## 평가 방법을 안내드리겠습니다. 💯
### 이번 해커톤은 "코사인 유사도"라는 값으로 순위를 매길 예정입니다.
> 코사인 유사도는 두 벡터 간의 유사도를 측정하는 방법으로, 벡터 간의 각도를 기반으로 유사성을 계산합니다. 이는 특히 텍스트나 문서 간의 유사성을 비교할 때 유용하게 사용됩니다. 1에 가까운 값을 가질수록 좋은 결과 값입니다. 자세한 설명은 아래 링크를 통해 확인해주세요.
####[코사인 유사도 자세히 알아보기🤓](https://wikidocs.net/24603)

###모든 질문에 대한 모범 답변을 미리 만들었습니다. 여러분들이 생성형 AI로 만든 답변과 모범답변의 유사도로 이번 해커톤의 우승자가 결정됩니다.
![](https://storage.googleapis.com/kaggle-resource-gkh-2024/answer_sample.PNG)