Quando si esegue una ricerca in Viva Engage, si verificano molte operazioni dietro le quinte, il tutto in meno di un secondo. La ricerca in Engage implica una raccolta di caratteristiche innovative per focalizzare i risultati della ricerca sugli obiettivi desiderati della query. L'immagine seguente mostra il flusso di lavoro di Engage ricerca, che usa una potente funzionalità denominata ricerca ibrida.
Ricerca ibrida: corrispondenza delle parole chiave + corrispondenza dei significati
Viva Engage usa un'architettura chiamata ricerca ibrida, che è due approcci di ricerca fondamentalmente diversi che vengono eseguiti contemporaneamente e si completano a vicenda:
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La corrispondenza delle parole chiave trova i post che contengono le parole esatte immesse. Usa una tecnica comprovata di recupero delle informazioni che considera non solo se le parole chiave vengono visualizzate, ma con quale frequenza e quanto sono distintive. Una parola rara e specifica come "hackathon" porta più peso di una parola comune come "team". È ideale per termini specifici come nomi di progetto, acronimi o nomi di qualcuno. Se si cerca "OKR T3 FY26", la corrispondenza delle parole chiave trova i post che usano questi termini esatti. La corrispondenza delle parole chiave si basa anche su due pool di contenuto: i risultati dell'esplorazione (incentrati sull'individuazione, in tutto il contenuto accessibile) e i risultati dell'affinità (personalizzati, ponderati per le persone e le community con cui si interagisce più). Questi due pool vengono uniti per offrirti sia l'ampiezza che la personalizzazione fin dall'inizio.
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Questo significa che la corrispondenza usa l'intelligenza artificiale per comprendere lo scopo della query. Il testo della query viene convertito in una rappresentazione matematica del suo significato (detto "incorporamento") e quindi confrontato con gli incorporamenti per tutti i thread in rete. I post con un significato simile vengono visualizzati, anche se usano parole completamente diverse. Ad esempio, se si cerca "idee per il morale del team", il che significa che la corrispondenza può rilevare e visualizzare un post intitolato "Attività divertenti per aumentare il coinvolgimento del team". Non c'è sovrapposizione di parole, ma il significato è lo stesso. Sono inclusi solo i risultati che soddisfano una soglia minima di similarità, garantendo la qualità.
Perché usare entrambi? La corrispondenza delle parole chiave è precisa e prevedibile. La corrispondenza dei significati consente di individuare i contenuti che potrebbero non essere stati trovati. Insieme, hanno lanciato un'ampia rete, in genere valutando centinaia di post candidati, prima di restringere i risultati più rilevanti.
Privacy e autorizzazioni
Engage applica rigidi controlli delle autorizzazioni. Verranno visualizzati solo i contenuti a cui si ha accesso. I post delle community private a cui non hai eseguito l'accesso o i thread che sono stati eliminati non vengono mai visualizzati. Il contenuto delle community disattivate verrà comunque visualizzato nei risultati della ricerca: l'audio disattivato influisce sul feed, non sulla ricerca.
Classificazione personalizzata
Dopo aver trovato tutti i post potenzialmente rilevanti, Engage usa un modello di apprendimento automatico per classificare i risultati della ricerca. Il modello valuta ogni post candidato su oltre 100 segnali diversi, organizzati in diverse categorie:
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Pertinenza del testo: il livello di corrispondenza del contenuto del post con la query, misurato in più dimensioni, tra cui la frequenza dei termini, l'importanza del termine, la densità di corrispondenza e la parte del post in cui viene visualizzata la corrispondenza (titolo, corpo del testo o risposte).
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People affinità: quanto interagisci con la persona che ha scritto il post, in Engage, Outlook, Teams e altri strumenti di Microsoft 365. Il sistema calcola un punteggio di affinità personalizzato tra l'utente e ogni autore nel set di risultati.
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Affinità della community: quanto sei attivo nella community in cui il post è stato condiviso, in base alle tue visite, alle risposte e alla cronologia degli impegni con la community.
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Similarità semantica: tre punteggi di similarità calcolati dall'AI separati: quanto vicino il significato della query al contenuto del post, all'autore del post e alla community in cui è stato pubblicato.
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Segnali temporali e di recezione: quando è stato creato il post, quanto tempo è trascorso e fattori di decadimento del tempo che naturalmente aumentano il contenuto più recente.
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Segnali di coinvolgimento: visualizza i conteggi, i conteggi delle risposte, le reazioni e la cronologia di ricerca e clic dell'utente consentono di prevedere ciò che troverà prezioso.
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Evidenziare la qualità: dove vengono visualizzate le corrispondenze nel post, quanto sono concentrate e quanto sono prominenti le sezioni corrispondenti.
Il risultato finale è che due persone che cercano la stessa cosa potrebbero vedere risultati diversi. Se si lavora a stretto contatto con qualcuno del team di progettazione e ha pubblicato su "hackathon", il suo post è naturalmente più alto per te che per qualcuno che non ha mai interagito con loro.
Velocità e prestazioni
Tutte queste funzionalità, tra cui la generazione ibrida dei candidati, il calcolo delle funzionalità su oltre 100 segnali, la classificazione di apprendimento automatico e il filtro delle autorizzazioni, si svolgono in meno di un secondo. Questo è possibile con diverse tecniche:
Parallelismo: parola chiave e significato esecuzione simultanea di corrispondenza, non uno dopo l'altro, quindi il tempo totale è la durata della ricerca più lenta, non la somma di entrambi
Memorizzazione nella cache intelligente: quando si visualizza la prima pagina dei risultati, Engage pre-recupero e memorizza nella cache la pagina successiva in background. Questo significa che l'impaginazione è immediata: se si fa clic sulla pagina 2 o 3 vengono visualizzati risultati memorizzati nella cache senza ritardi
Elaborazione in batch: i segnali come la cronologia degli impegni e i metadati della community vengono recuperati e calcolati in batch ottimizzati anziché uno alla volta
Il risultato è un'esperienza di ricerca immediata mentre si lavora in modo sofisticato dietro le quinte.
Ricerca di persone
Viva Engage ricerca non è solo per le conversazioni. È anche un modo efficace per trovare persone all'interno dell'organizzazione. Quando cerchi una persona, Engage corrisponde a:
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Nome visualizzato: nome, cognome o entrambi (ad esempio, "Rajesh Jha")
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Posizione: ricerca per ruolo (ad esempio, "responsabile progettazione" o "pm principale")
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Email o alias: cercare in base all'indirizzo di posta elettronica o al prefisso dell'alias
People risultati vengono visualizzati sia nell'elenco a discesa dei suggerimenti istantanei che nella scheda People nella pagina dei risultati della ricerca. Ogni risultato mostra il nome, l'immagine del profilo, la posizione e l'indirizzo di posta elettronica della persona, in modo da poter identificare rapidamente la persona giusta anche in caso di più corrispondenze.
Suggerimento: Se conosci l'alias e-mail di qualcuno, la ricerca (ad esempio, "chrzeng") è spesso il modo più rapido per trovarlo. La ricerca per posizione (ad esempio, "product manager Engage") consente di individuare persone che non si conoscono per nome.
Ricerca di community
Stai cercando una community a cui partecipare? Cerca corrispondenze con i nomi e le descrizioni della community. Ciò significa che puoi cercare per argomento (ad esempio "accessibilità", "onboarding", "leadership femminile") e trovare comunità pertinenti anche se la parola esatta non è nel nome della community.
I risultati della community vengono visualizzati anche nei suggerimenti istantanei durante la digitazione, semplificando gli spostamenti direttamente in una community senza visitare la pagina completa dei risultati.
Ecco alcuni esempi di come funziona la ricerca community:
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Si cerca... |
Troverai comunità come... |
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"accessibilità" |
Engage accessibilità, community connessa all'accessibilità, community di leadership sull'accessibilità |
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"Leadership femminile" |
PMI&C Donne in leadership, Women's Leadership Community (WLC), responsabili tecnici delle donne |
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"Azure DevOps" |
Azure DevOps /1ES e relative community di progettazione Azure |
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"Onboarding" |
Onboarding, Onboarding di Alchemy, onboarding per nuovi dipendenti |
Evidenziazione delle parole chiave
Quando si apre la pagina dei risultati della ricerca, i termini di ricerca vengono evidenziati nelle anteprime dei post. In questo modo è possibile analizzare rapidamente i risultati e capire perché ogni post è stato restituito.
L'evidenziazione viene visualizzata nelle posizioni seguenti:
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Titolo del thread (se il post ne ha uno).
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Anteprima del corpo del testo: Engage mostra il frammento più pertinente del post con le parole chiave evidenziate.
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Risposte: se una risposta corrisponde alla query, viene visualizzata con le evidenziazioni sotto il post originale. Ad esempio, la ricerca di "strumenti IA e copilot" evidenzia ogni parola corrispondente nei risultati, consentendo di vedere facilmente la relazione del post con la query.
Nota: L'evidenziazione delle parole chiave potrebbe non essere visualizzata in modo coerente in tutti i tipi di risultati. Ad esempio, i nomi degli argomenti e della community sono indicizzati e ricercabili, ma attualmente non vengono evidenziati nei risultati della ricerca. Stiamo lavorando attivamente per migliorare la coerenza nell'intera esperienza di ricerca.
