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  "publishedAt": "2026-10-13T10:58:30.660Z",
  "modifiedAt": "2026-10-13T10:58:30.660Z",
  "reviewer": "서치코리아 편집부 · Codex 편집 지원",
  "changeNote": "서른네 번째 원고다. 콘퍼런스 해설 원문 전체와 Azure AI Search 벡터/혼합·재정렬 점수, Foundry RAG 검색/자료 제공/생성·불완전 자료 한계, Google AI 검색 공개 원고 지침을 직접 읽었다. 코사인과 반환 점수, RRF/재정렬의 의미·조건, 비슷한 후보/정확한 답/실제 인용을 구분하고 무선 연결과 전원 조건 질문의 가정 사례로 근거/문맥 검수를 설명했다. 직접 컨퍼런스 참여·embedding/API·제품/AI·고객 성과를 실험하지 않았다. 생성 사진과 완성 본문·표·출처를 실제 검토했다.",
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    "slug": "vector-score-meaning-claim-20261013-rag-quality",
    "title": "검색한 자료가 있어도 불완전한 답변이 나올 수 있다",
    "summary": "Foundry는 RAG 품질이 자료 준비·검색 설정·지시에 달리며, 무관하거나 불완전한 자료를 반환하면 부정확/불완전한 답이 나올 수 있다고 설명한다.",
    "body": "Foundry는 RAG 품질이 자료 준비·검색 설정·지시에 달리며, 무관하거나 불완전한 자료를 반환하면 부정확/불완전한 답이 나올 수 있다고 설명한다.",
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    "authorName": "서치코리아 편집부",
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    "limitations": "검색 점수만으로 내용의 정확성이나 인용의 충분성을 검증하지 않는다. 직접 성능 실험 결과로 쓰지 않는다.",
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