När du söker i Viva Engage händer mycket bakom kulisserna, allt på mindre än en sekund. Sökning i Engage omfattar en samling innovativa funktioner för att fokusera sökresultaten på önskade mål för frågan. Följande bild visar arbetsflödet för Engage sökning, som använder en kraftfull funktion som kallas hybridsökning.
Hybridsökning: Nyckelordsmatchning + betydelsematchning
Viva Engage använder en arkitektur som kallas hybridsökning, vilket är två fundamentalt olika sökmetoder som körs samtidigt och kompletterar varandra:
- Sökordsmatchning hittar inlägg som innehåller exakt de ord som du anger. Den använder en beprövad informationssökningsteknik som inte bara tar hänsyn till om dina sökord visas, utan också hur ofta de visas och hur distinkta de är. Ett sällsynt, specifikt ord som "hackathon" väger tyngre än ett vanligt ord som "team". Det här är bra för specifika termer som projektnamn, förkortningar eller någons namn. Om du söker efter "FY26 Q3 OKR" hittar sökordsmatchning inlägg som använder just dessa termer. Sökordsmatchning bygger också på två innehållspooler: utforskningsresultat (upptäcktsfokuserade, för allt innehåll du kan komma åt) och affinitetsresultat (personliga, viktade mot personer och gemenskaper som du interagerar mest med). Dessa två pooler slås samman för att ge dig både bredd och anpassning redan från början.
- Innebär att matchning använder AI för att förstå avsikten bakom din fråga. Frågetexten omvandlas till en matematisk representation av dess innebörd (kallas "inbäddning") och jämförs sedan med inbäddningar för alla trådar i nätverket. Inlägg med liknande innebörd dyker upp, även om de använder helt olika ord. Om du till exempel söker efter "idéer för teammoral", vilket innebär att matchning kan upptäcka och visa ett inlägg med namnet "Roliga aktiviteter för att öka teamets engagemang". Det finns ingen överlappning mellan orden, men innebörden är densamma. Endast resultat som uppfyller ett lägsta likhetströskelvärde inkluderas, vilket säkerställer kvalitet.
Varför använda båda? Sökordsmatchningen är exakt och förutsägbar. Meningsfull matchning hjälper dig att upptäcka innehåll som du kan ha missat. Tillsammans kastar de ett brett nät och utvärderar vanligtvis hundratals kandidattjänster innan de begränsar de mest relevanta resultaten.
Sekretess och behörigheter
Engage tillämpar strikta behörighetskontroller. Du ser bara innehåll som du har åtkomst till. Inlägg från privata communities som du inte har gått med i eller trådar som har tagits bort visas aldrig. Innehåll från communities som du har stängt av visas fortfarande i sökresultat – om du stänger av ljudet påverkas ditt flöde, inte sökningen.
Anpassad rankning
Efter att ha hittat alla potentiellt relevanta inlägg använder Engage en maskininlärningsmodell för att rangordna dina sökresultat. Modellen utvärderar varje kandidatinlägg över över 100 olika signaler, organiserade i flera kategorier:
- Textrelevans: hur väl inläggets innehåll matchar din fråga, mätt i flera dimensioner, inklusive termfrekvens, termbetydelse, matchningstäthet och vilken del av inlägget som matchningen visas i (titeln, brödtexten eller svaren).
- People affinity: hur mycket du interagerar med personen som skrev inlägget i Engage, Outlook, Teams och andra Microsoft 365 verktyg. Systemet beräknar en anpassad tillhörighetspoäng mellan dig och varje författare i resultatuppsättningen.
- Communitytillhörighet: hur aktiv du är i communityn där inlägget delades, baserat på dina besök, svar och engagemangshistorik i communityn.
- Semantisk likhet: tre separata AI-beräknade likhetspoäng: hur nära din frågebetydelse är till inläggets innehåll, till inläggets författare och till communityn där den publicerades.
- Nyhets- och tidssignaler: när inlägget skapades, hur mycket tid som har förflutit och faktorer för tidsförfall som naturligt främjar nyare innehåll.
- Engagemangssignaler: visa antal, antal svar, reaktioner och användarens egen sök- och klickhistorik hjälper till att förutsäga vad de kommer att tycka är värdefullt.
- Framhäv kvalitet: var i inlägget matcherna visas, hur koncentrerade de är och hur framträdande de matchande sektionerna är.
Slutresultatet är att två personer som söker efter samma sak kan få olika resultat. Om du arbetar nära någon i ingenjörsteamet och de skrev om "hackathon", rankas deras inlägg naturligtvis högre för dig än för någon som aldrig har interagerat med dem.
Hastighet och prestanda
Alla dessa funktioner, inklusive hybridkandidatgenerering, funktionsberäkning över 100+ signaler, maskininlärningsrankning och behörighetsfiltrering, sker på mindre än en sekund. Det finns flera olika tekniker som gör detta möjligt:
Parallellitet: nyckelord och betydelsematchning körs samtidigt, inte efter varandra, så den totala tiden är varaktigheten för den långsammare sökningen, inte summan av båda
Smart cachelagring: när du visar den första sidan med resultat hämtar och cachelagrar Engage nästa sida i bakgrunden. Detta innebär att sidnumreringen känns omedelbar - att klicka på sidan 2 eller 3 visar cachade resultat utan fördröjning
Batchbearbetning: signaler som engagemangshistorik och communitymetadata hämtas och beräknas i optimerade batchar i stället för en i taget
Resultatet är en sökupplevelse som känns omedelbar när du gör sofistikerat arbete bakom kulisserna.
Söka efter personer
Viva Engage sökningen är inte bara avsedd för konversationer. Det är också ett effektivt sätt att hitta personer i organisationen. När du söker efter en person matchar Engage mot:
- Visningsnamn: förnamn, efternamn eller båda (t.ex. "Rajesh Jha")
- Befattning: sök efter roll (t.ex. "teknisk chef" eller "rektor PM")
- Email eller alias: sök efter e-postadress eller aliasprefix
People visas i både listrutan Snabbförslag och på fliken People på sökresultatsidan. Varje resultat visar personens namn, profilbild, befattning och e-postadress, så att du snabbt kan identifiera rätt person även om det finns flera matchningar.
Tips
Om du känner till någons e-postalias är en sökning efter det (t.ex. "chrzeng") ofta det snabbaste sättet att hitta dem. Genom att söka efter jobbtitel (t.ex. "produktchef Engage") kan du hitta personer du kanske inte känner till vid namn.
Söka efter communities
Letar du efter en community att gå med i? Sökmatchningar mot namn och beskrivningar för communityn. Det innebär att du kan söka efter ämne (t.ex. "tillgänglighet", "introduktion", "kvinnligt ledarskap") och hitta relevanta communityn även om det exakta ordet inte finns i communitynamnet.
Community-resultat visas också i snabbförslagen medan du skriver, vilket gör det enkelt att navigera direkt till en community utan att behöva gå till den fullständiga resultatsidan.
Några exempel på hur community-sökningen fungerar:
| Du söker efter... | Du hittar communities som... |
|---|---|
| "Hjälpmedel" | Engage tillgänglighet, tillgänglighet ansluten community, tillgänglighet ledarskap community |
| "Kvinnligt ledarskap" | SME&C Women in Leadership, Women's Leadership Community (WLC), Technical Women Leaders |
| "Azure DevOps" | Azure DevOps/1ES och relaterade Azure engineering communities |
| "onboarding" | Onboarding, Alchemy-introduktion, Onboarding av nyanställda |
Markering av nyckelord
När du hamnar på sökresultatsidan markeras dina söktermer i förhandsgranskningar av inlägg. På så sätt kan du snabbt söka igenom resultaten och förstå varför varje inlägg returnerades.
Markeringen visas på följande platser:
- Trådens rubrik (om inlägget har en sådan).
- Förhandsgranskning av brödtext: Engage visar det mest relevanta utdraget av inlägget med dina nyckelord markerade.
- Svar: om ett svar matchar din fråga visas det med markeringar under det ursprungliga inlägget. Om du till exempel söker efter "AI-verktyg och copilot" markeras varje matchande ord i resultatet, vilket gör det enkelt att se hur inlägget relaterar till din fråga.
Obs
Nyckelordsmarkering kanske inte visas konsekvent för alla resultattyper. Till exempel indexeras ämnesnamn och communitynamn och är sökbara, men de är för närvarande inte markerade i sökresultaten. Vi arbetar aktivt med att förbättra konsekvensen i sökupplevelsen.