在 Viva Engage 搜尋時，幕後發生了很多事情，而且全都在不到一秒鐘內完成。 在 Engage 中搜尋包含一系列創新功能，將搜尋結果聚焦於查詢的目標。 下圖展示了 Engage 搜尋的工作流程，該功能使用了強大的混合搜尋功能。
混合式搜尋：關鍵字匹配 + 意義匹配
Viva Engage 採用一種稱為混合搜尋的架構，這是兩種根本不同的搜尋方法，兩者同時運行並互補：
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關鍵字匹配會找到包含你輸入的精確單字的貼文。 它採用經過驗證的資訊檢索技術，不僅考量關鍵字是否出現，還會考慮它們出現的頻率與獨特性。 像「hackathon」這種罕見且具體的詞彙，比起像「團隊」這種常見詞更具分量。 這很適合特定術語，例如專案名稱、縮寫或某人的名字。 如果你搜尋「FY26 Q3 OKRS」，關鍵字匹配會找到使用這些詞彙的貼文。 關鍵字配對也來自兩個內容庫：探索結果 (以發現為導向，涵蓋所有可) 存取的內容;親和結果則 (個人化，依你) 最常互動的人和社群加權。 這兩個資源池會合併，從一開始就讓你同時擁有廣度與個人化。
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也就是說，配對會利用 AI 來理解你查詢背後的意圖。 你的查詢文字會被轉換成其意義的數學表示， (稱為「嵌入」) ，然後與網路中所有執行緒的嵌入進行比較。 即使使用完全不同的詞彙，也有意義相近的貼文被揭露。 例如，如果你搜尋「團隊士氣點子」，即配對可以偵測並顯示一篇標題為「提升團隊參與度的有趣活動」的貼文。 詞語沒有重疊，但意思是一樣的。 僅包含符合最低相似度門檻的結果，以確保品質。
為什麼要同時使用？ 關鍵字匹配 精確且可預測。 也就是說，配對 能幫助你發現可能錯過的內容。 他們會一起廣泛篩選，通常會評估數百個候選人職缺，然後篩選出最相關的結果。
隱私與授權
Engage 會嚴格進行權限檢查。 你只會看到你能存取的內容。 你未加入的私人社群貼文，或被刪除的討論串，都不會顯示。 你靜音的社群內容仍會出現在搜尋結果中——靜音影響的是你的動態消息，不是搜尋。
個人化排名
在找到所有可能相關的貼文後，Engage 會利用機器學習模型來排名你的搜尋結果。 模型會從超過100種不同訊號中評估每個候選職位，並分為多個類別：
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文本相關性：文章內容與你的查詢相符程度，透過多個維度衡量，包括詞語頻率、關鍵字重要性、匹配密度，以及匹配出現在標題、正文或回覆 () 的哪個部分。
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People 親和力：你與撰寫文章的人互動的程度，涵蓋 Engage、Outlook、Teams 及其他 Microsoft 365 工具。 系統會計算你與結果集中每位作者之間的個人化親和力分數。
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社群親和力：根據你在該社群的造訪、回覆和互動紀錄，你在該貼文分享的社群中活躍程度。
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語意相似性：三種由 AI 計算出的相似度分數：你的查詢意義與貼文內容、貼文作者及發佈社群的接近程度。
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近期與時間訊號：貼文何時發布、經過了多少時間，以及自然促進新內容的時間衰減因素。
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互動訊號：觀看次數、回覆數、反應，以及使用者自身的搜尋和點擊歷史，有助於預測他們會覺得哪些內容有價值。
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重點品質：配對在貼文中出現的位置、分布密度，以及配對區塊的顯著程度。
最終結果是，兩個搜尋相同事物的人可能會看到不同的結果。 如果你和工程團隊的某位成員密切合作，而他們發文談論「黑客松」，他們的貼文自然會比從未與他們互動過的人排名更高。
速度與性能
所有這些功能，包括混合候選生成、跨 100+ 訊號的特徵計算、機器學習排名及權限過濾，皆在不到一秒內完成。 有幾種技術使此成為可能：
平行性：關鍵字與意義匹配同時進行，而非連續進行，因此總時間是較慢搜尋的持續時間，而非兩者之和
智慧快取：當你看到結果的第一頁時，Engage 會在背景預先取取並快取下一頁。 這代表分頁感覺瞬間——點擊第 2 或第 3 頁即可即時提供快取結果，且沒有延遲
批次處理：像是互動歷史和社群元資料等訊號會以優化批次取用並計算，而非一次一個批次處理
結果是一種即時的搜尋體驗，同時在幕後進行精密的工作。
尋找人
Viva Engage 搜尋不只是用來聊天。 這也是在組織內尋找人脈的強大方式。 當你搜尋一個人時，Engage 會與以下對象匹配：
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顯示名稱：名字、姓氏，或兩者 (，例如「Rajesh Jha」)
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職稱：依職務 (搜尋，例如「工程經理」或「首席專案經理」)
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Email 或別名：依電子郵件地址或別名前綴搜尋
People 的結果同時出現在即時建議下拉選單和搜尋結果頁的 People 標籤中。 每個結果都會顯示該人的姓名、頭像、職稱和電子郵件，即使有多位配對，也能快速辨識出正確的人選。
提示: 如果你知道某人的電子郵件別名，搜尋 (例如「chrzeng」) 通常是最快找到他們的方法。 依職稱搜尋，例如「產品經理Engage」 () 能幫助你發掘可能不認識名字的人。
尋找社群
想找社群加入嗎？ 與社群名稱和描述進行搜尋匹配。 這表示你可以依主題 (搜尋，例如「無障礙」、「入職培訓」、「女性領導力」) 即使社群名稱中沒有明確的詞彙，也能找到相關社群。
社群結果也會在你輸入時即時顯示在建議中，讓你能直接進入社群，而不必造訪完整結果頁面。
以下是幾個社群搜尋運作方式的例子：
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你在尋找...... |
你會發現像這樣的社群...... |
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「無障礙」 |
Engage Accessibility、Accessibility Connected Community、Accessibility Leadership Community |
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「女性領導力」 |
SME&C 女性領導力、女性領導力社群、WLC) (技術女性領袖 |
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“Azure DevOps” |
Azure DevOps / 1ES 及相關 Azure 工程社群 |
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「入職」 |
入職、Alchemy 入職、新員工入職 |
關鍵字重點
當你進入搜尋結果頁面時，你的搜尋詞會在文章預覽中被高亮顯示。 這有助於你快速掃描結果，並了解為什麼每篇文章會被退回。
重點標示出現在以下地點：
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討論串標題 (文章是否有) 。
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正文預覽：Engage 會顯示文章中最相關的片段，並標示你的關鍵字。
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回覆：如果回覆符合你的查詢，會顯示在原始貼文下方以重點標示。 例如，搜尋「AI tools and copilot」時，會標示結果中每個匹配的詞彙，讓你輕鬆看出貼文與你的查詢有何關聯。
附註: 關鍵字標示可能不會在所有結果類型中保持一致。 例如，主題名稱和社群名稱會被索引並可搜尋，但目前並未在搜尋結果中被標示。 我們正積極提升搜尋體驗中凸顯的一致性。
