Amikor Viva Engage keres, sok minden történik a színfalak mögött, mindezt kevesebb, mint egy másodperc alatt. A Engage kereséséhez innovatív funkciók gyűjteménye szükséges, hogy a keresési eredményeket a lekérdezés kívánt céljaira összpontosítsa. Az alábbi képen Engage keresés munkafolyamata látható, amely a hibrid keresés nevű hatékony funkciót használja.
Hibrid keresés: Kulcsszóegyeztetés + jelentése egyezés
Viva Engage egy hibrid keresés nevű architektúrát használ, amely két alapvetően eltérő keresési megközelítés, amelyek egyszerre futnak, és kiegészítik egymást:
-
A kulcsszóegyeztetés megkeresi a megadott szavakat tartalmazó bejegyzéseket. Bizonyított információlekérési technikát használ, amely nem csak azt veszi figyelembe, hogy a kulcsszavak megjelennek-e, hanem azt is, hogy milyen gyakran jelennek meg, és mennyire egyediek. Egy ritka, konkrét szó, mint a "hackathon" nagyobb súlyt hordoz, mint egy általános szó, mint a "csapat". Ez kiválóan alkalmas bizonyos kifejezésekhez, például projektnevekhez, betűszókhoz vagy mások nevéhez. Ha az "FY26 Q3 OKRs" kifejezésre keres, a kulcsszóegyeztetés megkeresi azokat a bejegyzéseket, amelyek pontosan ezeket a kifejezéseket használják. A kulcsszóegyeztetés két tartalomkészletből is származik: a feltárási eredményekből (a felderítésre összpontosító, az összes elérhető tartalomra kiterjedően) és az affinitási eredményekből (személyre szabott, a leggyakrabban használt személyekre és közösségekre súlyozott). Ezt a két készletet egyesítjük, hogy a kezdetektől fogva a szélesség és a személyre szabás is elérhető legyen.
-
Ez azt jelenti, hogy az egyeztetés mesterséges intelligenciát használ a lekérdezés mögötti szándék megértéséhez. A lekérdezés szövegét a rendszer a jelentés matematikai ábrázolására alakítja át (ezt "beágyazásnak" nevezik), majd összehasonlítja a hálózat összes szálának beágyazásaival. A hasonló jelentésű bejegyzések akkor is felszínre kerülnek, ha teljesen más szavakat használnak. Ha például a "csapat morálötletei" kifejezésre keres, az azt jelenti, hogy az egyeztetés képes észlelni és megjeleníteni a "Fun Activities to Boost Team Engagement" (Szórakoztató tevékenységek a csapatbevonás elősegítéséhez) című bejegyzést. Nincs szóátfedés, de a jelentés ugyanaz. Csak azokat az eredményeket tartalmazza, amelyek megfelelnek a minimális hasonlósági küszöbértéknek, biztosítva a minőséget.
Miért érdemes mindkettőt használni? A kulcsszóegyeztetés pontos és kiszámítható. Ez azt jelenti , hogy az egyezés segít felderíteni azokat a tartalmakat, amelyeket esetleg kihagyott. Együtt egy széles hálót vetnek, jellemzően több száz jelölt álláshelyet értékelve, mielőtt leszűkítenék a legrelevánsabb eredményeket.
Adatvédelem és engedélyek
Engage szigorú engedélyellenőrzéseket alkalmaz. Csak azokat a tartalmakat fogja látni, amelyekhez hozzáféréssel rendelkezik. A nem csatlakozott magánközösségek bejegyzései, illetve a törölt hozzászólásláncok soha nem jelennek meg. Az elnémított közösségekből származó tartalmak továbbra is megjelennek a keresési eredményekben – a némítás a hírcsatornára van hatással, nem a keresésre.
Személyre szabott rangsorolás
Miután megtalálta az összes potenciálisan releváns bejegyzést, Engage gépi tanulási modellt használ a keresési eredmények rangsorolásához. A modell több mint 100 különböző jel alapján értékeli ki az egyes jelölt bejegyzéseket, több kategóriába rendezve:
-
Szöveg relevanciája: milyen jól illeszkedik a bejegyzés tartalma a lekérdezéshez, több dimenzióban mérve, beleértve a kifejezés gyakoriságát, a kifejezés fontosságát, az egyezés sűrűségét, valamint azt, hogy a bejegyzés mely részében jelenik meg az egyezés (a cím, a szövegtörzs vagy a válaszok).
-
People affinitás: mennyire kommunikál a bejegyzést megíró személlyel a Engage, az Outlook, a Teams és más Microsoft 365-eszközök között. A rendszer egy személyre szabott affinitási pontszámot számít ki Ön és az eredményhalmaz összes szerzője között.
-
Közösségi affinitás: mennyire aktív abban a közösségben, ahol a bejegyzés meg lett osztva, a látogatások, válaszok és a közösséggel való együttműködés előzményei alapján.
-
Szemantikai hasonlóság: három külön AI-számítással kiszámított hasonlósági pontszám: a lekérdezés jelentése mennyire közel van a bejegyzés tartalmához, a bejegyzés szerzőjéhez és a közzétevő közösségéhez.
-
Recency and time signals: when the post was created, how much time hasaps and time-decay factors that naturally booster moreer content.
-
Előjegyzési jelek: megtekintheti a számlálókat, a válaszszámokat, a reakciókat, valamint a felhasználó saját keresési és kattintási előzményei segítenek előrejelezni, hogy mit talál értékesnek.
-
A minőség kiemelése: hol jelennek meg a találatok a bejegyzésben, mennyire koncentráltak, és mennyire hangsúlyosak az egyező szakaszok.
A végeredmény az, hogy két személy, akik ugyanazt a dolgot keresik, különböző eredményeket láthatnak. Ha szorosan együttműködik valakivel a mérnöki csapatban, és közzétették a "hackathon" bejegyzést, akkor a bejegyzése természetesen magasabb az Ön számára, mint azoknál, akik még soha nem kommunikáltak velük.
Sebesség és teljesítmény
Ezek a képességek, beleértve a hibrid jelöltek generációját, a több mint 100 jelre kiterjedő funkciószámítást, a gépi tanulási rangsorolást és az engedélyszűrést, egy másodperc alatt lezajlnak. Ezt számos technika teszi lehetővé:
Párhuzamosság: a kulcsszó és a jelentés egyezés párhuzamosan fut, nem egymás után, így a teljes idő a lassabb keresés időtartama, nem a kettő összege.
Intelligens gyorsítótárazás: az eredmények első oldalának megtekintésekor Engage előre beolvassa és gyorsítótárazza a következő oldalt a háttérben. Ez azt jelenti, hogy a lapozás azonnal érződik – a 2. vagy 3. oldalra való kattintás késleltetés nélkül kiszolgálja a gyorsítótárazott eredményeket
Kötegelt feldolgozás: Az előjegyzési előzményekhez és a közösségi metaadatokhoz hasonló jeleket a rendszer nem egyenként, hanem optimalizált kötegekben olvassa be és számítja ki
Az eredmény egy olyan keresési felület, amely azonnalinak tűnik, miközben kifinomult munkát végez a színfalak mögött.
Személyek keresése
Viva Engage keresés nem csak beszélgetésekre használható. Emellett hatékony módszer arra is, hogy személyeket találjon a szervezetében. Személy keresésekor a Engage a következőre egyezik:
-
Megjelenítendő név: utónév, vezetéknév vagy mindkettő (pl. "Rajesh Jha")
-
Beosztás: keresés szerepkör szerint (pl. "mérnöki vezető" vagy "vezető pm")
-
Email vagy alias: keresés e-mail-cím vagy aliaselőtag alapján
People találatok az azonnali javaslatok legördülő listájában és a keresési eredmények lapjának People lapján is megjelennek. Minden eredmény megjeleníti a személy nevét, profilképét, beosztását és e-mail-címét, így gyorsan azonosíthatja a megfelelő személyt, még akkor is, ha több találat van.
Tipp: Ha ismeri valaki e-mail-aliasát, gyakran a keresés a leggyorsabb módja a keresésnek (pl. "chrzeng"). A beosztás szerinti keresés (például "termékmenedzser Engage") segít felderíteni azokat a személyeket, akiket név szerint nem ismerhet.
Közösségek keresése
Szeretne csatlakozni egy közösséghez? A keresés a közösségnevekre és a leírásokra illeszkedik. Ez azt jelenti, hogy témakör szerint kereshet (például "akadálymentesség", "előkészítés", "női vezetés") és megkeresheti a megfelelő közösségeket, még akkor is, ha a pontos szó nem szerepel a közösség nevében.
A közösségi találatok gépelés közben is megjelennek az azonnali javaslatokban, így egyszerűen navigálhat közvetlenül a közösséghez anélkül, hogy felkeresi a teljes találati lapot.
Néhány példa a közösségi keresés működésére:
|
Ön a következőt keresi: |
Olyan közösségeket fogsz találni, mint... |
|---|---|
|
"kisegítő lehetőségek" |
Engage akadálymentesség, akadálymentességhez kapcsolódó közösség, akadálymentességi vezető közösség |
|
"női vezető" |
SME&C Women in Leadership, Women's Leadership Community (WLC), Technical Women Leaders |
|
"Azure DevOps" |
Azure DevOps / 1ES és a kapcsolódó Azure mérnöki közösségek |
|
"előkészítés" |
Előkészítés, Alchemy-előkészítés, Új alkalmazott előkészítése |
Kulcsszókiemelés
Amikor a keresési eredmények lapjára kerül, a keresési kifejezések ki lesznek emelve a közzétételi előnézetekben. Ez segít gyorsan áttekinteni az eredményeket, és megérteni, hogy miért adták vissza az egyes bejegyzéseket.
A kiemelés a következő helyeken jelenik meg:
-
A hozzászóláslánc címe (ha a bejegyzésben van ilyen).
-
A szövegtörzs előnézete: Engage a bejegyzés legrelevánsabb kódrészletét jeleníti meg, kiemelt kulcsszavakkal.
-
Válaszok: ha egy válasz megfelel a lekérdezésnek, az az eredeti bejegyzés alatt kiemelt elemekkel jelenik meg. Az "AI-eszközök és a copilot" kifejezés keresése például kiemeli az egyes egyező szavakat az eredményekben, így könnyen látható, hogy a bejegyzés hogyan kapcsolódik a lekérdezéshez.
Megjegyzés: A kulcsszókiemelés nem feltétlenül jelenik meg következetesen az összes találattípusban. A témakörnevek és a közösségi nevek például indexelhetők és kereshetők, de jelenleg nincsenek kiemelve a keresési eredmények között. Aktívan dolgozunk azon, hogy javítsuk a kiemelési konzisztenciát a keresési felületen.
