Kada pretražujete u Viva Engage, mnogo toga se događa u pozadini, sve u manje od sekunde. Pretraživanje u Engage obuhvaća zbirku inovativnih značajki za fokusiranje rezultata pretraživanja na željene ciljeve upita. Na sljedećoj je slici prikazan tijek rada Engage pretraživanja koji koristi naprednu značajku pod nazivom hibridno pretraživanje.
Hibridno pretraživanje: podudaranje ključnih riječi + značenje podudaranja
Viva Engage koristi arhitekturu pod nazivom hibridno pretraživanje, koja je dva fundamentalno različita pristupa pretraživanju koja se istovremeno pokreću i međusobno nadopunjuju:
-
Podudaranje ključnih riječi pronalazi objave koje sadrže točne riječi koje unesete. Koristi dokazanu tehniku dohvaćanja informacija koja ne uzima u obzir samo pojavljuju li se vaše ključne riječi, već i koliko se često pojavljuju i koliko su prepoznatljive. Rijetka, specifična riječ kao što je "hackathon" nosi više težine od uobičajene riječi kao što je "tim". To je sjajno za određene pojmove kao što su nazivi projekata, akronimi ili nečije ime. Ako tražite "BJ26 Q3 OKR-ovi", podudaranje ključnih riječi pronalazi objave koje koriste te točne izraze. Podudaranje ključnih riječi također se temelji na dva skupa sadržaja: rezultatima istraživanja (usmjerenim na otkrivanje, na svim sadržajima kojima možete pristupiti) i rezultatima afiniteta (personaliziranim, ponderirani prema osobama i zajednicama s kojima najčešće komunicirate). Ta su dva skupa spojena da bi vam odmah odmah dali širinu i personalizaciju.
-
Značenje podudaranja koristi AI za razumijevanje namjere iza upita. Tekst upita pretvara se u matematički prikaz značenja (pod nazivom "ugrađivanje"), a zatim se uspoređuje s ugrađivanjem za sve niti u mreži. Objave sa sličnim značenjem su izoštete, čak i ako koriste potpuno različite riječi. Ako, primjerice, tražite "ideje za moral tima", što znači da podudaranje može otkriti i prikazati objavu pod naslovom "Zabavne aktivnosti za poticanje angažmana tima". Nema riječi koje se preklapaju, ali značenje je isto. Obuhvaćeni su samo rezultati koji zadovoljavaju minimalni prag sličnosti, čime se jamči kvaliteta.
Zašto koristiti oba? Podudaranje ključnih riječi precizno je i predvidljivo. Podudarno značenje olakšava otkrivanje sadržaja koji ste možda propustili. Zajedno, oni bacaju široku mrežu, obično procjene stotina kandidata postova, prije sužavanja naj relevantnijih rezultata.
Zaštita privatnosti i dozvole
Engage primjenjuje stroge provjere dozvola. Vidjet ćete samo sadržaj kojem imate pristup. Objave iz privatnih zajednica kojima se niste pridružili ili izbrisane niti nikad se ne prikazuju. Sadržaj iz zajednica koje ste isključili i dalje će se prikazivati u rezultatima pretraživanja – isključivanje zvuka utječe na vaš sažetak sadržaja, a ne na pretraživanje.
Personalizirano rangiranje
Kada pronađete sve potencijalno relevantne objave, Engage model strojnog učenja za rangiranje rezultata pretraživanja. Model procjenjuje svaku objavu kandidata u više od 100 različitih signala, organiziranih u nekoliko kategorija:
-
Relevantnost teksta: koliko dobro post sadržaj odgovara vašem upitu, mjereno kroz više dimenzija, uključujući učestalost termina, važnost termina, gustoću podudaranja i u kojem se dijelu objave podudaranja pojavljuje (naslov, tijelo teksta ili odgovori).
-
People afinitet: koliko ste u interakciji s osobom koja je napisala objavu, u svim Engage, Outlook, Teams i drugim alatima okruženja Microsoft 365. Sustav izračunava personalizirani rezultat afiniteta između vas i svakog autora u skupu rezultata.
-
Afinitet zajednice: koliko ste aktivni u zajednici u kojoj je objava podijeljena na temelju vaših posjeta, odgovora i povijesti angažmana s tom zajednicom.
-
Semantička sličnost: tri zasebna rezultata sličnosti izračunata pomoću AI-ja: koliko je značenje upita blizu sadržaja objave, autora objave i zajednice u kojoj je objavljen.
-
Recency i vremenske signale: kada je objava stvorena, koliko je vremena proteklo i faktori kvarenja vremena koji prirodno pojačavaju novije sadržaje.
-
Signali angažmana: prikaz broji, broj odgovora, reakcije i korisnikov vlastiti način pretraživanja i povijest klika omogućuju predviđanje onoga što će pronaći vrijednim.
-
Istaknite kvalitetu: gdje se u objavi prikazuju podudaranja, koliko su koncentrirani i koliko su istaknuti podudarni odjeljci.
Krajnji je rezultat to što dvije osobe koje pretražuju istu stvar mogu vidjeti različite rezultate. Ako usko radite s nekim u inženjerskom timu i oni su objavili o "hackathon", njihov post prirodno rangi viši za vas nego za nekoga tko nikada nije stupili u interakciju s njima.
Brzina i performanse
Sve te mogućnosti, uključujući generiranje hibridnih kandidata, izračun značajki za više od 100 signala, rangiranje strojnog učenja i filtriranje dozvola odvijaju se u sekundi. To je moguće učiniti pomoću nekoliko tehnika:
Parallelism: keyword and meaning matching run simultaneously, not one after the other, so the total time is the duration of the slower search, not the sum of both
Pametno predmemoriranje: kada pregledate prvu stranicu rezultata, Engage dohvaća i predmemorira sljedeću stranicu u pozadini. To znači da je numeriranje trenutno – klik na stranicu 2 ili 3 služi predmemorirane rezultate bez odgode
Skupna obrada: signali kao što su povijest angažmana i metapodaci zajednice dohvaćaju se i izračunavaju u optimiziranim grupama, a ne jedan po jedan
Rezultat je iskustvo pretraživanja koje se osjeća trenutno tijekom sofisticiranog rada u pozadini.
Traženje osoba
Viva Engage pretraživanje nije samo za razgovore. To je i snažan način pronalaženja osoba u cijeloj tvrtki ili ustanovi. Kada tražite osobu, Engage protiv:
-
Zaslonsko ime: ime, prezime ili oboje (npr. "Rajesh Pup")
-
Naziv radnog mjesta: pretraživanje po ulozi (npr. "inženjerski upravitelj" ili "glavni upravitelj")
-
E-pošta ili pseudonim: pretraživanje prema adresi e-pošte ili prefiksu pseudonima
People rezultati prikazuju se na padajućem izborniku izravnih prijedloga i na People na stranici s rezultatima pretraživanja. Svaki rezultat prikazuje ime osobe, sliku profila, naziv radnog mjesta i adresu e-pošte da biste mogli brzo prepoznati pravu osobu čak i kada postoji više podudaranja.
Savjet: Ako znate nečije pseudonime e-pošte, pretraživanje (npr. "chrzeng") često je najbrži način da ih pronađete. Pretraživanje po nazivu radnog mjesta (npr. "upravitelj proizvoda Engage") pomaže vam otkriti osobe koje možda ne poznajete po imenu.
Traženje zajednica
Tražite zajednicu za pridruživanje? Pretraživanje se podudara s nazivima i opisima zajednice. To znači da možete pretraživati po temi (npr. "pristupačnost", "uvođenje", "vodstvo žena") i pronaći relevantne zajednice čak i ako riječ nije u nazivu zajednice.
Rezultati zajednice prikazuju se i u izravnim prijedlozima dok pišete, što olakšava navigaciju izravno u zajednicu bez posjeta stranici s potpunim rezultatima.
Nekoliko primjera kako funkcionira pretraživanje u zajednici:
|
Vi tražite... |
Pronaći ćete zajednice kao što su... |
|---|---|
|
"pristupačnost" |
Engage pristupačnosti, povezana zajednica za pristupačnost, zajednica za vodstvo pristupačnosti |
|
"vodstvo žena" |
MSP&žene u vodstvo, ženske vodeće zajednice (WLC), tehničke žene voditeljice |
|
"Azure DevOps" |
Azure DevOps / 1ES i povezane Azure inženjerske zajednice |
|
"uvođenje" |
Uvođenje, alchemy uvođenje, uvođenje novog zaposlenika |
Isticanje ključne riječi
Kada dođete na stranicu s rezultatima pretraživanja, pojmovi za pretraživanje istaknut će se u pretpregledima objava. Na taj način možete brzo pregledati rezultate i razumjeti zašto je svaka objava vraćena.
Isticanje se prikazuje na sljedećim mjestima:
-
Naslov niti (ako ga objava ima).
-
Pretpregled tijela teksta: Engage prikazuje naj relevantniji isječak objave s istaknutim ključnim riječima.
-
Odgovori: ako se odgovor podudara s vašim upitom, prikazuje se s istaknutim elementima ispod izvorne objave. Na primjer, traženjem "AI tools and copilot" ističe se svaka podudarna riječ u rezultatima, što pojednostavnjuje prikaz veze objave s upitom.
Napomena: Isticanje ključnih riječi možda se neće dosljedno prikazivati u svim vrstama rezultata. Primjerice, nazivi tema i nazivi zajednice indeksirani su i mogu se pretraživati, ali trenutno nisu istaknuti u rezultatima pretraživanja. Aktivno radimo na poboljšanju dosljednosti u pretraživanju.
