Vadnica za iskanje po sotočju in klepetalni roboti

Predstavitev

Confluence je orodje za sodelovanje, ki ga je razvil Atlassian in je zasnovano za pomoč ekipam pri učinkovitem sodelovanju in izmenjavi znanja. V sodobnem delovnem prostoru je sposobnost digitalnega skupnega dela neprecenljiva. Confluence to olajša s ponudbo platforme, kjer lahko ekipe ustvarjajo, delijo in sodelujejo pri projektih na enem mestu. Poleg zgolj sodelovanja Confluence izstopa s funkcijami, kot so urejanje v realnem času, integracija z drugimi izdelki Atlassian in uporabniku prijazen vmesnik, zaradi česar je prednostna izbira za številne organizacije.

Vadnica o uporabi vgrajene funkcije iskanja Confluence

V Confluence je iskanje informacij ali določenih predmetov enostavna, a omejena funkcija. Tukaj je opisano, kako lahko kar najbolje izkoristite možnosti iskanja Confluence:

1. Osnovno iskanje:

Če želite začeti osnovno iskanje:

• Kliknite ikono povečevalnega stekla v glavi ali preprosto uporabite bližnjico Shift + / da se osredotočite na iskalno polje.
• Vnesite poizvedbo v iskalno vrstico, ki se pojavi na vrhu strani. Med tipkanjem bo Confluence zagotavljal rezultate iskanja v živo in dajal predloge na podlagi vsebine, ki je na voljo na vašem spletnem mestu.

2. Napredno iskanje:

Za natančnejše rezultate se morate obrniti na Napredno iskanje:

• Kliknite ikono povečevalnega stekla in nato »Napredno iskanje« poleg iskalne vrstice ali uporabite bližnjico Shift + / čemur sledi a.
• Tukaj lahko filtrirate svoje iskanje glede na različne kriterije, kot so vrsta vsebine (strani, spletni dnevniki, priloge itd.), prostori, sodelavci in datumska obdobja med drugim.

3. Uporaba sintakse iskanja:

Confluence podpira vrsto iskalnih sintaks, ki vam pomagajo zožiti iskanje:

• Narekovaji: uporabite narekovaje za iskanje natančne fraze. Na primer »zapiski s sestanka«.
• Nadomestni znaki: uporabite zvezdico * kot nadomestni znak, ki predstavlja poljubno število znakov v besedi.
• Logični operatorji: Uporabite AND, ORin NOT združiti ali izključiti izraze.
• Iskanje po bližini: uporabite tildo ~ ki ji sledi številka za iskanje besed znotraj določene medsebojne razdalje. Na primer, "letno poročilo"~10.
• Iskanje po polju: Iščite znotraj določenih polj z uporabo sintakse, kot je title:, text:, creator:in modifier: med ostalimi.

4. Iskanje prilog:

Ko gre za iskanje posebnih prilog:

• Pomaknite se na Search > Advanced Search.
• V razdelku »Vrsta« izberite »Priloga«.
• Uporabite iskalno sintakso /.*<attachment type>.*/. Za iskanje datotek PNG bi na primer uporabili /.*png.*/.

5. Iskanje baze podatkov (za uvedbe strežnikov in podatkovnih centrov):

Tisti, ki imajo dostop do baze podatkov Confluence, lahko uporabijo posebne poizvedbe SQL za iskanje določenih vrst prilog. Na primer, če želite poiskati vse priloge PNG, lahko uporabite naslednjo poizvedbo 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%';

Poizvedbe SQL je mogoče prilagoditi glede na vrsto priloge, ki jo iščete.

6. Iskanje po mapah s priponkami (posebne platforme):

Na določenih platformah je mogoče sintakso iskanja Unix uporabiti neposredno v mapi s prilogami Confluence za iskanje določenih vrst datotek:

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

To bo poiskalo in prikazalo vse datoteke PNG v imeniku prilog vašega primerka Confluence.

Vsaka od teh metod zagotavlja drugačno raven razdrobljenosti in nadzora nad vašim iskanjem, kar zagotavlja, da boste v Confluence našli točno tisto, kar potrebujete.

Če preberete te članke, se lahko poglobite v iskanje, vgrajeno v Confluence –

Pomanjkljivosti vgrajene funkcije iskanja Confluence

Inherentna kompleksnost pri iskanju Confluence izvira predvsem iz njegove nezmožnosti uporabe kontekstualnega bistva iskalnih poizvedb, za razliko od iskalnikov, kot je Google. Tukaj je razčlenitev izzivov:

• Ponavljanje v iskalnih poizvedbah: Omejeno pojavljanje identičnih iskalnih poizvedb v zgodovini iskanja pogosto ovira natančnost rezultatov iskanja zaradi minimalne količine kontekstualnih podatkov, ki so na voljo iz preteklih iskanj. To postane še posebej problematično, ko uporabniki iščejo posodobljene ali novejše informacije, ki so lahko zakopane pod zastarelimi ali manj ustreznimi rezultati.
• Semantično razumevanje: Pomanjkanje zmogljivosti platforme za razločevanje sinonimov ali ignoriranje stop besed pogosto vodi do manj ustreznih predlogov vsebine. Na primer, razlikovanje med "IT" kot akronimom za informacijsko tehnologijo in "to" kot zaimkom je lahko težavno. Poleg tega bi to pomanjkanje semantičnega razumevanja lahko povzročilo zmedo, ko se v iskalnih poizvedbah uporabljajo običajni industrijski žargon ali akronimi.
• Dilema natančnega ujemanja: Medtem ko poskuša odpraviti zaustavitvene besede, Confluence včasih zmoti iskanje natančnega ujemanja, zaradi česar je naloga še bolj zahtevna. To bi lahko pripeljalo do tega, da uporabniki ne bi našli točno tistega dokumenta ali informacije, ki jo iščejo, kar bi oviralo produktivnost.
• Dilema, ki ustreza vsem: Raznolikost v organizacijskih strukturah, notranjih informacijah in namerah uporabnikov zahteva bolj personaliziran iskalni sistem. Osnovni pristop strojnega učenja (ML) bi lahko potencialno izboljšal izkušnjo iskanja z izkoriščanjem podatkov o interakciji uporabnikov za izboljšanje ustreznosti iskanja skozi čas. Če govorimo o ML, bi lahko raziskali algoritme, kot je sodelovalno filtriranje ali poglobljeno učenje, da bi iskanje Confluence postalo bolj intuitivno in osredotočeno na uporabnika.

Preprosto povedano, če Alice danes poišče temo (recimo X) in ugotovi, da je dokument (doc3) koristen, ko Bob jutri išče isto temo (X), bi se moral dokument 3 prikazati višje v rezultatih iskanja, ker je bil v pomoč Alice. Da bi se to zgodilo, mora sistem spremljati, kateri dokumenti se ljudem zdijo koristni. Vendar mora biti to sledenje izvedeno na način, ki spoštuje zasebnost, tako da jih lahko vidijo samo osebe, ki bi morale videti določene dokumente. Poleg tega lahko ta postopek porabi veliko računalniških virov, kot sta pomnilnik in shramba, kar je lahko zaskrbljujoče. Nekatere organizacije morda nimajo dodatnih sredstev ali osebja za upravljanje tega, zato imajo raje enostavnejši sistem, ki se sčasoma morda ne bo izboljšal, vendar je enostaven za vzdrževanje in jim ne povzroča dodatnih preglavic, kot je pomanjkanje pomnilnika.

Search Confluence z Nanonets Confluence Botom

Nanonets uvaja transformativno rešitev za prej omenjene izzive, s katerimi se soočajo funkcije iskanja Confluence. Uporaba našega prilagojenega klepetalnega robota, ki temelji na LLM, kot pomočnika, lahko znatno premosti vrzeli in izboljša uporabniško izkušnjo iskanja. Evo kako:

• Kontekstualno razumevanje: Za razliko od tradicionalnih načinov iskanja naš chatbot razume kontekst iskalnih poizvedb. Če na primer iščete »Java«, se prikažejo rezultati, povezani s programskim jezikom, ne z otokom ali kavo. Tehnologija LLM (jezikovni model), ki stoji za našim chatbotom, je posebej prilagojena za boljše razumevanje nians in konteksta ter tako zagotavlja natančnejše in ustreznejše rezultate iskanja.
• Učenje iz interakcije z uporabniki: Naš chatbot se lahko uči iz interakcije uporabnikov z iskalnikom. Če se do dokumenta pogosto dostopa prek določene poizvedbe, bo uvrščen višje za podobna prihodnja iskanja, kot je dokument, ki postane bolj priljubljen, ko se išče »Agilna metodologija«. Sčasoma bi se lahko to učenje razvilo tako, da bi bolje predvidevalo potrebe uporabnikov, zaradi česar bi bil postopek iskanja veliko bolj intuitiven.
• Semantična razmerja: Klepetalni robot, ki temelji na LLM, lahko prepozna sinonime in sorodne izraze ter izboljša predloge iskanja. Na primer, iskanje za »sledenje napak« bo prikazalo tudi dokumente, povezane s »sledenjem težav« in »sledenjem napak«.
• Vsebina, ki jo predlagajo uporabniki: Uporabniki lahko predlagajo vsebino za določene iskalne poizvedbe, s čimer sčasoma izboljšajo iskalno zbirko podatkov. Tako je dokumente lažje najti, na primer narediti dokument bolj viden za poizvedbe o »praksah Scrum«.
• Upravljanje pravic dostopa: Zagotavljamo, da lahko samo pooblaščeni uporabniki med iskanjem dostopajo do določenih dokumentov. Na primer, če imata dva projekta zaupne dokumente, bo iskanje pokazalo samo dokumente iz iskalčevega lastnega projekta, dokumenti drugih projektov pa bodo ostali zaupni.
• Optimizacija virov: Naše rešitve delujejo učinkovito, prihranijo čas in stroške, kar je ključnega pomena za organizacije, ki želijo racionalizirati poslovanje in zmanjšati operativne stroške.

Slack Integracija za Nanonets Confluence Bot

Naš chatbot je opremljen s pripravljeno integracijo Slack. Ko je vaš chatbot pripravljen, lahko preprosto overite svoj delovni prostor Slack in z nekaj kliki konfigurirate integracijo. Ko končate, boste lahko postavljali vprašanja in celo vodili podrobne pogovore o vaših sotočnih prostorih z botom neposredno iz vaše aplikacije Slack, ne da bi morali preklapljati med aplikacijami. Ta integracija spodbuja enoten digitalni delovni prostor, ki omogoča poenostavljeno komunikacijo in sodelovanje ter tako povečuje produktivnost in zadovoljstvo uporabnikov.

Oglejte si spodnjo predstavitev.

[Vgrajeni vsebina]

zaključek

Confluence by Atlassian olajša digitalno skupinsko delo, vendar ima osnovno funkcijo iskanja. Nanonets Confluence Bot to bistveno izboljša z razumevanjem konteksta in učenjem iz uporabniških interakcij, zaradi česar je iskanje bolj intuitivno. Prav tako ohranja varnost dostopa do dokumentov, s čimer zagotavlja, da lahko samo pooblaščeni uporabniki dostopajo do določenih informacij. Poleg tega njegova integracija Slack spodbuja enoten digitalni delovni prostor, kar povečuje produktivnost in zadovoljstvo uporabnikov. S temi izboljšavami Nanonets Confluence Bot izboljša izkušnjo iskanja v Confluence in prispeva k učinkovitejšemu okolju za sodelovanje za vas in vaše ekipe.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://nanonets.com/blog/search-in-confluence/