Amikor a Viva Engage-ben keres, sok minden történik a színfalak mögött, mindezt alig egy másodperc alatt. Az Engage-ben való keresés innovatív funkciók gyűjteményét foglalja magában, amelyek célja, hogy a keresési eredményeket a lekérdezés kívánt céljaira összpontosítsa. Az alábbi képen az Engage keresés munkafolyamata látható, amely a hibrid keresés nevű hatékony funkciót használja.
Hibrid keresés: Kulcsszóegyezés + jelentésegyezés
A Viva Engage egy hibrid keresés nevű architektúrát használ, amely két alapvetően különböző keresési megközelítés, amelyek egyszerre futnak és kiegészítik egymást:
- A kulcsszóegyezés megkeresi azokat a bejegyzéseket, amelyek pontosan az Ön által beírt szavakat tartalmazzák. Bevált információ-visszakeresési technikát alkalmaz, amely nemcsak azt veszi figyelembe, hogy a kulcsszavak megjelennek-e, hanem azt is, hogy milyen gyakran jelennek meg és mennyire megkülönböztetőek. Egy ritka, konkrét szó, mint a "hackathon", nagyobb súllyal esik latba, mint egy olyan gyakori szó, mint a "csapat". Ez kiválóan használható konkrét kifejezésekhez, például projektnevekhez, mozaikszavakhoz vagy valaki nevéhez. Ha a "FY26 Q3 OKRS" kifejezésre keres, a kulcsszóegyezés pontosan ezeket a kifejezéseket használó bejegyzéseket talál. A kulcsszóegyezés szintén két tartalomkészletből támaszkodik: a felfedezés eredményei (felfedezésközpontú, az összes elérhető tartalomra kiterjedő) és az affinitási eredmények (személyre szabott, azokra a személyekre és közösségekre súlyozva, amelyekkel a leggyakrabban lép kapcsolatba). A két tároló egyesítésével biztosíthatja a szélességet és a személyre szabottságot a kezdetektől fogva.
- Ez azt jelenti, hogy a egyezés mesterséges intelligenciát használ a lekérdezés mögött meghúzódó szándék megértéséhez. A lekérdezés szövegét a jelentés matematikai ábrázolásává ("beágyazás") alakítja át ("beágyazás"), majd összehasonlítja a hálózat összes szálának beágyazásával. A hasonló jelentésű bejegyzések akkor is megjelennek, ha teljesen más szavakat használnak. Ha például a "csapatmorál ötletek" kifejezésre keres, vagyis a párosítás képes észlelni és megjeleníteni a "Szórakoztató tevékenységek a csapatmotiváció fokozására" című bejegyzést. Nincs átfedés a szavakkal, de a jelentésük ugyanaz. A minőség biztosítása érdekében csak a minimális hasonlósági küszöbnek megfelelő találatok jelennek meg.
Miért érdemes mindkettőt használni? A kulcsszóegyezés pontos és kiszámítható. A párosítás segítségével könnyebben felfedezheti azokat a tartalmakat, amelyeket esetleg kihagyott. Együtt széles hálót vetettek ki, jellemzően több száz jelölti posztot értékeltek, mielőtt leszűkítették volna a legrelevánsabb eredményeket.
Adatvédelem és engedélyek
Az Engage szigorú engedélyellenőrzéseket alkalmaz. Csak azokat a tartalmakat fogja látni, amelyekhez hozzáféréssel rendelkezik. Az olyan privát közösségekből származó bejegyzések, amelyekhez még nem csatlakozott, valamint a törölt hozzászólásláncok soha nem jelennek meg. Az elnémított közösségek tartalmai továbbra is megjelennek a keresési eredményekben – a némítás a hírcsatornára vonatkozik, a keresésre nem.
Személyre szabott rangsorolás
Miután megtalálta az összes potenciálisan releváns bejegyzést, az Engage gépi tanulási modellt használ a keresési eredmények rangsorolásához. A modell minden jelölti bejegyzést több mint 100 különböző jel alapján értékel ki, több kategóriába rendezve:
- Szövegrelevancia: mennyire felel meg a bejegyzés tartalma a lekérdezésének, több dimenzióban mérve, beleértve a kifejezések gyakoriságát, a kifejezések fontosságát, az egyezések sűrűségét, valamint azt, hogy a bejegyzés mely részében jelenik meg a találat (cím, szövegtörzs vagy válaszok).
- People affinity: mennyire lép interakcióba a bejegyzés írójával az Engage, az Outlook, a Teams és más Microsoft 365-eszközök használatával. A rendszer kiszámítja az Ön és az eredményhalmazban szereplő összes szerző személyre szabott affinitási pontszámát.
- Közösségi affinitás: mennyire aktív abban a közösségben, ahol a bejegyzést megosztották, a látogatásai, válaszai és a közösséggel való korábbi kapcsolatai alapján.
- Szemantikai hasonlóság: három különálló, AI által számított hasonlósági pontszám: mennyire áll közel a lekérdezés jelentése a bejegyzés tartalmához, a bejegyzés szerzőjéhez és ahhoz a közösséghez, ahol közzétették.
- Frissességi és időjelek: a bejegyzés létrehozásának időpontja, az eltelt idő, valamint az időcsökkenési tényezők, amelyek természetesen fellendítik az újabb tartalmakat.
- Aktivitási jelek: a megtekintések száma, a válaszok száma, a reakciók és a felhasználó saját keresési és kattintási előzményei segítenek megjósolni, hogy mit találnak értékesnek.
- Kiemelés minősége: a bejegyzésben hol jelennek meg a találatok, mennyire koncentráltak, és mennyire hangsúlyosak az egyező szakaszok.
A végeredmény az, hogy két ember, akik ugyanazt a terméket keresik, különböző eredményeket kaphatnak. Ha szorosan együttműködik valakivel a mérnöki csapatból, és a "hackathonról" posztolt, akkor az ő bejegyzése természetesen magasabb rangú az Ön számára, mint valakinek, aki még soha nem lépett kapcsolatba velük.
Sebesség és teljesítmény
Mindezek a képességek, beleértve a hibrid jelöltek generálását, a funkciók számítását 100+ jelen, a gépi tanulási rangsorolást és az engedélyszűrést, egy másodperc alatt megtörténik. Ezt számos technika teszi lehetővé:
Párhuzamosság: a kulcsszó és a jelentés egyezése párhuzamosan fut, nem egymás után, így a teljes idő a lassabb keresés időtartama, nem a kettő összege
Intelligens gyorsítótárazás: amikor az eredmények első oldalát tekinti meg, az Engage előtölti és gyorsítótárazza a következő oldalt a háttérben. Ez azt jelenti, hogy a tördelés azonnali érzést kelt – a 2. vagy a 3. oldalra kattintva késedelem nélkül szolgáltatja a gyorsítótárazott találatokat
Kötegelt feldolgozás: az olyan jeleket, mint az előjegyzési előzmények és a közösségi metaadatok, nem egyenként kéri le és számítja ki a rendszer optimalizált kötegekben
Az eredmény egy olyan keresési élmény, amely azonnal érezhető, miközben kifinomult munkát végez a háttérben.
Személyek keresése
A Viva Engage keresési funkciója nem csak beszélgetésekre használható. Hatékony módja az emberek megtalálásának a szervezeten belül. Amikor egy személyt keres, az Engage a következőkkel egyezik:
- Megjelenítendő név: vezetéknév, utónév vagy mindkettő (pl. Rajesh Jha)
- Beosztás: keresés szerepkör alapján (pl. "mérnöki vezető" vagy "vezető PM")
- Email vagy alias: keresés e-mail-cím vagy alias előtag alapján
A People találatok az azonnali javaslatok legördülő menüben és a keresési eredményeket tartalmazó oldal People lapján is megjelennek. Mindegyik találatnál megjelenik a személy neve, profilképe, beosztása és e-mail-címe, így gyorsan azonosíthatja a megfelelő személyt akkor is, ha több egyezés van.
Tipp:
Ha ismeri valakinek az e-mail-aliasát, gyakran a keresés (pl. "chrzeng") a leggyorsabb módja annak, hogy megtalálja. A munkakör beosztása (pl. "product manager Engage") alapján történő kereséssel olyan személyeket fedezhet fel, akiket esetleg név szerint nem ismer.
Közösségek keresése
Egy közösséget keres, amelyhez csatlakozhatna? Találatokat kereshet közösségi nevekre és leírásokra. Ez azt jelenti, hogy témák szerint is kereshet (pl. "akadálymentesség", "beilleszkedés", "női vezetők"), és megtalálhatja a releváns közösségeket akkor is, ha a pontos szó nem szerepel a közösség nevében.
A közösségi eredmények gépelés közben az azonnali javaslatok között is megjelennek, így egyszerűen elérheti közvetlenül a közösséget a teljes eredményoldal megnyitása nélkül.
Néhány példa a közösségi keresés működésére:
| Rákeres a... | Olyan közösségeket fog találni, mint... |
|---|---|
| "kisegítő lehetőségek" | Engage akadálymentesség, akadálymentességhez csatlakoztatott közösség, akadálymentességi vezetői közösség |
| "női vezetők" | SME&C Women in Leadership, Women's Leadership Community (WLC), Technical Women Leaders |
| "Azure DevOps" | Azure DevOps / 1ES és a kapcsolódó Azure-mérnöki közösségek |
| "Bevezetés" | Bevezetés, Alchemy előkészítés, új alkalmazott előkészítése |
Kulcsszavak kiemelése
Amikor a keresési találatok lapjára kerül, a keresési kifejezések kiemelve jelennek meg a bejegyzések előnézetében. Ez segít gyorsan áttekinteni az eredményeket, és megérteni, hogy miért kaptak vissza egy adott bejegyzést.
A kiemelés a következő helyeken jelenik meg:
- A hozzászóláslánc címe (ha a bejegyzésnek van címe).
- A törzsszöveg előnézete: Az Engage a bejegyzés legrelevánsabb részletét jeleníti meg a kulcsszavak kiemelésével.
- Válaszok: Ha egy válasz megfelel a lekérdezésének, az eredeti bejegyzés alatt kiemelten jelenik meg. Ha például az "AI-eszközök és copilot" kifejezésre keres, az kiemeli az összes egyező szót az eredmények között, így könnyen láthatja, hogy a bejegyzés hogyan kapcsolódik a lekérdezéshez.
Megjegyzés
Előfordulhat, hogy a kulcsszókiemelés nem jelenik meg következetesen az összes találattípusban. A témakörnevek és a közösségnevek például indexelve vannak és kereshetők, de jelenleg nincsenek kiemelve a keresési eredmények között. Aktívan dolgozunk azon, hogy a kiemelések konzisztenciáját javítsuk a keresési élményben.