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  "publishedAt": "2026-10-13T10:58:26.980Z",
  "modifiedAt": "2026-10-13T10:58:26.980Z",
  "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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    "title": "RRF는 여러 검색 결과의 순위 목록을 결합한다",
    "summary": "Azure의 RRF는 텍스트/벡터 등 여러 검색 결과의 순위 위치를 결합해 새로운 순위를 만든다. 결과에 사용하는 점수는 검색 방식별로 다르다.",
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    "authorName": "서치코리아 편집부",
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