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  "url": "https://searchkorea.kr/evidence/vector-score-meaning-claim-20261013-rag-stages",
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  "publishedAt": "2026-10-13T10:58:29.692Z",
  "modifiedAt": "2026-10-13T10:58:29.692Z",
  "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-stages",
    "title": "RAG의 검색·자료 제공·답변 생성은 구별되는 단계다",
    "summary": "Foundry는 검색한 자료를 질문과 함께 모델에 제공하고 답변을 생성하는 흐름을 설명한다. 제목·URL·파일 이름 같은 메타데이터는 출처 연결을 돕는다.",
    "body": "Foundry는 검색한 자료를 질문과 함께 모델에 제공하고 답변을 생성하는 흐름을 설명한다. 제목·URL·파일 이름 같은 메타데이터는 출처 연결을 돕는다.",
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    "authorName": "서치코리아 편집부",
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    "limitations": "특정 후보가 검색됐다는 사실만으로 그 자료의 내용이 실제 답변의 근거로 정확히 사용됐다고 확정하지 않는다.",
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