Day 2 점검 | Text2Cypher & NL2Query | FDE Academy

Q1. Few-shot Learning에서 적절한 예시 개수는?

A. 1개B. 3-5개C. 10-20개D. 100개

Q2. SemanticSimilarityExampleSelector의 역할은?

A. Cypher 문법 검증B. 질문과 유사한 예시만 동적 선택C. Neo4j 연결 관리D. LLM 응답 캐싱

Q3. 한글 예시에 적합한 임베딩 모델은?

A. text-embedding-ada-002B. text-embedding-3-smallC. gpt-4o-miniD. claude-3-haiku

Q4. 커스텀 스키마 포맷이 LangChain 기본보다 나은 이유는?

A. 토큰이 적게 사용됨B. 예시값과 설명이 포함되어 LLM 이해도 향상C. API 비용이 저렴함D. 실행 속도가 빠름

Q5. 프롬프트에서 "Cypher 코드만 출력"이라고 명시하는 이유는?

A. 토큰 절약B. LLM이 설명, 마크다운 블록 없이 순수 Cypher만 반환하도록C. API 응답 속도 향상D. Neo4j 호환성