(2)}
))}
② BM25 (Elasticsearch)
{bm25.map((r, i) => (
#{i + 1} {r.title}
{r.bm25Score.toFixed(1)}
))}
③ RRF 결합
{fused.map((r, i) => (
#{i + 1} {r.title}
{r.total.toFixed(4)}
sem #{r.sRank || "—"} ({(r.sScore * 1000).toFixed(2)}/k) + bm #{r.bRank || "—"} ({(r.bScore * 1000).toFixed(2)}/k)
))}
RRF 공식: score(d) = Σ 1 / (k + ranki(d)). 양쪽 결과에 모두 등장하는 문서가 상위. k가 작을수록 상위 랭크의 가중치가 큼.
);
}
// AI Card Generation Mock
function AICardGeneratorMock() {
const [noteText, setNoteText] = useState("머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 데이터에서 패턴을 학습하는 기술이다. 과적합을 방지하기 위해 정규화, 드롭아웃, 교차 검증 등의 기법을 사용한다.");
const [cardType, setCardType] = useState("basic");
const [count, setCount] = useState(3);
const [generated, setGenerated] = useState(null);
const [loading, setLoading] = useState(false);
const [aiErrorScenario, setAiErrorScenario] = useState("none");
const aiErrorScenarios = [
{ id: "none", label: "없음 (정상)" },
{ id: "overloaded", label: "529 Overloaded" },
{ id: "token_exceeded", label: "400 Token limit exceeded" }
];
const generate = () => {
setLoading(true);
setTimeout(() => {
if (aiErrorScenario === "overloaded") {
setGenerated({ error: true, status: 529, body: { type: "error", error: { type: "overloaded_error", message: "Overloaded" } } });
setLoading(false);
return;
}
if (aiErrorScenario === "token_exceeded") {
setGenerated({ error: true, status: 400, body: { type: "error", error: { type: "invalid_request_error", message: "max_tokens exceeds model limit" } } });
setLoading(false);
return;
}
// Mock response (mirrors fixture from 04)
const mockCards = [
{ cardType: "basic", front: "머신러닝에서 과적합이란?", back: "훈련 데이터에 과도하게 맞춰져 새 데이터에 일반화 못하는 현상", confidence: 0.95 },
{ cardType: "basic", front: "과적합 방지 기법 3가지는?", back: "정규화, 드롭아웃, 교차 검증", confidence: 0.92 },
{ cardType: "cloze", front: "{{c1::정규화}}는 모델 가중치에 페널티를 부과해 과적합을 방지한다.", back: "", confidence: 0.88 },
{ cardType: "basic", front: "머신러닝은 무엇인가?", back: "데이터에서 패턴을 학습하는 인공지능의 한 분야", confidence: 0.91 },
{ cardType: "cloze", front: "{{c1::드롭아웃}}은 학습 중 무작위로 뉴런을 비활성화하는 기법이다.", back: "", confidence: 0.85 }
].filter(c => cardType === "mixed" || c.cardType === cardType).slice(0, count);
setGenerated({
cards: mockCards,
usage: { inputTokens: Math.ceil(noteText.length / 2), outputTokens: mockCards.length * 50 },
model: "claude-sonnet-4"
});
setLoading(false);
}, 800);
};
return (