Tutorial de búsqueda de Confluence y chatbots

Introducción

Confluence es una herramienta de colaboración desarrollada por Atlassian, diseñada para ayudar a los equipos a colaborar y compartir conocimientos de manera eficiente. En el espacio de trabajo moderno, la capacidad de trabajar juntos digitalmente es invaluable. Confluence facilita esto al ofrecer una plataforma donde los equipos pueden crear, compartir y colaborar en proyectos, todo en un solo lugar. Más allá de la mera colaboración, Confluence se destaca por funciones como edición en tiempo real, integración con otros productos de Atlassian y una interfaz fácil de usar, lo que la convierte en la opción preferida de muchas organizaciones.

Tutorial sobre el uso de la función de búsqueda incorporada de Confluence

En Confluence, buscar información o elementos específicos es una función sencilla pero limitada. A continuación le mostramos cómo puede aprovechar al máximo las capacidades de búsqueda de Confluence:

1. Búsqueda Básica:

Para iniciar una búsqueda básica:

• Haga clic en el icono de la lupa presente en el encabezado o simplemente use el acceso directo Shift + / para centrarse en el campo de búsqueda.
• Escriba su consulta en la barra de búsqueda que aparece en la parte superior de la página. A medida que escribe, Confluence proporcionará resultados de búsqueda en vivo y hará sugerencias basadas en el contenido disponible en su sitio.

2. Búsqueda avanzada:

Para obtener resultados más precisos, debe dirigirse a la Búsqueda avanzada:

• Haga clic en el ícono de la lupa y luego en “Búsqueda avanzada” al lado de la barra de búsqueda o use el acceso directo Shift + / seguido por a.
• Aquí puedes filtrar tu búsqueda según varios criterios como el tipo de contenido (páginas, blogs, archivos adjuntos, etc.), espacios, colaboradores y rangos de fechas, entre otros.

3. Usando la sintaxis de búsqueda:

Confluence admite una variedad de sintaxis de búsqueda para ayudar a limitar su búsqueda:

• Comillas: utilice comillas para buscar una frase exacta. Por ejemplo, "notas de reuniones".
• Comodines: utilice el asterisco * como comodín para representar cualquier número de caracteres en una palabra.
• Operadores booleanos: uso AND, ORy NOT para combinar o excluir términos.
• Búsquedas de proximidad: utilice la tilde ~ seguido de un número para buscar palabras dentro de una cierta distancia entre sí. Por ejemplo, “informe anual”~10.
• Búsqueda de campos: busque dentro de campos específicos utilizando una sintaxis como title:, text:, creator:y modifier: , entre otros.

4. Búsqueda de archivos adjuntos:

Cuando se trata de buscar archivos adjuntos específicos:

• Navegue hasta Search > Advanced Search.
• Seleccione "Adjunto" en la sección "De tipo".
• Utilice la sintaxis de búsqueda /.*<attachment type>.*/. Por ejemplo, para buscar archivos PNG, usarías /.*png.*/.

5. Búsqueda de bases de datos (para implementaciones de servidores y centros de datos):

Para aquellos con acceso a la base de datos de Confluence, se pueden utilizar consultas SQL específicas para buscar tipos de archivos adjuntos particulares. Por ejemplo, para buscar todos los archivos adjuntos PNG, puede utilizar la siguiente consulta SQL:

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%';

Las consultas SQL se pueden ajustar según el tipo de archivo adjunto que esté buscando.

6. Búsqueda de carpetas de archivos adjuntos (plataformas específicas):

En determinadas plataformas, la sintaxis de búsqueda de Unix se puede utilizar directamente dentro de la carpeta de archivos adjuntos de Confluence para buscar tipos de archivos específicos:

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

Esto buscará y enumerará todos los archivos PNG dentro del directorio de archivos adjuntos de su instancia de Confluence.

Cada uno de estos métodos proporciona un nivel diferente de granularidad y control sobre su búsqueda, lo que garantiza que encuentre exactamente lo que necesita en Confluence.

Puede profundizar en la búsqueda integrada de Confluence leyendo estos artículos:

Deficiencias de la función de búsqueda incorporada de Confluence

La complejidad inherente a la búsqueda en Confluence se debe principalmente a su incapacidad para utilizar la esencia contextual de las consultas de búsqueda, a diferencia de motores de búsqueda como Google. Aquí hay un desglose de los desafíos:

• Repetición en consultas de búsqueda: La aparición limitada de consultas de búsqueda idénticas en el historial de búsqueda a menudo impide la precisión de los resultados de la búsqueda, debido a los mínimos datos contextuales disponibles de búsquedas anteriores. Esto se vuelve especialmente problemático cuando los usuarios buscan información actualizada o reciente, que podría estar oculta bajo resultados obsoletos o menos relevantes.
• Comprensión semántica: La falta de capacidad de la plataforma para discernir sinónimos o ignorar palabras vacías a menudo conduce a sugerencias de contenido menos relevantes. Por ejemplo, distinguir entre “IT” como acrónimo de Tecnología de la Información y “it” como pronombre puede resultar complicado. Además, esta falta de comprensión semántica podría generar confusión cuando se utilizan acrónimos o jerga común de la industria en las consultas de búsqueda.
• Dilema de coincidencia exacta: Al intentar eliminar palabras vacías, Confluence a veces interrumpe la búsqueda de coincidencias exactas, lo que hace que la tarea sea aún más desafiante. Esto podría provocar que los usuarios no encuentren el documento o la información exactos que buscan, lo que dificultaría la productividad.
• Un dilema único para todos: La diversidad de estructuras organizativas, información interna e intenciones de los usuarios requiere un sistema de búsqueda más personalizado. Un enfoque rudimentario de aprendizaje automático (ML) podría mejorar potencialmente la experiencia de búsqueda al aprovechar los datos de interacción del usuario para refinar la relevancia de la búsqueda a lo largo del tiempo. Al hablar de ML, se podrían explorar algoritmos como el filtrado colaborativo o el aprendizaje profundo para hacer que la búsqueda de Confluence sea más intuitiva y centrada en el usuario.

En términos simples, si Alice busca un tema (digamos X) hoy y encuentra un documento (doc3) útil, cuando Bob busque el mismo tema (X) mañana, doc3 debería aparecer más arriba en los resultados de búsqueda porque era útil para Alicia. Para que esto suceda, el sistema necesita realizar un seguimiento de qué documentos las personas encuentran útiles. Sin embargo, este seguimiento debe realizarse de manera que se respete la privacidad, de modo que sólo las personas que deben ver ciertos documentos puedan verlos. Además, este proceso puede consumir muchos recursos de la computadora, como memoria y almacenamiento, lo que puede ser motivo de preocupación. Es posible que algunas organizaciones no tengan recursos o personal adicionales para administrar esto, por lo que prefieren un sistema más simple que puede no mejorar con el tiempo pero que es fácil de mantener y no les genera dolores de cabeza adicionales, como quedarse sin memoria.

Buscar confluencia con el robot de confluencia de nanoredes

Nanonets presenta una solución transformadora a los desafíos antes mencionados encontrados en las funcionalidades de búsqueda de Confluence. Emplear nuestro chatbot personalizado basado en LLM como asistente puede cerrar significativamente las brechas y refinar la experiencia de búsqueda del usuario. Así es cómo:

• Comprensión contextual: A diferencia de los métodos de búsqueda tradicionales, nuestro chatbot comprende el contexto de las consultas de búsqueda. Por ejemplo, al buscar "Java" aparecerán resultados relacionados con el lenguaje de programación, no con la isla o el café. La tecnología LLM (modelo de lenguaje) detrás de nuestro chatbot está especialmente diseñada para comprender mejor los matices y el contexto, proporcionando así resultados de búsqueda más precisos y relevantes.
• Aprender de la interacción del usuario: Nuestro chatbot puede aprender de cómo interactúan los usuarios con el motor de búsqueda. Si se accede con frecuencia a un documento a través de una determinada consulta, se clasificará más alto en búsquedas futuras similares, como si un documento se volviera más popular cuando se busca "Metodología ágil". Con el tiempo, este aprendizaje podría evolucionar para anticiparse mejor a las necesidades de los usuarios, haciendo que el proceso de búsqueda sea mucho más intuitivo.
• Relaciones Semánticas: El chatbot basado en LLM puede reconocer sinónimos y términos relacionados, mejorando las sugerencias de búsqueda. Por ejemplo, una búsqueda de "seguimiento de errores" también mostrará documentos relacionados con "seguimiento de problemas" y "seguimiento de errores".
• Contenido sugerido por el usuario: Los usuarios pueden sugerir contenido para consultas de búsqueda específicas, mejorando la base de datos de búsqueda con el tiempo. Esto hace que los documentos sean más fáciles de encontrar, como hacer que un documento sea más visible para consultas sobre "prácticas de Scrum".
• Gestión de derechos de acceso: Nos aseguramos de que solo los usuarios autorizados puedan acceder a ciertos documentos durante una búsqueda. Por ejemplo, si dos proyectos tienen documentos confidenciales, una búsqueda solo mostrará documentos del propio proyecto del buscador, manteniendo la confidencialidad de los documentos de otros proyectos.
• Optimización de recursos: Nuestras soluciones funcionan de manera eficiente, ahorrando tiempo y costos, lo cual es crucial para las organizaciones que buscan optimizar las operaciones y reducir los gastos operativos.

Integración de Slack para Nanonets Confluence Bot

Nuestro chatbot viene con una integración de Slack lista para usar. Una vez que su chatbot esté listo, simplemente puede autenticar su espacio de trabajo de Slack y realizar un par de clics para configurar la integración. Una vez hecho esto, podrá hacer preguntas e incluso tener conversaciones detalladas sobre sus espacios de confluencia con el bot directamente desde su aplicación Slack, sin tener que cambiar de aplicación. Esta integración promueve un espacio de trabajo digital unificado, lo que permite una comunicación y colaboración optimizadas, mejorando así la productividad y la satisfacción del usuario.

Eche un vistazo a la demostración a continuación.

[Contenido incrustado]

Conclusión

Confluence de Atlassian facilita el trabajo en equipo digital pero tiene una función de búsqueda básica. Nanonets Confluence Bot mejora significativamente esto al comprender el contexto y aprender de las interacciones del usuario, lo que hace que las búsquedas sean más intuitivas. También mantiene la seguridad del acceso a los documentos, garantizando que solo los usuarios autorizados puedan acceder a cierta información. Además, su integración con Slack promueve un espacio de trabajo digital unificado, mejorando la productividad y la satisfacción del usuario. A través de estas mejoras, Nanonets Confluence Bot refina la experiencia de búsqueda en Confluence, contribuyendo a un entorno de colaboración más eficaz para usted y sus equipos.

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