Руководство по поиску Confluence и чат-боты

Введение

Confluence — это инструмент для совместной работы, разработанный Atlassian и призванный помочь командам эффективно сотрудничать и обмениваться знаниями. В современном рабочем пространстве возможность совместной работы в цифровом формате неоценима. Confluence облегчает это, предлагая платформу, на которой команды могут создавать проекты, совместно использовать их и совместно работать над ними в одном месте. Помимо простого сотрудничества, Confluence выделяется такими функциями, как редактирование в реальном времени, интеграция с другими продуктами Atlassian и удобный интерфейс, что делает его предпочтительным выбором для многих организаций.

Руководство по использованию встроенной функции поиска Confluence

В Confluence поиск информации или конкретных элементов — простая, но ограниченная функция. Вот как вы можете максимально эффективно использовать возможности поиска Confluence:

1. Основной поиск:

Чтобы начать базовый поиск:

• Нажмите на значок лупы в заголовке или просто воспользуйтесь ярлыком. Shift + / чтобы сосредоточиться на поле поиска.
• Введите запрос в строку поиска, которая появляется вверху страницы. По мере ввода Confluence будет предоставлять результаты поиска в реальном времени, предлагая предложения на основе контента, доступного на вашем сайте.

2. Расширенный поиск:

Для получения более точных результатов вам следует воспользоваться расширенным поиском:

• Нажмите на значок лупы, а затем на «Расширенный поиск» рядом с строкой поиска или воспользуйтесь ярлыком. Shift + / последующей a.
• Здесь вы можете фильтровать свой поиск по различным критериям, таким как тип контента (страницы, блоги, вложения и т. д.), пространства, участники и диапазоны дат среди других.

3. Использование синтаксиса поиска:

Confluence поддерживает ряд синтаксисов поиска, которые помогут сузить область поиска:

• Кавычки: используйте кавычки для поиска точной фразы. Например, «записки совещаний».
• Подстановочные знаки: используйте звездочку * в качестве подстановочного знака для обозначения любого количества символов в слове.
• Булевы операторы: использование AND, ORи NOT объединить или исключить термины.
• Поиск близости: используйте тильду ~ за которым следует число для поиска слов на определенном расстоянии друг от друга. Например, «годовой отчет»~10.
• Поиск по полям: поиск в определенных полях с использованием синтаксиса, например title:, text:, creator:и modifier: и другие.

4. Поиск вложений:

Когда дело доходит до поиска конкретных вложений:

• Перейдите в Search > Advanced Search.
• В разделе «Тип» выберите «Вложение».
• Используйте синтаксис поиска /.*<attachment type>.*/. Например, для поиска файлов PNG вы должны использовать /.*png.*/.

5. Поиск в базе данных (для развертываний серверов и центров обработки данных):

Те, у кого есть доступ к базе данных Confluence, могут использовать специальные запросы SQL для поиска определенных типов вложений. Например, чтобы найти все вложения PNG, вы можете использовать следующий запрос 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%';

SQL-запросы можно настроить в зависимости от типа вложения, который вы ищете.

6. Поиск папки вложений (для определенных платформ):

На некоторых платформах синтаксис поиска Unix можно использовать непосредственно в папке вложений Confluence для поиска файлов определенных типов:

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

При этом будут найдены и перечислены все файлы PNG в каталоге вложений вашего экземпляра Confluence.

Каждый из этих методов обеспечивает разный уровень детализации и контроля над поиском, гарантируя, что вы найдете именно то, что вам нужно в Confluence.

Вы можете глубже изучить встроенный поиск Confluence, прочитав эти статьи:

Недостатки встроенной функции поиска Confluence

Присущая Confluence сложность поиска в первую очередь связана с его неспособностью использовать контекстную сущность поисковых запросов, в отличие от поисковых систем, таких как Google. Вот разбивка задач:

• Повторение в поисковых запросах: Ограниченное количество идентичных поисковых запросов в истории поиска часто снижает точность результатов поиска из-за минимального количества контекстных данных, доступных из прошлых поисков. Это становится особенно проблематичным, когда пользователи ищут обновленную или свежую информацию, которая может быть скрыта под устаревшими или менее релевантными результатами.
• Семантическое понимание: Неспособность платформы распознавать синонимы или игнорировать стоп-слова часто приводит к менее релевантному контенту. Например, отличить «ИТ» как аббревиатуру от «Информационные технологии» от «Оно» как местоимения может оказаться непросто. Кроме того, отсутствие семантического понимания может привести к путанице, когда в поисковых запросах используются общепринятые отраслевые жаргоны или аббревиатуры.
• Дилемма точного совпадения: Пытаясь исключить стоп-слова, Confluence иногда нарушает поиск точного соответствия, что еще больше усложняет задачу. Потенциально это может привести к тому, что пользователи не смогут найти именно тот документ или информацию, которую они ищут, что снизит производительность.
• Универсальная дилемма: Разнообразие организационных структур, внутренней информации и намерений пользователей требует более персонализированной системы поиска. Простейший подход машинного обучения (МО) потенциально может улучшить качество поиска за счет использования данных о взаимодействии с пользователем для повышения релевантности поиска с течением времени. Говоря о машинном обучении, можно изучить такие алгоритмы, как совместная фильтрация или глубокое обучение, чтобы сделать поиск Confluence более интуитивным и ориентированным на пользователя.

Проще говоря, если Алиса ищет тему (скажем, X) сегодня и находит документ (doc3) полезным, то, когда Боб будет искать ту же тему (X) завтра, документ doc3 должен появиться выше в результатах поиска, потому что он был помог Алисе. Чтобы это произошло, системе необходимо отслеживать, какие документы люди считают полезными. Однако это отслеживание должно осуществляться с соблюдением конфиденциальности, чтобы их могли видеть только люди, которые должны видеть определенные документы. Кроме того, этот процесс может использовать много ресурсов компьютера, таких как память и хранилище, что может вызывать беспокойство. У некоторых организаций может не быть дополнительных ресурсов или персонала для управления этим, поэтому они предпочитают более простую систему, которая, возможно, не улучшится со временем, но ее легко обслуживать и которая не доставляет им дополнительных головных болей, таких как нехватка памяти.

Поиск Слияния с ботом Nanonets Confluence

Nanonets предлагает радикальное решение вышеупомянутых проблем, с которыми сталкиваются функции поиска Confluence. Использование нашего специального чат-бота на основе LLM в качестве помощника может значительно устранить пробелы и улучшить процесс поиска пользователей. Вот как:

• Контекстное понимание: В отличие от традиционных методов поиска, наш чат-бот понимает контекст поисковых запросов. Например, поиск по запросу «Java» приведет к результатам, связанным с языком программирования, а не с островом или кофе. Технология LLM (языковая модель), лежащая в основе нашего чат-бота, специально разработана для лучшего понимания нюансов и контекста, что обеспечивает более точные и релевантные результаты поиска.
• Обучение на взаимодействии с пользователем: Наш чат-бот может учиться на опыте взаимодействия пользователей с поисковой системой. Если к документу часто обращаются по определенному запросу, он будет иметь более высокий рейтинг при аналогичных поисковых запросах в будущем, например, документ становится более популярным при поиске по запросу «Agile Methodology». Со временем это обучение может развиваться, чтобы лучше предугадывать потребности пользователей, делая процесс поиска намного более интуитивным.
• Семантические отношения: Чат-бот на базе LLM может распознавать синонимы и связанные термины, улучшая поисковые предложения. Например, поиск по запросу «отслеживание ошибок» также покажет документы, связанные с «отслеживанием проблем» и «отслеживанием ошибок».
• Предложенный пользователем контент: Пользователи могут предлагать контент для конкретных поисковых запросов, что со временем расширяет поисковую базу данных. Это упрощает поиск документов, например, делает документ более видимым для запросов «Практики Scrum».
• Управление правами доступа: Мы гарантируем, что только авторизованные пользователи смогут получить доступ к определенным документам во время поиска. Например, если в двух проектах есть конфиденциальные документы, при поиске будут показаны только документы из собственного проекта искателя, сохраняя при этом конфиденциальность документов других проектов.
• Оптимизация ресурсов: Наши решения работают эффективно, экономя время и деньги, что крайне важно для организаций, стремящихся оптимизировать операции и сократить операционные расходы.

Slack-интеграция для Nanonets Confluence Bot

Наш чат-бот поставляется с готовой к использованию интеграцией со Slack. Как только ваш чат-бот будет готов, вы можете просто аутентифицировать свое рабочее пространство Slack и выполнить пару щелчков мышью, чтобы настроить интеграцию. После этого вы сможете задавать вопросы и даже подробно обсуждать свои пространства слияния с ботом прямо из приложения Slack, без необходимости переключаться между приложениями. Эта интеграция способствует созданию единого цифрового рабочего пространства, что позволяет оптимизировать общение и сотрудничество, тем самым повышая производительность и удовлетворенность пользователей.

Взгляните на демо ниже.

[Встраиваемое содержимое]

Заключение

Confluence от Atlassian упрощает цифровую командную работу, но имеет базовую функцию поиска. Бот Nanonets Confluence Bot значительно улучшает эту задачу, понимая контекст и обучаясь на основе взаимодействия с пользователем, делая поиск более интуитивным. Он также обеспечивает безопасность доступа к документам, гарантируя, что только авторизованные пользователи смогут получить доступ к определенной информации. Более того, интеграция со Slack способствует созданию единого цифрового рабочего пространства, повышая производительность и удовлетворенность пользователей. Благодаря этим улучшениям Nanonets Confluence Bot совершенствует поиск в Confluence, способствуя созданию более эффективной среды совместной работы для вас и ваших команд.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://nanonets.com/blog/search-in-confluence/