Когда вы ищете в Viva Engage, многое происходит за кулисами, все менее чем за секунду. Поиск в Engage включает набор инновационных функций, чтобы сосредоточить результаты поиска на желаемых целях запроса. На следующем рисунке показан рабочий процесс поиска Engage, который использует мощную функцию, называемую гибридным поиском.
Гибридный поиск: сопоставление ключевых слов + сопоставление значений
Viva Engage использует архитектуру, называемую гибридным поиском, которая представляет собой два принципиально разных подхода к поиску, которые выполняются одновременно и дополняют друг друга:
-
Сопоставление ключевых слов находит записи, содержащие точные слова, которые вы вводите. Он использует проверенный метод получения информации, который учитывает не только то, появляются ли ключевые слова, но и как часто они появляются и насколько они отличаются. Редкое, конкретное слово, как "хакатон" несет больше веса, чем обычное слово, как "команда". Это отлично подходит для конкретных терминов, таких как имена проектов, аббревиатуры или чье-то имя. Если вы выполняете поиск по запросу OKR в 3-м квартале FY26, ключевое слово совпадение находит записи, использующие эти точные термины. Сопоставление ключевых слов также опирается на два пула содержимого: результаты исследования (ориентированные на обнаружение, для всего содержимого, к которым вы можете получить доступ) и результаты сходства (персонализированные, взвешанные по отношению к людям и сообществам, с которыми вы взаимодействуете чаще всего). Эти два пула объединяются для предоставления вам ширины и персонализации с самого начала.
-
Сопоставление значений использует ИИ для понимания намерения, стоящего за запросом. Текст запроса преобразуется в математическое представление его значения (называемое "внедрением"), а затем сравнивается с внедрением для всех потоков в сети. Сообщения со схожим значением всплываются, даже если в них используются совершенно разные слова. Например, если вы ищете "идеи морального духа команды", то есть сопоставление может обнаружить и отобразить запись с названием "Интересные действия для повышения вовлеченности команды". Слова не перекрываются, но смысл один и тот же. Включаются только результаты, которые соответствуют минимальному порогу сходства, что обеспечивает качество.
Зачем использовать оба варианта? Сопоставление ключевых слов является точным и предсказуемым. Сопоставление значений помогает обнаруживать содержимое, возможно, пропущенное. Вместе они бросают широкую сеть, как правило, оценивая сотни кандидатов должностей, прежде чем сужать наиболее релевантные результаты.
Конфиденциальность и разрешения
Engage применяет строгие проверки разрешений. Вы увидите только содержимое, к которому у вас есть доступ. Публикации из частных сообществ, к которым вы не присоединились, или удаленные потоки никогда не отображаются. Содержимое из сообществ, которые вы отключили, по-прежнему будет отображаться в результатах поиска. Отключение звука влияет на ваш веб-канал, а не на поиск.
Персонализированный рейтинг
После поиска всех потенциально релевантных записей Engage использует модель машинного обучения для ранжирования результатов поиска. Модель оценивает каждый пост кандидата по более чем 100 различным сигналам, упорядоченным в несколько категорий:
-
Релевантность текста: насколько хорошо содержимое публикации соответствует запросу, измеряется по нескольким измерениям, включая частоту терминов, важность термина, плотность соответствия и часть публикации, в которой отображается совпадение (заголовок, основной текст или ответы).
-
People сходство: сколько вы взаимодействуете с человеком, который написал запись, в Engage, Outlook, Teams и других средствах Microsoft 365. Система вычисляет персонализированную оценку сходства между вами и каждым автором в результирующем наборе.
-
Сходство сообщества: насколько активно вы являетесь в сообществе, в котором была предоставлена публикация, на основе ваших посещений, ответов и истории взаимодействия с этим сообществом.
-
Семантическое сходство: три отдельных вычисляемых ИИ оценки сходства: насколько близко значение запроса к содержимому публикации, автору публикации и сообществу, в котором он был размещен.
-
Сигналы о повторности и времени: когда была создана запись, сколько времени прошло, и факторы распада времени, которые естественным образом повышают новый контент.
-
Сигналы вовлеченности: количество просмотров, количество ответов, реакции и собственный журнал поиска и щелчков пользователя помогают спрогнозировать, что они найдут ценными.
-
Качество выделения: где в записи отображаются совпадения, насколько они концентрированные и насколько заметны соответствующие разделы.
В конечном итоге два человека, ищущих одну и ту же вещь, могут увидеть разные результаты. Если вы работаете в тесном контакте с кем-то в инженерной команде, и они опубликовали о "хакатоне", их должность, естественно, занимает более высокое место для вас, чем для кого-то, кто никогда не взаимодействовал с ними.
Скорость и производительность
Все эти возможности, включая гибридное создание кандидатов, вычисление признаков в более чем 100 сигналах, ранжирование машинного обучения и фильтрацию разрешений, выполняются в секунду. Это возможно с помощью нескольких методов.
Параллелизм: ключевое слово и значение сопоставления выполняются одновременно, а не один за другим, поэтому общее время является длительностью медленного поиска, а не суммой обоих.
Интеллектуальное кэширование: при просмотре первой страницы результатов Engage предварительно извлекает и кэширует следующую страницу в фоновом режиме. Это означает, что разбиение на страницы выполняется мгновенно. Переход на страницу 2 или 3 обеспечивает кэширование результатов без задержки.
Пакетная обработка: такие сигналы, как история взаимодействия и метаданные сообщества, извлекаются и вычисляются в оптимизированных пакетах, а не по одному за раз
Результатом является поиск, который чувствует себя мгновенно, выполняя сложную работу в фоновом режиме.
Поиск людей
Viva Engage поиск — это не только беседы. Это также эффективный способ поиска людей в вашей организации. При поиске пользователя Engage соответствует:
-
Отображаемое имя: имя, фамилия или и то, и другое (например, "Раджеш Джа")
-
Название должности: поиск по ролевому заданию (например, "менеджер по инжинирингу" или "основной pm")
-
Email или псевдоним: поиск по адресу электронной почты или префиксу псевдонима
People результаты отображаются как в раскрывающемся списке мгновенных предложений, так и на вкладке People на странице результатов поиска. Каждый результат показывает имя пользователя, фотографию профиля, должность и адрес электронной почты, чтобы вы могли быстро определить нужного человека, даже если есть несколько совпадений.
Совет: Если вы знаете псевдоним чьей-то электронной почты, поиск по нему (например, "chrzeng") часто является самым быстрым способом найти его. Поиск по должности (например, "менеджер по продуктам Engage") помогает обнаружить людей, которые вы можете не знать по имени.
Поиск сообществ
Ищете сообщество для присоединения? Поиск соответствует именам и описаниям сообществ. Это означает, что вы можете выполнять поиск по темам (например, "специальные возможности", "подключение", "руководство женщин") и находить соответствующие сообщества, даже если точное слово не указано в названии сообщества.
Результаты сообщества также отображаются в мгновенных предложениях по мере ввода, что упрощает переход непосредственно к сообществу без посещения полной страницы результатов.
Несколько примеров работы поиска в сообществе:
|
Вы ищете... |
Вы найдете такие сообщества, как... |
|---|---|
|
"Специальные возможности" |
Engage Специальные возможности, Сообщество специальных возможностей, Сообщество руководителей специальных возможностей |
|
"женское лидерство" |
МСП&C Женщины в руководстве, Женское лидерское сообщество (WLC), Технические женщины-лидеры |
|
"Azure DevOps" |
Azure DevOps / 1ES и связанных Azure инженерных сообществ |
|
"подключение" |
Подключение, подключение Alchemy, подключение новых сотрудников |
Выделение ключевых слов
Когда вы окажетесь на странице результатов поиска, ваши условия поиска будут выделены в предварительном просмотре после. Это помогает быстро сканировать результаты и понять, почему была возвращена каждая запись.
Выделение отображается в следующих расположениях:
-
Заголовок потока (если он имеется в записи).
-
Предварительный просмотр основного текста: Engage отображает наиболее релевантный фрагмент записи с выделенными ключевыми словами.
-
Ответы: если ответ соответствует вашему запросу, он отображается с выделенными выделениями под исходной записью. Например, при поиске по фразе "Средства ИИ и copilot" выделяется каждое соответствующее слово в результатах, что позволяет легко увидеть, как запись связана с запросом.
Примечание: Выделение ключевых слов может не отображаться согласованно во всех типах результатов. Например, имена тем и сообществ индексируются и доступны для поиска, но в настоящее время не выделены в результатах поиска. Мы активно работаем над улучшением согласованности выделения в интерфейсе поиска.
