Kada pretražujete u Viva Engage, mnogo toga se dešava u pozadini, sve za manje od sekunde. Pretraga na platformi Engage uključuje kolekciju inovativnih funkcija za fokusiranje rezultata pretrage na željene ciljeve upita. Sledeća slika prikazuje tok posla Engage pretrage, koja koristi moćnu funkciju koja se zove hibridna pretraga.
Hibridna pretraga: podudaranje ključnih reči + podudaranje značenja
Viva Engage koristi arhitekturu koja se zove hibridna pretraga, odnosno dva fundamentalno različita pristupa pretraživanju koji se pokreću istovremeno i međusobno se upotpunjuju:
- Podudaranje ključnih reči pronalazi objave koje sadrže tačne reči koje unesete. Koristi dokazanu tehniku pronalaženja informacija koja ne uzima u obzir samo da li se ključne reči pojavljuju, već i koliko često se pojavljuju i koliko se razlikuju. Retka, specifična reč kao što je "hackathon" nosi veću težinu od uobičajene reči kao što je "tim". To je odlično za određene termine kao što su imena projekata, akronimi ili nečije ime. Ako pretražujete "FY26 Q3 OKRS", podudaranje ključnih reči će pronaći objave koje koriste upravo te termine. Podudaranje ključnih reči takođe crpi iz dve grupe sadržaja: rezultata istraživanja (fokusiranih na otkrivanje, za sav sadržaj kojem možete da pristupite) i rezultata afiniteta (personalizovanih, ponderisanih prema ljudima i zajednicama sa kojima najčešće komunicirate). Ova dva bazena su objedinjena kako bi vam pružila širinu i personalizaciju od samog početka.
- Podudaranje značenja koristi AI za razumevanje namene koja stoji iza vašeg upita. Tekst upita se konvertuje u matematički prikaz njegovog značenja (naziva se "ugrađivanje"), a zatim se poredi sa ugrađenim ugrađivanjima za sve niti na mreži. Objave sa sličnim značenjem se pojavljuju, čak i ako koriste potpuno različite reči. Na primer, ako tražite "ideje za moral tima", što znači da podudaranje može da otkrije i prikaže objavu pod nazivom "Zabavne aktivnosti za poboljšanje angažovanja tima". Ne postoji preklapanje reči, ali značenje je isto. Uključeni su samo rezultati koji zadovoljavaju minimalni prag sličnosti, čime se osigurava kvalitet.
Zašto koristiti oba? Podudaranje ključnih reči je precizno i predvidljivo. Podudaranje značenja vam pomaže da otkrijete sadržaj koji ste možda propustili. Zajedno, bacaju široku mrežu, obično procenjuju stotine kandidatskih postova, pre nego što suzi najrelevantnije rezultate.
Privatnost i dozvole
Engage primenjuje stroge provere dozvola. Videćete samo sadržaj kojem imate pristup. Objave iz privatnih zajednica kojima se niste pridružili ili niti koje su izbrisane nikada se ne prikazuju. Sadržaj iz zajednica koji je privremeno isključen i dalje će se pojavljivati u rezultatima pretrage – privremeno isključivanje utiče na vaš feed, ne na pretragu.
Personalizovano rangiranje
Nakon pronalaženja svih potencijalno relevantnih objava, Engage koristi model mašinskog učenja za rangiranje rezultata pretrage. Model procenjuje svakog kandidata na više od 100 različitih signala, organizovanih u nekoliko kategorija:
- Relevantnost teksta: koliko dobro se sadržaj objave podudara sa vašim upitom, mereno kroz više dimenzija, uključujući učestalost termina, važnost termina, gustinu podudaranja i deo objave u kom se podudaranje pojavljuje (naslov, telo teksta ili odgovori).
- People affinity: koliko ste u interakciji sa osobom koja je napisala objavu, u uslugama Engage, Outlook, Teams i drugim alatkama za Microsoft 365. Sistem izračunava personalizovanu ocenu afiniteta između vas i svakog autora u skupu rezultata.
- Afinitet zajednice: koliko ste aktivni u zajednici u kojoj je objavljena objava podeljena, na osnovu vaših poseta, odgovora i istorije angažmana sa tom zajednicom.
- Semantička sličnost: tri različite ocene sličnosti izračunate veštačkom inteligencijom: koliko je značenje upita blizu sadržaju objave, autoru objave i zajednici u kojoj je upit objavljen.
- Nedavni i vremenski signali: kada je post kreiran, koliko je vremena prošlo i faktori vremenskog propadanja koji prirodno podstiču noviji sadržaj.
- Signali angažmana: prikaz broja, broja odgovora, reakcije i korisnikova istorija pretrage i klikova pomažu da se predvidi šta će im biti dragoceno.
- Kvalitet isticanja: gde se u postu pojavljuju podudaranja, koliko su koncentrisani i koliko su istaknuti podudarni delovi.
Krajnji rezultat je da dve osobe koje traže istu stvar mogu da vide različite rezultate. Ako blisko sarađujete sa nekim u inženjerskom timu i oni su objavili o "hackathonu", njihov post je prirodno rangiran više za vas nego za nekoga ko nikada nije komunicirao sa njima.
Brzina i performanse
Sve ove mogućnosti, uključujući generisanje hibridnih kandidata, računanje funkcija preko 100+ signala, rangiranje mašinskog učenja i filtriranje dozvola, odvijaju se za manje od sekunde. Nekoliko tehnika to omogućava:
Paralelizam: podudaranje ključne reči i značenja se odvija istovremeno, a ne jedno za drugim, tako da je ukupno vreme trajanje sporije pretrage, a ne zbir oba
Pametno keširanje: kada pogledate prvu stranicu sa rezultatima, Engage unapred dobavlja i kešira sledeću stranicu u pozadini. To znači da se paginacija oseća trenutno – klik na stranicu 2 ili 3 služi keširanim rezultatima bez kašnjenja
Grupna obrada: signali kao što su istorija angažmana i metapodaci zajednice preuzimaju se i izračunavaju u optimizovanim paketima, a ne jedan po jedan
Rezultat je iskustvo pretrage koje deluje odmah dok obavljate sofisticirani posao u pozadini.
Traženje osoba
Viva Engage pretraga nije samo za razgovore. To je takođe moćan način da pronađete osobe iz cele organizacije. Kada tražite neku osobu, Engage se podudara protiv:
- Ime za prikaz: ime, prezime ili oboje (npr. "Rajesh Jha")
- Radno mesto: Pretraga po ulozi (npr. "menadžer inženjeringa" ili "direktor PM")
- E-adresa ili pseudonim: pretraga po adresi e-pošte ili prefiksu pseudonima
Rezultati prikaza People se pojavljuju i na padajućoj listi "Trenutni predlozi" i na kartici "People" na stranici sa rezultatima pretrage. Svaki rezultat prikazuje ime osobe, sliku profila, radno mesto i adresu e-pošte, tako da možete brzo da identifikujete pravu osobu čak i kada postoji više podudaranja.
Savet
Ako znate nečiji pseudonim e-pošte, traženje istog (npr. "chrzeng") često je najbrži način da je pronađete te osobe. Pretraga po radnom mestu (npr. "menadžer proizvoda Engage") pomaže vam da otkrijete osobe koje možda ne poznajete po imenu.
Traženje zajednica
Tražite zajednicu kojoj biste se mogli pridružiti? Pretražite podudaranja sa imenima i opisima zajednice. To znači da možete da pretražujete po temama (npr. "pristupačnost", "ulazna migracija", "žensko rukovodstvo") i pronađete relevantne zajednice, čak i ako tačna reč nije u imenu zajednice.
Rezultati zajednice se pojavljuju i u trenutnim predlozima dok kucate, što olakšava direktno kretanje u zajednicu bez posete celokupnoj stranici sa rezultatima.
Nekoliko primera kako funkcioniše pretraga zajednice:
| Vi tražite... | Pronaći ćete zajednice kao što su... |
|---|---|
| "pristupačnost" | Engage Accessibility, Zajednica povezana sa pristupačnošću, Liderstvo u zajednici pristupačnosti |
| "Žensko rukovodstvo" | SME&C Žene u liderstvu, Ženska liderska zajednica (VLC), Tehničke žene lideri |
| "Azure DevOps" | Azure DevOps / KSNUMKSES i srodne Azure inženjerske zajednice |
| "ulazna migracija" | Ulazna migracija, Alchemy ulazna migracija, ulazna migracija za nove zaposlene |
Isticanje ključne reči
Kada dođete na stranicu rezultata pretrage, termini za pretragu su istaknuti u pregledima objava. To vam pomaže da brzo skenirate rezultate i razumete zašto je svaka objava vraćena.
Markiranje se pojavljuje na sledećim lokacijama:
- Naslov teme (ako ga poruka ima).
- Pregled tela teksta: Engage prikazuje najrelevantniji isečak objave sa istaknutim ključnim rečima.
- Odgovori: ako se odgovor podudara sa upitom, on se pojavljuje sa istaknutim stavkama ispod originalne objave. Na primer, pretraga za "AI alatke i Copilot" ističe svaku reč koja se podudara u rezultatima, što olakšava da vidite kako se objava odnosi na vaš upit.
Napomena
Markiranje ključnih reči se možda neće pojavljivati dosledno u svim tipovima rezultata. Na primer, imena tema i zajednica se indeksiraju i mogu se pretraživati, ali trenutno nisu istaknuta u rezultatima pretrage. Aktivno radimo na poboljšanju doslednosti isticanja u celom iskustvu pretrage.