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@@ -50,11 +50,8 @@ cos_scores = util.pytorch_cos_sim(query_embedding, document_embeddings)[0]
 top_results = torch.topk(cos_scores, k=top_k)
 
 print(f"입력 문장: {query}")
-print(f"\\\\
-<입력 문장과 유사한 {top_k} 개의 문장>\\\\
-")
+print(f"<입력 문장과 유사한 {top_k} 개의 문장>")
 
 for i, (score, idx) in enumerate(zip(top_results[0], top_results[1])):
-    print(f"{i+1}: {docs[idx]} {'(유사도: {:.4f})'.format(score)}\\\\
-")
+    print(f"{i+1}: {docs[idx]} {'(유사도: {:.4f})'.format(score)}")
 ```