Confluence Search Tutorial und Chatbots

Einleitung

Confluence ist ein von Atlassian entwickeltes Kollaborationstool, das Teams dabei helfen soll, effizient zusammenzuarbeiten und Wissen auszutauschen. Im modernen Arbeitsumfeld ist die Möglichkeit der digitalen Zusammenarbeit von unschätzbarem Wert. Confluence erleichtert dies, indem es eine Plattform bietet, auf der Teams an einem Ort Projekte erstellen, teilen und zusammenarbeiten können. Über die bloße Zusammenarbeit hinaus zeichnet sich Confluence durch Funktionen wie Echtzeitbearbeitung, Integration mit anderen Atlassian-Produkten und eine benutzerfreundliche Oberfläche aus, was es für viele Unternehmen zur bevorzugten Wahl macht.

Tutorial zur Verwendung der in Confluence integrierten Suchfunktion

In Confluence ist die Suche nach Informationen oder bestimmten Elementen eine unkomplizierte, aber eingeschränkte Funktion. So können Sie die Suchfunktionen von Confluence optimal nutzen:

1. Einfache Suche:

So starten Sie eine einfache Suche:

• Klicken Sie auf das Lupensymbol in der Kopfzeile oder verwenden Sie einfach die Verknüpfung Shift + / um sich auf das Suchfeld zu konzentrieren.
• Geben Sie Ihre Suchanfrage in die Suchleiste ein, die oben auf der Seite angezeigt wird. Während Sie tippen, stellt Confluence Live-Suchergebnisse bereit und macht Vorschläge basierend auf den auf Ihrer Website verfügbaren Inhalten.

2. Erweiterte Suche:

Für detailliertere Ergebnisse sollten Sie die erweiterte Suche aufrufen:

• Klicken Sie auf das Lupensymbol und dann auf „Erweiterte Suche“ neben der Suchleiste oder verwenden Sie die Verknüpfung Shift + / gefolgt von a.
• Hier können Sie Ihre Suche nach verschiedenen Kriterien wie der Art des Inhalts (Seiten, Blogs, Anhänge usw.), Bereichen, Mitwirkenden und Datumsbereichen filtern.

3. Verwendung der Suchsyntax:

Confluence unterstützt eine Reihe von Suchsyntaxen, um Ihre Suche einzugrenzen:

• Anführungszeichen: Verwenden Sie Anführungszeichen, um nach einer genauen Phrase zu suchen. Zum Beispiel „Besprechungsnotizen“.
• Platzhalter: Verwenden Sie das Sternchen * als Platzhalter zur Darstellung einer beliebigen Anzahl von Zeichen in einem Wort.
• Boolesche Operatoren: Verwendung AND, OR und NOT Begriffe zusammenfassen oder ausschließen.
• Umgebungssuche: Verwenden Sie die Tilde ~ gefolgt von einer Zahl, um nach Wörtern in einem bestimmten Abstand zueinander zu suchen. Beispiel: „Jahresbericht“~10.
• Feldsuche: Suchen Sie innerhalb bestimmter Felder mithilfe einer Syntax wie title:, text:, creator: und modifier: .

4. Nach Anhängen suchen:

Wenn es um die Suche nach bestimmten Anhängen geht:

• Navigieren Search > Advanced Search.
• Wählen Sie „Anhang“ im Abschnitt „Von Typ“ aus.
• Nutzen Sie die Suchsyntax /.*<attachment type>.*/. Um beispielsweise nach PNG-Dateien zu suchen, verwenden Sie /.*png.*/.

5. Datenbanksuche (für Server- und Rechenzentrumsbereitstellungen):

Für diejenigen, die Zugriff auf die Confluence-Datenbank haben, können spezifische SQL-Abfragen verwendet werden, um nach bestimmten Anhangstypen zu suchen. Um beispielsweise alle PNG-Anhänge zu finden, könnten Sie die folgende SQL-Abfrage verwenden:

select c.TITLE as Attachment_Name, s.spacename,
c2.TITLE as Page_Title, 'http://<confluence_base_url>/pages/viewpageattachments.action?pageId='||c.PAGEID as Location
from CONTENT c
join CONTENT c2 ON c.PAGEID = c2.CONTENTID
join SPACES s on c2.SPACEID = s.SPACEID
where c.CONTENTTYPE = 'ATTACHMENT' and c.title like '%.png%';

Die SQL-Abfragen können je nach gesuchtem Anhangstyp angepasst werden.

6. Suche nach Anhangsordnern (bestimmte Plattformen):

Auf bestimmten Plattformen kann die Unix-Suchsyntax direkt im Anhangsordner von Confluence verwendet werden, um bestimmte Dateitypen zu finden:

find /<confluence_home>/attachments -type f | xargs file | grep PNG

Dadurch werden alle PNG-Dateien im Anhangsverzeichnis Ihrer Confluence-Instanz gesucht und aufgelistet.

Jede dieser Methoden bietet einen unterschiedlichen Grad an Granularität und Kontrolle über Ihre Suche, sodass Sie in Confluence genau das finden, was Sie suchen.

Sie können tiefer in die integrierte Suche von Confluence eintauchen, indem Sie diese Artikel lesen –

Mängel der in Confluence integrierten Suchfunktion

Die inhärente Komplexität der Suche in Confluence ist in erster Linie darauf zurückzuführen, dass es im Gegensatz zu Suchmaschinen wie Google nicht in der Lage ist, die kontextbezogene Essenz von Suchanfragen zu nutzen. Hier ist eine Aufschlüsselung der Herausforderungen:

• Wiederholung bei Suchanfragen: Das begrenzte Vorkommen identischer Suchanfragen im Suchverlauf beeinträchtigt häufig die Genauigkeit der Suchergebnisse, da nur wenige Kontextdaten aus früheren Suchanfragen verfügbar sind. Dies wird besonders problematisch, wenn Benutzer nach aktualisierten oder aktuellen Informationen suchen, die möglicherweise unter veralteten oder weniger relevanten Ergebnissen verborgen sind.
• Semantisches Verständnis: Die mangelnde Fähigkeit der Plattform, Synonyme zu erkennen oder Stoppwörter zu ignorieren, führt häufig zu weniger relevanten Inhaltsvorschlägen. Beispielsweise kann es schwierig sein, zwischen „IT“ als Akronym für Informationstechnologie und „it“ als Pronomen zu unterscheiden. Darüber hinaus könnte dieser Mangel an semantischem Verständnis zu Verwirrung führen, wenn in Suchanfragen gängiger Branchenjargon oder Akronyme verwendet werden.
• Exakt-Match-Dilemma: Beim Versuch, Stoppwörter zu eliminieren, unterbricht Confluence manchmal die Suche nach exakten Übereinstimmungen, was die Aufgabe noch schwieriger macht. Dies könnte möglicherweise dazu führen, dass Benutzer nicht genau das Dokument oder die Informationen finden, nach denen sie suchen, was wiederum die Produktivität beeinträchtigt.
• Einheitsdilemma: Die Vielfalt der Organisationsstrukturen, internen Informationen und Benutzerabsichten erfordert ein stärker personalisiertes Suchsystem. Ein rudimentärer Ansatz des maschinellen Lernens (ML) könnte möglicherweise das Sucherlebnis verbessern, indem er Benutzerinteraktionsdaten nutzt, um die Suchrelevanz im Laufe der Zeit zu verfeinern. Bei der Diskussion über ML könnten Algorithmen wie kollaboratives Filtern oder Deep Learning untersucht werden, um die Suche von Confluence intuitiver und benutzerzentrierter zu gestalten.

Einfach ausgedrückt: Wenn Alice heute nach einem Thema (sagen wir X) sucht und ein Dokument (doc3) nützlich findet, sollte doc3, wenn Bob morgen nach demselben Thema (X) sucht, höher in den Suchergebnissen angezeigt werden, weil es so war hilfreich für Alice. Um dies zu erreichen, muss das System verfolgen, welche Dokumente die Leute nützlich finden. Allerdings muss diese Nachverfolgung auf eine Art und Weise erfolgen, die die Privatsphäre respektiert, sodass nur Personen, die bestimmte Dokumente sehen sollen, sie sehen können. Außerdem kann dieser Prozess viele Computerressourcen wie Arbeitsspeicher und Speicherplatz verbrauchen, was ein Problem darstellen kann. Einige Organisationen verfügen möglicherweise nicht über die zusätzlichen Ressourcen oder das Personal, um dies zu verwalten. Daher bevorzugen sie ein einfacheres System, das sich mit der Zeit möglicherweise nicht verbessert, aber leicht zu warten ist und ihnen keine zusätzlichen Kopfschmerzen bereitet, z. B. weil ihnen der Arbeitsspeicher ausgeht.

Zusammenfluss suchen mit dem Nanonets Confluence Bot

Nanonets stellt eine transformative Lösung für die oben genannten Herausforderungen vor, die bei den Suchfunktionen von Confluence auftreten. Der Einsatz unseres benutzerdefinierten LLM-basierten Chatbots als Assistent kann die Lücken erheblich schließen und das Benutzersucherlebnis verfeinern. Hier ist wie:

• Kontextverständnis: Im Gegensatz zu herkömmlichen Suchmethoden versteht unser Chatbot den Kontext von Suchanfragen. Wenn Sie beispielsweise nach „Java“ suchen, werden Ergebnisse angezeigt, die sich auf die Programmiersprache beziehen, nicht auf die Insel oder den Kaffee. Die LLM-Technologie (Language Model) hinter unserem Chatbot ist speziell darauf zugeschnitten, die Nuancen und den Kontext besser zu verstehen und so genauere und relevantere Suchergebnisse zu liefern.
• Aus der Benutzerinteraktion lernen: Unser Chatbot kann daraus lernen, wie Benutzer mit der Suchmaschine interagieren. Wenn ein Dokument häufig über eine bestimmte Suchanfrage aufgerufen wird, wird es bei ähnlichen zukünftigen Suchanfragen höher eingestuft, z. B. wenn ein Dokument bei der Suche nach „Agile Methodologie“ immer beliebter wird. Im Laufe der Zeit könnte sich dieses Lernen weiterentwickeln, um die Bedürfnisse der Benutzer besser zu antizipieren und den Suchprozess viel intuitiver zu gestalten.
• Semantische Beziehungen: Der LLM-basierte Chatbot kann Synonyme und verwandte Begriffe erkennen und so Suchvorschläge verbessern. Wenn Sie beispielsweise nach „Bug-Tracking“ suchen, werden auch Dokumente angezeigt, die sich auf „Issue-Tracking“ und „Fehler-Tracking“ beziehen.
• Vom Benutzer vorgeschlagener Inhalt: Benutzer können Inhalte für bestimmte Suchanfragen vorschlagen und so die Suchdatenbank im Laufe der Zeit erweitern. Dies erleichtert das Auffinden von Dokumenten, z. B. indem ein Dokument bei Abfragen zu „Scrum-Praktiken“ besser sichtbar gemacht wird.
• Zugriffsrechteverwaltung: Wir stellen sicher, dass nur autorisierte Benutzer während einer Suche auf bestimmte Dokumente zugreifen können. Wenn beispielsweise zwei Projekte vertrauliche Dokumente enthalten, werden bei einer Suche nur Dokumente aus dem eigenen Projekt des Suchenden angezeigt, während die Dokumente anderer Projekte vertraulich bleiben.
• Ressourcenoptimierung: Unsere Lösungen arbeiten effizient und sparen sowohl Zeit als auch Kosten, was für Unternehmen, die ihre Abläufe rationalisieren und die Betriebskosten senken möchten, von entscheidender Bedeutung ist.

Slack-Integration für Nanonets Confluence Bot

Unser Chatbot verfügt über eine gebrauchsfertige Slack-Integration. Sobald Ihr Chatbot bereit ist, können Sie einfach Ihren Slack-Workspace authentifizieren und mit ein paar Klicks die Integration konfigurieren. Sobald Sie fertig sind, können Sie direkt über Ihre Slack-App Fragen stellen und sogar detaillierte Gespräche über Ihre Confluence Spaces mit dem Bot führen, ohne zwischen Apps wechseln zu müssen. Diese Integration fördert einen einheitlichen digitalen Arbeitsbereich, der eine optimierte Kommunikation und Zusammenarbeit ermöglicht und so die Produktivität und Benutzerzufriedenheit steigert.

Schauen Sie sich die Demo unten an.

[Eingebetteten Inhalt]

Zusammenfassung

Confluence von Atlassian erleichtert die digitale Teamarbeit, verfügt aber über eine einfache Suchfunktion. Der Nanonets Confluence Bot verbessert dies erheblich, indem er den Kontext versteht und aus Benutzerinteraktionen lernt, wodurch die Suche intuitiver wird. Darüber hinaus wird die Zugriffssicherheit auf Dokumente gewährleistet, sodass nur autorisierte Benutzer auf bestimmte Informationen zugreifen können. Darüber hinaus fördert die Slack-Integration einen einheitlichen digitalen Arbeitsplatz und steigert so die Produktivität und Benutzerzufriedenheit. Durch diese Verbesserungen verfeinert der Nanonets Confluence Bot das Sucherlebnis in Confluence und trägt so zu einer effektiveren Zusammenarbeitsumgebung für Sie und Ihre Teams bei.

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• Quelle: https://nanonets.com/blog/search-in-confluence/