Посібник Confluence Search і чат-боти

Вступ

Confluence — це інструмент для співпраці, розроблений Atlassian, який допомагає командам ефективно співпрацювати та обмінюватися знаннями. У сучасному робочому просторі здатність працювати разом у цифровому вигляді є безцінною. Confluence полегшує це, пропонуючи платформу, на якій команди можуть створювати проекти, ділитися ними та співпрацювати в одному місці. Окрім простої співпраці, Confluence виділяється такими функціями, як редагування в реальному часі, інтеграція з іншими продуктами Atlassian та зручний інтерфейс, що робить його кращим вибором для багатьох організацій.

Підручник із використання вбудованої функції пошуку Confluence

У Confluence пошук інформації або конкретних елементів є простою, але обмеженою функцією. Ось як ви можете максимально використати можливості пошуку Confluence:

1. Базовий пошук:

Щоб почати базовий пошук:

• Клацніть значок лупи в заголовку або просто скористайтеся ярликом Shift + / щоб зосередитися на полі пошуку.
• Введіть свій запит у рядок пошуку, який з’являється у верхній частині сторінки. Коли ви вводите текст, Confluence надаватиме результати пошуку в реальному часі, створюючи пропозиції на основі вмісту, доступного на вашому сайті.

2. Розширений пошук:

Щоб отримати точніші результати, скористайтеся розширеним пошуком:

• Натисніть на піктограму лупи, а потім на «Розширений пошук» поруч із рядком пошуку або скористайтеся ярликом Shift + / подальшою a.
• Тут ви можете відфільтрувати пошук за різними критеріями, як-от тип вмісту (сторінки, блоги, вкладення тощо), місця, співавтори та діапазони дат тощо.

3. Використання синтаксису пошуку:

Confluence підтримує низку синтаксису пошуку, щоб звузити пошук:

• Лапки: використовуйте лапки для пошуку точної фрази. Наприклад, «нотатки зустрічі».
• Символи підстановки: використовуйте зірочку * як символ підстановки для представлення будь-якої кількості символів у слові.
• Логічні оператори: Використовуйте AND, OR та NOT поєднувати або виключати терміни.
• Пошуки на відстані: використовуйте тильду ~ а потім номер для пошуку слів на певній відстані одне від одного. Наприклад, «річний звіт»~10.
• Пошук по полю: шукайте в певних полях за допомогою синтаксису title:, text:, creator: та modifier: та інші.

4. Пошук вкладень:

Що стосується пошуку конкретних вкладень:

• перейдіть до Search > Advanced Search.
• Виберіть «Вкладення» в розділі «Тип».
• Використовуйте синтаксис пошуку /.*<attachment type>.*/. Наприклад, щоб шукати файли PNG, ви б використали /.*png.*/.

5. Пошук у базі даних (для розгортання серверів і центрів обробки даних):

Для тих, хто має доступ до бази даних Confluence, можна використовувати спеціальні запити SQL для пошуку певних типів вкладень. Наприклад, щоб знайти всі вкладені файли у форматі PNG, можна використати такий SQL-запит:

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%';

Запити SQL можна налаштувати залежно від типу вкладення, яке ви шукаєте.

6. Пошук у папці вкладень (на окремих платформах):

На певних платформах синтаксис пошуку Unix можна використовувати безпосередньо в папці вкладень Confluence для пошуку певних типів файлів:

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

Це здійснить пошук і список усіх файлів PNG у каталозі вкладень вашого екземпляра Confluence.

Кожен із цих методів забезпечує різний рівень деталізації та контролю над вашим пошуком, гарантуючи, що ви знайдете саме те, що вам потрібно в Confluence.

Ви можете глибше заглибитися у вбудований пошук Confluence, прочитавши ці статті –

Недоліки вбудованої функції пошуку Confluence

Внутрішня складність пошуку Confluence насамперед пов’язана з його нездатністю використовувати контекстну сутність пошукових запитів, на відміну від пошукових систем, таких як Google. Ось розбивка викликів:

• Повторення в пошукових запитах: Обмежена кількість ідентичних пошукових запитів в історії пошуку часто перешкоджає точності результатів пошуку через мінімальну кількість контекстних даних, доступних із попередніх пошуків. Це стає особливо проблематичним, коли користувачі шукають оновлену або свіжу інформацію, яка може бути прихована під застарілими або менш релевантними результатами.
• Семантичне розуміння: Нездатність платформи розпізнавати синоніми або ігнорувати стоп-слова часто призводить до менш релевантного вмісту. Наприклад, розрізнити «IT» як абревіатуру інформаційних технологій і «it» як займенник може бути складно. Крім того, відсутність семантичного розуміння може призвести до плутанини, коли в пошукових запитах використовується поширений галузевий жаргон або акроніми.
• Дилема точної відповідності: Намагаючись усунути стоп-слова, Confluence іноді порушує пошук точної відповідності, що робить завдання ще більш складним. Це потенційно може призвести до того, що користувачі не знайдуть потрібний документ або інформацію, що заважає продуктивності.
• Універсальна дилема: Різноманітність організаційних структур, внутрішньої інформації та намірів користувачів вимагає більш персоналізованої системи пошуку. Рудиментарний підхід машинного навчання (ML) може потенційно покращити пошуковий досвід, використовуючи дані про взаємодію з користувачем для покращення релевантності пошуку з часом. Якщо говорити про ML, то можна вивчити такі алгоритми, як спільне фільтрування або глибоке навчання, щоб зробити пошук Confluence більш інтуїтивно зрозумілим і орієнтованим на користувача.

Простіше кажучи, якщо Аліса сьогодні шукає тему (скажімо, X) і знаходить документ (doc3) корисним, тоді, коли Боб шукатиме ту саму тему (X) завтра, doc3 має відображатися вище в результатах пошуку, оскільки це було корисний для Аліси. Щоб це сталося, система має відстежувати, які документи люди вважають корисними. Однак це відстеження має здійснюватися таким чином, щоб поважати конфіденційність, щоб лише люди, які мають бачити певні документи, могли їх бачити. Крім того, цей процес може використовувати багато ресурсів комп’ютера, таких як пам’ять і сховище, що може викликати занепокоєння. Деякі організації можуть не мати додаткових ресурсів або персоналу, щоб керувати цим, тому вони віддають перевагу простішій системі, яка може не вдосконалюватися з часом, але її легко підтримувати та не створює додаткових головних болів, як-от нестача пам’яті.

Search Confluence з роботом Nanonets Confluence

Nanonets представляє трансформаційне рішення для вирішення вищезазначених проблем, які виникають у пошукових функціях Confluence. Використання нашого спеціального чат-бота на базі LLM як помічника може суттєво подолати прогалини та покращити пошук користувача. Ось як:

• Контекстне розуміння: На відміну від традиційних методів пошуку, наш чат-бот розуміє контекст пошукових запитів. Наприклад, пошук за запитом «Java» відобразить результати, пов’язані з мовою програмування, а не з островом чи кавою. Технологія LLM (Language Model), що лежить в основі нашого чат-бота, спеціально розроблена для кращого розуміння нюансів і контексту, що забезпечує більш точні та релевантні результати пошуку.
• Навчання взаємодії з користувачем: Наш чат-бот може вивчати те, як користувачі взаємодіють із пошуковою системою. Якщо до документа часто звертаються за допомогою певного запиту, він матиме вищий рейтинг для подібних майбутніх пошуків, як документ, який стає більш популярним, якщо шукати «гнучку методологію». З часом це навчання може розвиватися, щоб краще передбачати потреби користувачів, роблячи процес пошуку набагато інтуїтивнішим.
• Семантичні зв'язки: Чат-бот на базі LLM може розпізнавати синоніми та пов’язані терміни, покращуючи пошукові пропозиції. Наприклад, пошук за запитом «відстеження помилок» також покаже документи, пов’язані з «відстеженням проблем» і «відстеженням помилок».
• Вміст, запропонований користувачами: Користувачі можуть пропонувати вміст для конкретних пошукових запитів, покращуючи базу даних пошуку з часом. Це полегшує пошук документів, наприклад, робить документ більш видимим для запитів щодо «практик Scrum».
• Керування правами доступу: Ми гарантуємо, що лише авторизовані користувачі можуть отримати доступ до певних документів під час пошуку. Наприклад, якщо два проекти мають конфіденційні документи, пошук відображатиме лише документи з власного проекту шукача, зберігаючи конфіденційність документів іншого проекту.
• Оптимізація ресурсів: Наші рішення працюють ефективно, заощаджуючи час і кошти, що має вирішальне значення для організацій, які прагнуть оптимізувати роботу та зменшити операційні витрати.

Slack Integration for Nanonets Confluence Bot

Наш чат-бот поставляється з готовою до використання інтеграцією Slack. Коли ваш чат-бот буде готовий, ви можете просто автентифікувати свій робочий простір Slack і виконати кілька клацань, щоб налаштувати інтеграцію. Після цього ви зможете задавати запитання та навіть детально обговорювати свої простори злиття з ботом безпосередньо з додатка Slack, не перемикаючись між додатками. Ця інтеграція сприяє уніфікованому цифровому робочому простору, що дозволяє спрощувати спілкування та співпрацю, таким чином підвищуючи продуктивність і задоволеність користувачів.

Подивіться на демонстрацію нижче.

[Вбудоване вміст]

Висновок

Confluence від Atlassian полегшує цифрову командну роботу, але має базову функцію пошуку. Бот Nanonets Confluence значно покращує це, розуміючи контекст і вивчаючи взаємодію користувачів, роблячи пошук більш інтуїтивно зрозумілим. Він також забезпечує безпеку доступу до документів, гарантуючи доступ до певної інформації лише авторизованим користувачам. Крім того, його інтеграція Slack сприяє уніфікованому цифровому робочому простору, підвищуючи продуктивність і задоволеність користувачів. Завдяки цим удосконаленням Nanonets Confluence Bot вдосконалює пошук у Confluence, сприяючи більш ефективному середовищу співпраці для вас і ваших команд.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://nanonets.com/blog/search-in-confluence/