✅ MMR란?

문서를 검색할 때, 🔍 유사도(relatedness) + 🌈 다양성(diversity) 사이의 균형을 맞춰서 결과를 고르는 방식입니다.

🔎 일반 검색 (기본 검색 방식)

• 기본 as_retriever() 또는 search_type="similarity" 단순히 쿼리와 가장 유사한 순서로 top-k 문서를 반환

📉 단점:

• 내용이 거의 비슷한 문서들만 여러 개 나올 수 있음
• 쿼리와 관련 있긴 해도 정보 다양성이 낮음

🌈 MMR 검색 방식

retriever = db.as_retriever(
    search_type="mmr",
    search_kwargs={"k": 5, "lambda_mult": 0.5}
)

• k=5: 총 5개 문서를 반환
• lambda_mult: 유사도와 다양성 사이의 비율 조절
  • 1.0 → 유사도만 본다 (기본 검색과 유사)
  • 0.0 → 다양성만 본다 (의미는 달라도 내용 폭 넓음)
  • 보통 0.2 ~ 0.7 사이가 적당

🧠 MMR의 핵심 동작 방식

1. 쿼리와 가장 유사한 문서 1개 선택
2. 이후 문서는:

   • 쿼리와 얼마나 유사한지

   • 이미 선택된 문서들과 얼마나 겹치지 않는지

     → 이 두 기준을 조합해 점수화해서 다음 문서를 선택

✅ 요약 비교