코사인 유사도가 묻는 것, 유지보수할 때 남겨 둘 예제

벡터 두 개가 비슷하다는 말에는 방향과 크기라는 서로 다른 기준이 섞일 수 있다.

시간이 지나면 왜 이렇게 구현했는지보다 어떻게 실행하는지만 남기기 쉽다. 옵션과 제약을 잊은 채 코드를 정리하면 의도했던 동작까지 바뀔 수 있다. 이번에는 작은 예제를 실행 가능한 설명으로 남기고, 구현이 달라져도 유지할 부분을 분리한다.

다시 읽을 수 있는 최소 맥락

코사인 유사도는 벡터의 방향을 비교한다. 사용하는 표현에서 방향이 무엇을 의미하는지 확인하고 영벡터처럼 계산이 정의되지 않는 입력의 정책을 정한다.

이번에 확인할 질문: 내부 구조를 바꾸더라도 이 예제가 설명하는 결과는 그대로 유지되어야 하는가?

작게 확인하는 예제

다음 예제는 핵심 조건을 드러내기 위한 출발점이다. 서비스의 전체 구현을 대신하지 않으므로 실제 입력 범위와 실패 처리 규칙을 함께 읽어야 한다.

import numpy as np

def cosine(a, b):
    denominator = np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b)
    if denominator == 0:
        raise ValueError('zero vector')
    return float(np.dot(a, b) / denominator)

같은 방향의 다른 크기 벡터, 직교 벡터, 영벡터를 넣어 값과 오류 정책을 확인한다.

놓치기 쉬운 조건

높은 유사도는 의미가 완전히 같다는 증거가 아니다. 표현을 만든 과정과 평가할 실제 과업에 따라 임계값을 선택해야 한다.

확인할 부분	살펴볼 내용
기준 동작	같은 방향의 다른 크기 벡터, 직교 벡터, 영벡터를 넣어 값과 오류 정책을 확인한다.
비교 조건	입력과 실행 순서를 고정하고 한 번에 한 조건만 바꾼다.
적용 범위	예제가 생략한 의존성과 실제 서비스의 제약을 구분한다.

다음 변경에 적용할 순서

1. 구현 세부 사항보다 외부에서 관찰하는 결과를 적는다.
2. 예제가 의존하는 입력과 환경을 가까이에 둔다.
3. 설명이 실제 동작과 달라지면 코드와 예제를 같은 변경에서 고친다.

오래 남는 문서는 가장 긴 문서가 아니라 다시 확인할 수 있는 문서다. 선택의 이유와 작동하는 예제가 함께 있으면 새로운 구현으로 옮길 때도 기준을 잃지 않는다. 중복 설명을 늘리기보다 정본이 어디인지 분명히 하는 편이 유지 비용을 줄인다.