บทช่วยสอนการค้นหาการบรรจบกันและแชทบอท

บทนำ

Confluence เป็นเครื่องมือการทำงานร่วมกันที่พัฒนาโดย Atlassian ซึ่งออกแบบมาเพื่อช่วยให้ทีมทำงานร่วมกันและแบ่งปันความรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในพื้นที่ทำงานสมัยใหม่ ความสามารถในการทำงานร่วมกันแบบดิจิทัลเป็นสิ่งที่ประเมินค่าไม่ได้ Confluence ช่วยอำนวยความสะดวกในเรื่องนี้ด้วยการนำเสนอแพลตฟอร์มที่ทีมสามารถสร้าง แบ่งปัน และทำงานร่วมกันในโครงการต่างๆ ได้ในที่เดียว นอกเหนือจากการทำงานร่วมกันแล้ว Confluence ยังโดดเด่นด้วยฟีเจอร์ต่างๆ เช่น การแก้ไขแบบเรียลไทม์ การผสานรวมกับผลิตภัณฑ์ Atlassian อื่นๆ และอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย ทำให้ Confluence เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับหลายองค์กร

บทช่วยสอนเกี่ยวกับการใช้ฟีเจอร์การค้นหาในตัว Confluence

ใน Confluence การค้นหาข้อมูลหรือรายการเฉพาะเป็นคุณลักษณะที่ตรงไปตรงมาแต่มีข้อจำกัด ต่อไปนี้คือวิธีที่คุณสามารถใช้ประโยชน์สูงสุดจากความสามารถในการค้นหาของ Confluence:

1. การค้นหาขั้นพื้นฐาน:

หากต้องการเริ่มการค้นหาขั้นพื้นฐาน:

• คลิกที่ไอคอนรูปแว่นขยายที่ส่วนหัวหรือใช้ทางลัด Shift + / เพื่อมุ่งเน้นไปที่ช่องค้นหา
• พิมพ์คำค้นหาของคุณลงในแถบค้นหาที่ปรากฏที่ด้านบนของหน้า ขณะที่คุณพิมพ์ Confluence จะให้ผลการค้นหาสด โดยให้คำแนะนำตามเนื้อหาที่มีอยู่ในไซต์ของคุณ

2. การค้นหาขั้นสูง:

หากต้องการผลลัพธ์ที่ละเอียดยิ่งขึ้น คุณควรไปที่การค้นหาขั้นสูง:

• คลิกที่ไอคอนรูปแว่นขยาย จากนั้นคลิกที่ "การค้นหาขั้นสูง" ถัดจากแถบค้นหาหรือใช้ทางลัด Shift + / ตามมาด้วย a.
• ที่นี่คุณสามารถกรองการค้นหาของคุณตามเกณฑ์ต่างๆ เช่น ประเภทของเนื้อหา (เพจ บล็อก ไฟล์แนบ ฯลฯ) พื้นที่ว่าง ผู้ร่วมให้ข้อมูล และช่วงวันที่ และอื่นๆ

3. การใช้ไวยากรณ์การค้นหา:

Confluence รองรับไวยากรณ์การค้นหาที่หลากหลายเพื่อช่วยจำกัดการค้นหาของคุณให้แคบลง:

• เครื่องหมายคำพูด: ใช้เครื่องหมายคำพูดเพื่อค้นหาวลีที่ตรงกันทุกประการ ตัวอย่างเช่น “บันทึกการประชุม”
• สัญลักษณ์แทน: ใช้เครื่องหมายดอกจัน * เป็นไวด์การ์ดเพื่อแสดงอักขระจำนวนเท่าใดก็ได้ในหนึ่งคำ
• ตัวดำเนินการบูลีน: การใช้ AND, ORและ NOT เพื่อรวมหรือไม่รวมเงื่อนไข
• การค้นหาความใกล้เคียง: ใช้เครื่องหมายตัวหนอน ~ ตามด้วยตัวเลขเพื่อค้นหาคำที่อยู่ห่างจากกัน ตัวอย่างเช่น “รายงานประจำปี”~10
• การค้นหาฟิลด์: ค้นหาภายในฟิลด์เฉพาะโดยใช้ไวยากรณ์เช่น title:, text:, creator:และ modifier: ในระหว่างที่เจ้าอื่นๆยังไม่มี

4. ค้นหาไฟล์แนบ:

เมื่อต้องการค้นหาไฟล์แนบเฉพาะ:

• นำทางไปยัง Search > Advanced Search.
• เลือก “เอกสารแนบ” ในส่วน “ประเภท”
• ใช้ไวยากรณ์การค้นหา /.*<attachment type>.*/. เช่น ถ้าจะค้นหาไฟล์ PNG ให้ใช้ /.*png.*/.

5. การค้นหาฐานข้อมูล (สำหรับการปรับใช้เซิร์ฟเวอร์และศูนย์ข้อมูล):

สำหรับผู้ที่มีสิทธิ์เข้าถึงฐานข้อมูล Confluence สามารถใช้คำสั่ง SQL เฉพาะเพื่อค้นหาไฟล์แนบประเภทใดประเภทหนึ่งได้ ตัวอย่างเช่น หากต้องการค้นหาไฟล์แนบ PNG ทั้งหมด คุณสามารถใช้แบบสอบถาม SQL ต่อไปนี้:

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%';

แบบสอบถาม SQL สามารถปรับเปลี่ยนได้ตามประเภทไฟล์แนบที่คุณกำลังค้นหา

6. ค้นหาโฟลเดอร์เอกสารแนบ (แพลตฟอร์มเฉพาะ):

ในบางแพลตฟอร์ม คุณสามารถใช้ไวยากรณ์การค้นหา Unix ได้โดยตรงภายในโฟลเดอร์แนบของ Confluence เพื่อค้นหาไฟล์ประเภทเฉพาะ:

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

วิธีนี้จะค้นหาและแสดงรายการไฟล์ PNG ทั้งหมดภายในไดเร็กทอรีไฟล์แนบของอินสแตนซ์ Confluence ของคุณ

แต่ละวิธีการเหล่านี้มีระดับรายละเอียดและการควบคุมการค้นหาของคุณที่แตกต่างกัน ทำให้คุณมั่นใจได้ว่าคุณจะพบสิ่งที่คุณต้องการใน Confluence

คุณสามารถเจาะลึกลงไปในการค้นหา Confluence ที่สร้างขึ้นโดยการอ่านบทความเหล่านี้ -

ข้อบกพร่องของคุณลักษณะการค้นหาในตัว Confluence

ความซับซ้อนโดยธรรมชาติในการค้นหา Confluence เกิดจากการไม่สามารถใช้สาระสำคัญตามบริบทของคำค้นหาได้ ซึ่งแตกต่างจากเครื่องมือค้นหาเช่น Google ต่อไปนี้เป็นรายละเอียดของความท้าทาย:

• การทำซ้ำในคำค้นหา: การที่คำค้นหาที่เหมือนกันเกิดขึ้นอย่างจำกัดในประวัติการค้นหามักจะขัดขวางความถูกต้องของผลการค้นหา เนื่องจากมีข้อมูลบริบทน้อยที่สุดจากการค้นหาในอดีต สิ่งนี้จะกลายเป็นปัญหาโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อผู้ใช้ค้นหาข้อมูลที่อัปเดตหรือล่าสุด ซึ่งอาจถูกฝังอยู่ภายใต้ผลลัพธ์ที่ล้าสมัยหรือมีความเกี่ยวข้องน้อยกว่า
• ความเข้าใจเชิงความหมาย: การขาดความสามารถในการแยกแยะคำพ้องความหมายหรือละเลยคำหยุดของแพลตฟอร์มมักจะนำไปสู่การแนะนำเนื้อหาที่มีความเกี่ยวข้องน้อยลง ตัวอย่างเช่น การแยกความแตกต่างระหว่าง "IT" เป็นตัวย่อสำหรับเทคโนโลยีสารสนเทศและ "it" เป็นคำสรรพนามอาจเป็นเรื่องยุ่งยาก นอกจากนี้ การขาดความเข้าใจเชิงความหมายอาจทำให้เกิดความสับสนเมื่อมีการใช้ศัพท์เฉพาะทางอุตสาหกรรมหรือคำย่อในข้อความค้นหา
• ภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกของการจับคู่แบบตรงทั้งหมด: ในขณะที่พยายามกำจัดคำหยุด บางครั้ง Confluence จะขัดขวางการค้นหาแบบตรงทั้งหมด ทำให้งานมีความท้าทายมากยิ่งขึ้น สิ่งนี้อาจทำให้ผู้ใช้ไม่พบเอกสารหรือข้อมูลที่ตรงกับที่ต้องการ ซึ่งจะเป็นอุปสรรคต่อประสิทธิภาพการทำงาน
• ภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกขนาดเดียว: ความหลากหลายในโครงสร้างองค์กร ข้อมูลภายใน และจุดประสงค์ของผู้ใช้ จำเป็นต้องมีระบบการค้นหาที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น แนวทางการเรียนรู้ของเครื่องขั้นพื้นฐาน (ML) อาจปรับปรุงประสบการณ์การค้นหาโดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลการโต้ตอบของผู้ใช้เพื่อปรับแต่งความเกี่ยวข้องในการค้นหาเมื่อเวลาผ่านไป เมื่อพูดถึง ML อัลกอริทึม เช่น การกรองการทำงานร่วมกันหรือการเรียนรู้เชิงลึกสามารถสำรวจได้เพื่อทำให้การค้นหาของ Confluence ใช้งานง่ายขึ้นและเน้นผู้ใช้เป็นศูนย์กลาง

พูดง่ายๆ ก็คือ หาก Alice ค้นหาหัวข้อ (สมมติว่า X) วันนี้และพบว่าเอกสาร (doc3) มีประโยชน์ ดังนั้นเมื่อ Bob ค้นหาหัวข้อเดียวกัน (X) พรุ่งนี้ doc3 ควรแสดงในตำแหน่งที่สูงกว่าในผลการค้นหาเนื่องจาก ที่เป็นประโยชน์กับอลิซ เพื่อให้สิ่งนี้เกิดขึ้น ระบบจำเป็นต้องติดตามว่าเอกสารใดบ้างที่ผู้คนพบว่ามีประโยชน์ อย่างไรก็ตาม การติดตามนี้จะต้องดำเนินการในลักษณะที่เคารพความเป็นส่วนตัว ดังนั้นเฉพาะผู้ที่ควรจะเห็นเอกสารบางอย่างเท่านั้นจึงจะสามารถดูได้ นอกจากนี้ กระบวนการนี้ยังใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์จำนวนมาก เช่น หน่วยความจำและพื้นที่เก็บข้อมูล ซึ่งอาจเป็นปัญหาได้ บางองค์กรอาจไม่มีทรัพยากรหรือพนักงานเพิ่มเติมในการจัดการสิ่งนี้ ดังนั้นพวกเขาจึงชอบระบบที่เรียบง่ายกว่าซึ่งอาจไม่ปรับปรุงเมื่อเวลาผ่านไป แต่ดูแลรักษาง่าย และไม่ทำให้เกิดอาการปวดหัวเพิ่มเติม เช่น หน่วยความจำไม่เพียงพอ

การบรรจบกันของการค้นหา ด้วยบอท Confluence Bot ของ Nanonets

Nanonets นำเสนอโซลูชันที่พลิกโฉมเพื่อรับมือกับความท้าทายข้างต้นที่พบในฟังก์ชันการค้นหาของ Confluence การใช้แชทบอตที่ใช้ LLM แบบกำหนดเองของเราเป็นผู้ช่วยสามารถเชื่อมช่องว่างและปรับแต่งประสบการณ์การค้นหาของผู้ใช้ได้อย่างมาก มีวิธีดังนี้:

• ความเข้าใจตามบริบท: แตกต่างจากวิธีการค้นหาแบบเดิมๆ แชทบอทของเราเข้าใจบริบทของคำค้นหา ตัวอย่างเช่น การค้นหา "Java" จะแสดงผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องกับภาษาการเขียนโปรแกรม ไม่ใช่เกาะหรือกาแฟ เทคโนโลยี LLM (โมเดลภาษา) ที่อยู่เบื้องหลังแชทบอทของเราได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อให้เข้าใจความแตกต่างและบริบทได้ดีขึ้น จึงให้ผลการค้นหาที่แม่นยำและเกี่ยวข้องมากขึ้น
• การเรียนรู้จากการโต้ตอบของผู้ใช้: แชทบอทของเราสามารถเรียนรู้จากการที่ผู้ใช้โต้ตอบกับเครื่องมือค้นหา หากเข้าถึงเอกสารผ่านการสืบค้นบ่อยครั้ง เอกสารนั้นจะถูกจัดอันดับให้สูงขึ้นสำหรับการค้นหาที่คล้ายกันในอนาคต เช่น เอกสารที่กำลังได้รับความนิยมมากขึ้นเมื่อค้นหาด้วยคำว่า "Agile Methodology" เมื่อเวลาผ่านไป การเรียนรู้นี้สามารถพัฒนาเพื่อคาดการณ์ความต้องการของผู้ใช้ได้ดีขึ้น ทำให้กระบวนการค้นหาใช้งานง่ายขึ้นมาก
• ความสัมพันธ์เชิงความหมาย: แชทบอตที่ใช้ LLM สามารถจดจำคำพ้องและคำที่เกี่ยวข้อง ปรับปรุงคำแนะนำการค้นหา ตัวอย่างเช่น การค้นหา “การติดตามจุดบกพร่อง” จะแสดงเอกสารที่เกี่ยวข้องกับ “การติดตามปัญหา” และ “การติดตามข้อผิดพลาด”
• เนื้อหาที่ผู้ใช้แนะนำ: ผู้ใช้สามารถแนะนำเนื้อหาสำหรับคำค้นหาเฉพาะ ปรับปรุงฐานข้อมูลการค้นหาเมื่อเวลาผ่านไป ซึ่งช่วยให้ค้นหาเอกสารได้ง่ายขึ้น เช่น ทำให้มองเห็นเอกสารมากขึ้นสำหรับคำถามเกี่ยวกับ "แนวปฏิบัติของการต่อสู้"
• การจัดการสิทธิ์การเข้าถึง: เรารับรองว่าเฉพาะผู้ใช้ที่ได้รับอนุญาตเท่านั้นที่สามารถเข้าถึงเอกสารบางอย่างในระหว่างการค้นหา ตัวอย่างเช่น หากสองโครงการมีเอกสารที่เป็นความลับ การค้นหาจะแสดงเฉพาะเอกสารจากโครงการของผู้ค้นหาเอง โดยเก็บเอกสารของโครงการอื่นไว้เป็นความลับ
• การเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากร: โซลูชันของเราทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ประหยัดทั้งเวลาและต้นทุน ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับองค์กรที่ต้องการปรับปรุงการดำเนินงานและลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน

การรวม Slack สำหรับบอทการบรรจบกันของ Nanonets

แชทบอทของเรามาพร้อมกับการผสานรวม Slack ที่พร้อมใช้งาน เมื่อแชทบอตของคุณพร้อม คุณสามารถตรวจสอบพื้นที่ทำงาน Slack ของคุณและดำเนินการคลิกสองครั้งเพื่อกำหนดค่าการผสานรวม เมื่อเสร็จแล้ว คุณจะสามารถถามคำถามและสนทนาโดยละเอียดเกี่ยวกับจุดบรรจบของคุณกับบอทได้โดยตรงจากแอป Slack ของคุณ โดยไม่ต้องสลับระหว่างแอปต่างๆ การบูรณาการนี้ส่งเสริมพื้นที่ทำงานดิจิทัลที่เป็นหนึ่งเดียว ช่วยให้เกิดการสื่อสารและการทำงานร่วมกันที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและความพึงพอใจของผู้ใช้

ลองดูการสาธิตด้านล่าง

[เนื้อหาฝัง]

สรุป

Confluence โดย Atlassian อำนวยความสะดวกในการทำงานเป็นทีมแบบดิจิทัล แต่มีฟีเจอร์การค้นหาขั้นพื้นฐาน Nanonets Confluence Bot ช่วยปรับปรุงสิ่งนี้ได้อย่างมากโดยการทำความเข้าใจบริบทและการเรียนรู้จากการโต้ตอบของผู้ใช้ ทำให้การค้นหาง่ายขึ้น นอกจากนี้ยังรักษาความปลอดภัยในการเข้าถึงเอกสาร เพื่อให้มั่นใจว่าเฉพาะผู้ใช้ที่ได้รับอนุญาตเท่านั้นที่สามารถเข้าถึงข้อมูลบางอย่างได้ นอกจากนี้ การบูรณาการ Slack ยังช่วยส่งเสริมพื้นที่ทำงานดิจิทัลที่เป็นหนึ่งเดียว เพิ่มประสิทธิภาพและความพึงพอใจของผู้ใช้ ด้วยการปรับปรุงเหล่านี้ Nanonets Confluence Bot จะปรับแต่งประสบการณ์การค้นหาใน Confluence ทำให้เกิดสภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกันที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับคุณและทีมของคุณ

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://nanonets.com/blog/search-in-confluence/