संगम खोज ट्यूटोरियल और चैटबॉट

परिचय

कॉन्फ्लुएंस एटलसियन द्वारा विकसित एक सहयोग उपकरण है, जिसे टीमों को सहयोग करने और ज्ञान को कुशलतापूर्वक साझा करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। आधुनिक कार्यक्षेत्र में, डिजिटल रूप से एक साथ काम करने की क्षमता अमूल्य है। कॉन्फ्लुएंस एक ऐसा मंच प्रदान करके इसे सुविधाजनक बनाता है जहां टीमें एक ही स्थान पर परियोजनाएं बना सकती हैं, साझा कर सकती हैं और उन पर सहयोग कर सकती हैं। केवल सहयोग से परे, कॉन्फ्लुएंस वास्तविक समय संपादन, अन्य एटलसियन उत्पादों के साथ एकीकरण और उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस जैसी सुविधाओं के साथ खड़ा है, जो इसे कई संगठनों के लिए पसंदीदा विकल्प बनाता है।

कॉन्फ्लुएंस इन-बिल्ट सर्च फ़ीचर का उपयोग करने पर ट्यूटोरियल

संगम में, जानकारी या विशिष्ट वस्तुओं की खोज करना एक सीधी लेकिन सीमित सुविधा है। यहां बताया गया है कि आप कॉन्फ्लुएंस की खोज क्षमताओं का अधिकतम लाभ कैसे उठा सकते हैं:

1. मूल खोज:

बुनियादी खोज आरंभ करने के लिए:

• हेडर में मौजूद आवर्धक ग्लास आइकन पर क्लिक करें या बस शॉर्टकट का उपयोग करें Shift + / खोज क्षेत्र पर ध्यान केंद्रित करने के लिए.
• पृष्ठ के शीर्ष पर दिखाई देने वाले खोज बार में अपनी क्वेरी टाइप करें। जैसे ही आप टाइप करेंगे, कॉन्फ्लुएंस आपकी साइट पर उपलब्ध सामग्री के आधार पर सुझाव देते हुए लाइव खोज परिणाम प्रदान करेगा।

2. उन्नत खोज:

अधिक परिष्कृत परिणामों के लिए, उन्नत खोज वह जगह है जहाँ आपको जाना चाहिए:

• आवर्धक ग्लास आइकन पर क्लिक करें और फिर खोज बार के बगल में "उन्नत खोज" पर क्लिक करें या शॉर्टकट का उपयोग करें Shift + / द्वारा पीछा a.
• यहां आप अपनी खोज को विभिन्न मानदंडों के आधार पर फ़िल्टर कर सकते हैं जैसे सामग्री का प्रकार (पेज, ब्लॉग, अटैचमेंट इत्यादि), रिक्त स्थान, योगदानकर्ता और दिनांक सीमा आदि।

3. खोज सिंटैक्स का उपयोग करना:

कॉन्फ्लुएंस आपकी खोज को सीमित करने में सहायता के लिए खोज सिंटैक्स की एक श्रृंखला का समर्थन करता है:

• उद्धरण चिह्न: सटीक वाक्यांश खोजने के लिए उद्धरण चिह्नों का उपयोग करें। उदाहरण के लिए, "मीटिंग नोट्स"।
• वाइल्डकार्ड: तारांकन चिह्न का प्रयोग करें * किसी शब्द में किसी भी संख्या में वर्णों का प्रतिनिधित्व करने के लिए वाइल्डकार्ड के रूप में।
• बूलियन ऑपरेटर्स: उपयोग करें AND, OR, तथा NOT शर्तों को संयोजित करना या बाहर करना।
• निकटता खोजें: टिल्ड का उपयोग करें ~ इसके बाद एक दूसरे से निश्चित दूरी के भीतर शब्दों को खोजने के लिए एक नंबर आता है। उदाहरण के लिए, "वार्षिक रिपोर्ट"~10.
• फ़ील्ड खोज: सिंटैक्स का उपयोग करके विशिष्ट फ़ील्ड में खोजें title:, text:, creator:, तथा modifier: दूसरों के बीच में।

4. अनुलग्नकों की खोज:

जब विशिष्ट अनुलग्नकों की तलाश की बात आती है:

• पर जाए Search > Advanced Search.
• "प्रकार का" अनुभाग में "अनुलग्नक" चुनें।
• खोज सिंटैक्स का उपयोग करें /.*<attachment type>.*/. उदाहरण के लिए, पीएनजी फ़ाइलों को खोजने के लिए, आप इसका उपयोग करेंगे /.*png.*/.

5. डेटाबेस खोज (सर्वर और डेटा सेंटर परिनियोजन के लिए):

कॉन्फ्लुएंस डेटाबेस तक पहुंच रखने वालों के लिए, विशिष्ट अनुलग्नक प्रकारों की खोज के लिए विशिष्ट SQL क्वेरी का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, सभी पीएनजी अनुलग्नकों को ढूंढने के लिए, आप निम्न SQL क्वेरी का उपयोग कर सकते हैं:

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%';

आपके द्वारा खोजे जा रहे अनुलग्नक प्रकार के आधार पर SQL क्वेरी को समायोजित किया जा सकता है।

6. अनुलग्नक फ़ोल्डर खोज (विशिष्ट प्लेटफ़ॉर्म):

कुछ प्लेटफ़ॉर्म पर, विशिष्ट फ़ाइल प्रकारों को खोजने के लिए यूनिक्स खोज सिंटैक्स का उपयोग सीधे कॉन्फ्लुएंस के अनुलग्नक फ़ोल्डर में किया जा सकता है:

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

यह आपके कॉन्फ्लुएंस इंस्टेंस की अटैचमेंट निर्देशिका के भीतर सभी पीएनजी फाइलों को खोजेगा और सूचीबद्ध करेगा।

इनमें से प्रत्येक विधि आपकी खोज पर एक अलग स्तर की विस्तृतता और नियंत्रण प्रदान करती है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि आपको कॉन्फ्लुएंस में वही मिल जाए जिसकी आपको आवश्यकता है।

आप इन लेखों को पढ़कर कॉन्फ्लुएंस इन-बिल्ट खोज के बारे में गहराई से जान सकते हैं -

कॉन्फ्लुएंस इन-बिल्ट सर्च फ़ीचर की कमियाँ

कॉन्फ्लुएंस की खोज में अंतर्निहित जटिलता मुख्य रूप से Google जैसे खोज इंजनों के विपरीत, खोज क्वेरी के प्रासंगिक सार का उपयोग करने में असमर्थता से उत्पन्न होती है। यहां चुनौतियों का विवरण दिया गया है:

• खोज क्वेरी में दोहराव: पिछली खोजों से उपलब्ध न्यूनतम प्रासंगिक डेटा के कारण, खोज इतिहास में समान खोज क्वेरी की सीमित घटनाएं अक्सर खोज परिणामों की सटीकता में बाधा डालती हैं। यह विशेष रूप से समस्याग्रस्त हो जाता है जब उपयोगकर्ता अद्यतन या हालिया जानकारी खोज रहे होते हैं, जो पुराने या कम प्रासंगिक परिणामों के नीचे छिपी हो सकती है।
• अर्थ संबंधी समझ: प्लेटफ़ॉर्म में पर्यायवाची शब्दों को समझने या स्टॉप शब्दों को अनदेखा करने की क्षमता की कमी के कारण अक्सर कम प्रासंगिक सामग्री सुझाव मिलते हैं। उदाहरण के लिए, सूचना प्रौद्योगिकी के संक्षिप्त रूप में "आईटी" और सर्वनाम के रूप में "इट" के बीच अंतर करना मुश्किल हो सकता है। इसके अतिरिक्त, जब खोज क्वेरी में सामान्य उद्योग शब्दजाल या संक्षिप्त शब्दों का उपयोग किया जाता है तो अर्थ संबंधी समझ की कमी से भ्रम पैदा हो सकता है।
• सटीक मिलान दुविधा: स्टॉप शब्दों को खत्म करने का प्रयास करते समय, कॉन्फ्लुएंस कभी-कभी सटीक मिलान खोज को बाधित कर देता है, जिससे कार्य और भी चुनौतीपूर्ण हो जाता है। इससे संभावित रूप से उपयोगकर्ताओं को वह सटीक दस्तावेज़ या जानकारी नहीं मिल पाएगी जिसे वे खोज रहे हैं, जिससे उत्पादकता में बाधा आ सकती है।
• सभी के लिए एक ही आकार की दुविधा: संगठनात्मक संरचनाओं, आंतरिक जानकारी और उपयोगकर्ता के इरादों में विविधता के लिए अधिक वैयक्तिकृत खोज प्रणाली की आवश्यकता होती है। एक प्रारंभिक मशीन लर्निंग (एमएल) दृष्टिकोण समय के साथ खोज प्रासंगिकता को परिष्कृत करने के लिए उपयोगकर्ता इंटरैक्शन डेटा का लाभ उठाकर संभावित रूप से खोज अनुभव को बढ़ा सकता है। एमएल पर चर्चा करते हुए, कॉन्फ्लुएंस की खोज को अधिक सहज और उपयोगकर्ता-केंद्रित बनाने के लिए सहयोगी फ़िल्टरिंग या गहन शिक्षण जैसे एल्गोरिदम का पता लगाया जा सकता है।

सरल शब्दों में, यदि ऐलिस आज एक विषय (मान लीजिए ऐलिस के लिए मददगार. ऐसा करने के लिए, सिस्टम को इस बात पर नज़र रखने की ज़रूरत है कि लोगों को कौन से दस्तावेज़ उपयोगी लगते हैं। हालाँकि, यह ट्रैकिंग गोपनीयता का सम्मान करते हुए की जानी चाहिए, ताकि केवल वे लोग ही उन्हें देख सकें जिन्हें कुछ दस्तावेज़ देखने हैं। साथ ही, यह प्रक्रिया मेमोरी और स्टोरेज जैसे बहुत सारे कंप्यूटर संसाधनों का उपयोग कर सकती है, जो चिंता का विषय हो सकता है। कुछ संगठनों के पास इसे प्रबंधित करने के लिए अतिरिक्त संसाधन या कर्मचारी नहीं हो सकते हैं, इसलिए वे एक सरल प्रणाली पसंद करते हैं जो समय के साथ सुधार नहीं कर सकती है लेकिन बनाए रखना आसान है और उन्हें स्मृति खत्म होने जैसी अतिरिक्त सिरदर्द नहीं देती है।

संगम खोजें नैनोनेट्स कॉन्फ्लुएंस बॉट के साथ

नैनोनेट्स कॉन्फ्लुएंस की खोज कार्यप्रणाली में आने वाली उपरोक्त चुनौतियों के लिए एक परिवर्तनकारी समाधान प्रस्तुत करता है। हमारे कस्टम एलएलएम-आधारित चैटबॉट को एक सहायक के रूप में नियोजित करने से कमियों को पाटने और उपयोगकर्ता खोज अनुभव को परिष्कृत करने में मदद मिल सकती है। ऐसे:

• प्रासंगिक समझ: पारंपरिक खोज विधियों के विपरीत, हमारा चैटबॉट खोज क्वेरी के संदर्भ को समझता है। उदाहरण के लिए, "जावा" की खोज करने पर प्रोग्रामिंग भाषा से संबंधित परिणाम सामने आएंगे, न कि द्वीप या कॉफ़ी से। हमारे चैटबॉट के पीछे एलएलएम (भाषा मॉडल) तकनीक विशेष रूप से बारीकियों और संदर्भ को बेहतर ढंग से समझने के लिए तैयार की गई है, इस प्रकार अधिक सटीक और प्रासंगिक खोज परिणाम प्रदान करती है।
• उपयोगकर्ता सहभागिता से सीखना: हमारा चैटबॉट यह सीख सकता है कि उपयोगकर्ता खोज इंजन के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं। यदि किसी दस्तावेज़ को अक्सर एक निश्चित क्वेरी के माध्यम से एक्सेस किया जाता है, तो इसे समान भविष्य की खोजों के लिए उच्च स्थान दिया जाएगा, जैसे कि "एजाइल मेथडोलॉजी" के लिए खोजे जाने पर दस्तावेज़ अधिक लोकप्रिय हो जाता है। समय के साथ, यह सीख उपयोगकर्ता की जरूरतों का बेहतर अनुमान लगाने के लिए विकसित हो सकती है, जिससे खोज प्रक्रिया अधिक सहज हो जाएगी।
• शब्दार्थ संबंध: एलएलएम-आधारित चैटबॉट खोज सुझावों में सुधार करते हुए समानार्थक शब्द और संबंधित शब्दों को पहचान सकता है। उदाहरण के लिए, "बग ट्रैकिंग" की खोज "समस्या ट्रैकिंग" और "त्रुटि ट्रैकिंग" से संबंधित दस्तावेज़ भी दिखाएगी।
• उपयोगकर्ता द्वारा सुझाई गई सामग्री: उपयोगकर्ता समय के साथ खोज डेटाबेस को बढ़ाते हुए विशिष्ट खोज क्वेरी के लिए सामग्री का सुझाव दे सकते हैं। इससे दस्तावेज़ों को ढूंढना आसान हो जाता है, जैसे "स्क्रम प्रथाओं" पर प्रश्नों के लिए दस्तावेज़ को अधिक दृश्यमान बनाना।
• पहुँच अधिकार प्रबंधन: हम सुनिश्चित करते हैं कि खोज के दौरान केवल अधिकृत उपयोगकर्ता ही कुछ दस्तावेज़ों तक पहुँच सकें। उदाहरण के लिए, यदि दो परियोजनाओं में गोपनीय दस्तावेज़ हैं, तो खोज में केवल खोजकर्ता के स्वयं के प्रोजेक्ट के दस्तावेज़ दिखाई देंगे, अन्य परियोजनाओं के दस्तावेज़ गोपनीय रहेंगे।
• संसाधन अनुकूलन: हमारे समाधान कुशलतापूर्वक काम करते हैं, समय और लागत दोनों बचाते हैं, जो संचालन को सुव्यवस्थित करने और परिचालन खर्चों को कम करने वाले संगठनों के लिए महत्वपूर्ण है।

नैनोनेट्स संगम बॉट के लिए सुस्त एकीकरण

हमारा चैटबॉट उपयोग के लिए तैयार स्लैक एकीकरण के साथ आता है। एक बार जब आपका चैटबॉट तैयार हो जाता है, तो आप बस अपने स्लैक कार्यक्षेत्र को प्रमाणित कर सकते हैं और एकीकरण को कॉन्फ़िगर करने के लिए कुछ क्लिक कर सकते हैं। एक बार हो जाने के बाद, आप ऐप के बीच स्विच किए बिना सीधे अपने स्लैक ऐप से बॉट के साथ अपने संगम स्थानों के बारे में प्रश्न पूछ सकेंगे और विस्तृत बातचीत भी कर सकेंगे। यह एकीकरण एकीकृत डिजिटल कार्यक्षेत्र को बढ़ावा देता है, जिससे सुव्यवस्थित संचार और सहयोग की अनुमति मिलती है, जिससे उत्पादकता और उपयोगकर्ता संतुष्टि बढ़ती है।

नीचे दिए गए डेमो पर एक नज़र डालें।

[एम्बेडेड सामग्री]

निष्कर्ष

एटलसियन द्वारा संगम डिजिटल टीम वर्क की सुविधा देता है लेकिन इसमें एक बुनियादी खोज सुविधा है। नैनोनेट्स कॉन्फ्लुएंस बॉट संदर्भ को समझकर और उपयोगकर्ता की बातचीत से सीखकर इसमें काफी सुधार करता है, जिससे खोज अधिक सहज हो जाती है। यह दस्तावेज़ पहुंच सुरक्षा भी बनाए रखता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि केवल अधिकृत उपयोगकर्ता ही कुछ जानकारी तक पहुंच सकते हैं। इसके अलावा, इसका स्लैक एकीकरण एकीकृत डिजिटल कार्यक्षेत्र को बढ़ावा देता है, जिससे उत्पादकता और उपयोगकर्ता संतुष्टि बढ़ती है। इन सुधारों के माध्यम से, नैनोनेट्स कॉन्फ्लुएंस बॉट कॉन्फ्लुएंस में खोज अनुभव को परिष्कृत करता है, जो आपके और आपकी टीमों के लिए अधिक प्रभावी सहयोगी वातावरण में योगदान देता है।

• एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
• प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
• प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
• प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
• प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
• स्रोत: https://nanonets.com/blog/search-in-confluence/