Tutorial e chatbot sulla ricerca di confluenza

Tutorial e chatbot sulla ricerca di confluenza

Timestamp: 11 ottobre 2023 4:39
Nodo di origine: 2930145

Introduzione

Confluence è uno strumento di collaborazione sviluppato da Atlassian, progettato per aiutare i team a collaborare e condividere le conoscenze in modo efficiente. Nello spazio di lavoro moderno, la capacità di lavorare insieme digitalmente ha un valore inestimabile. Confluence facilita tutto ciò offrendo una piattaforma in cui i team possono creare, condividere e collaborare su progetti in un unico posto. Al di là della semplice collaborazione, Confluence si distingue per funzionalità come la modifica in tempo reale, l'integrazione con altri prodotti Atlassian e un'interfaccia intuitiva, che lo rendono la scelta preferita per molte organizzazioni.

Tutorial sull'utilizzo della funzione di ricerca integrata di Confluence

In Confluence, la ricerca di informazioni o elementi specifici è una funzionalità semplice ma limitata. Ecco come puoi sfruttare al massimo le funzionalità di ricerca di Confluence:

Per avviare una ricerca di base:

  • Fai clic sull'icona della lente di ingrandimento presente nell'intestazione o utilizza semplicemente la scorciatoia Shift + / per concentrarsi sul campo di ricerca.
  • Digita la tua query nella barra di ricerca visualizzata nella parte superiore della pagina. Durante la digitazione, Confluence fornirà risultati di ricerca in tempo reale, fornendo suggerimenti in base ai contenuti disponibili sul tuo sito.

Per risultati più raffinati, la ricerca avanzata è dove dovresti andare:

  • Fai clic sull'icona della lente di ingrandimento e poi su "Ricerca avanzata" accanto alla barra di ricerca o utilizza la scorciatoia Shift + / seguito da a.
  • Qui puoi filtrare la tua ricerca in base a vari criteri come il tipo di contenuto (pagine, blog, allegati, ecc.), spazi, contributori e intervalli di date, tra gli altri.

3. Utilizzo della sintassi di ricerca:

Confluence supporta una gamma di sintassi di ricerca per restringere la ricerca:

  • Virgolette: utilizzare le virgolette per cercare una frase esatta. Ad esempio, "appunti della riunione".
  • Caratteri jolly: utilizzare l'asterisco * come carattere jolly per rappresentare un numero qualsiasi di caratteri in una parola.
  • Operatori booleani: utilizzo AND, ORe NOT per combinare o escludere termini.
  • Ricerche di prossimità: utilizzare la tilde ~ seguito da un numero per cercare parole entro una certa distanza l'una dall'altra. Ad esempio, "relazione annuale"~10.
  • Ricerca nei campi: cerca all'interno di campi specifici utilizzando la sintassi simile title:, text:, creator:e modifier: .

4. Ricerca di allegati:

Quando si tratta di cercare allegati specifici:

  • Spostarsi Search > Advanced Search.
  • Seleziona "Allegato" nella sezione "Tipo".
  • Utilizza la sintassi di ricerca /.*<attachment type>.*/. Ad esempio, per cercare file PNG, dovresti utilizzare /.*png.*/.

5. Ricerca nel database (per distribuzioni di server e data center):

Per coloro che hanno accesso al database Confluence, è possibile utilizzare query SQL specifiche per cercare particolari tipi di allegati. Ad esempio, per trovare tutti gli allegati PNG, potresti utilizzare la seguente query 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%';

Le query SQL possono essere modificate in base al tipo di allegato che stai cercando.

6. Ricerca cartella allegati (piattaforme specifiche):

Su alcune piattaforme, la sintassi di ricerca Unix può essere utilizzata direttamente nella cartella degli allegati di Confluence per trovare tipi di file specifici:

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

Questo cercherà ed elencherà tutti i file PNG nella directory degli allegati della tua istanza Confluence.

Ciascuno di questi metodi fornisce un diverso livello di granularità e controllo sulla tua ricerca, assicurandoti di trovare esattamente ciò di cui hai bisogno in Confluence.

Puoi approfondire la ricerca integrata di Confluence leggendo questi articoli:

Carenze della funzione di ricerca integrata di Confluence

La complessità intrinseca nella ricerca di Confluence deriva principalmente dalla sua incapacità di utilizzare l'essenza contestuale delle query di ricerca, a differenza dei motori di ricerca come Google. Ecco una ripartizione delle sfide:

  • Ripetizione nelle query di ricerca: Le occorrenze limitate di query di ricerca identiche nella cronologia delle ricerche spesso impediscono l'accuratezza dei risultati della ricerca, a causa dei dati contestuali minimi disponibili dalle ricerche precedenti. Ciò diventa particolarmente problematico quando gli utenti cercano informazioni aggiornate o recenti, che potrebbero essere sepolte sotto risultati obsoleti o meno pertinenti.
  • Comprensione semantica: L'incapacità della piattaforma di discernere i sinonimi o di ignorare le parole chiave spesso porta a suggerimenti di contenuti meno pertinenti. Ad esempio, distinguere tra “IT” come acronimo di Information Technology e “it” come pronome può essere complicato. Inoltre, questa mancanza di comprensione semantica potrebbe creare confusione quando nelle query di ricerca vengono utilizzati il ​​gergo o gli acronimi comuni del settore.
  • Dilemma della corrispondenza esatta: Durante il tentativo di eliminare le parole bloccate, Confluence a volte interrompe la ricerca della corrispondenza esatta, rendendo il compito ancora più impegnativo. Ciò potrebbe potenzialmente portare gli utenti a non trovare il documento o le informazioni esatte che stanno cercando, ostacolando così la produttività.
  • Dilemma unico per tutti: La diversità nelle strutture organizzative, nelle informazioni interne e nelle intenzioni degli utenti richiede un sistema di ricerca più personalizzato. Un approccio rudimentale di Machine Learning (ML) potrebbe potenzialmente migliorare l’esperienza di ricerca sfruttando i dati di interazione dell’utente per affinare la pertinenza della ricerca nel tempo. Parlando di ML, si potrebbero esplorare algoritmi come il filtraggio collaborativo o il deep learning per rendere la ricerca di Confluence più intuitiva e incentrata sull'utente.

In termini semplici, se Alice cerca un argomento (diciamo X) oggi e trova utile un documento (doc3), quando Bob cercherà lo stesso argomento (X) domani, doc3 dovrebbe apparire più in alto nei risultati di ricerca perché era utile ad Alice. Per far sì che ciò accada, il sistema deve tenere traccia di quali documenti le persone trovano utili. Tuttavia, questo tracciamento deve essere effettuato nel rispetto della privacy, in modo che solo le persone che dovrebbero vedere determinati documenti possano vederli. Inoltre, questo processo può consumare molte risorse del computer come memoria e spazio di archiviazione, il che può essere motivo di preoccupazione. Alcune organizzazioni potrebbero non disporre di risorse o personale aggiuntivi per gestire questa situazione, quindi preferiscono un sistema più semplice che potrebbe non migliorare nel tempo ma che sia facile da mantenere e non dia loro ulteriori grattacapi come l'esaurimento della memoria.

Cerca Confluenza con il Nanonets Confluence Bot

Nanonets introduce una soluzione trasformativa alle sfide sopra menzionate incontrate nelle funzionalità di ricerca di Confluence. L'utilizzo del nostro chatbot personalizzato basato su LLM come assistente può colmare in modo significativo le lacune e perfezionare l'esperienza di ricerca dell'utente. Ecco come:

  • Comprensione contestuale: A differenza dei metodi di ricerca tradizionali, il nostro chatbot comprende il contesto delle query di ricerca. Ad esempio, la ricerca di “Java” mostrerà risultati relativi al linguaggio di programmazione, non all’isola o al caffè. La tecnologia LLM (Language Model) alla base del nostro chatbot è particolarmente adatta per comprendere meglio le sfumature e il contesto, fornendo così risultati di ricerca più accurati e pertinenti.
  • Imparare dall'interazione dell'utente: Il nostro chatbot può imparare da come gli utenti interagiscono con il motore di ricerca. Se si accede spesso a un documento tramite una determinata query, verrà classificato più in alto per ricerche future simili, come un documento che diventa più popolare quando viene cercato "Metodologia Agile". Nel tempo, questo apprendimento potrebbe evolversi per anticipare meglio le esigenze degli utenti, rendendo il processo di ricerca molto più intuitivo.
  • Relazioni semantiche: Il chatbot basato su LLM è in grado di riconoscere sinonimi e termini correlati, migliorando i suggerimenti di ricerca. Ad esempio, una ricerca per “monitoraggio dei bug” mostrerà anche i documenti relativi al “monitoraggio dei problemi” e al “monitoraggio degli errori”.
  • Contenuti suggeriti dall'utente: Gli utenti possono suggerire contenuti per query di ricerca specifiche, migliorando nel tempo il database di ricerca. Ciò rende i documenti più facili da trovare, ad esempio rendendo un documento più visibile per le domande sulle “pratiche Scrum”.
  • Gestione dei diritti di accesso: Garantiamo che solo gli utenti autorizzati possano accedere a determinati documenti durante una ricerca. Ad esempio, se due progetti hanno documenti riservati, una ricerca mostrerà solo i documenti del progetto di chi ha effettuato la ricerca, mantenendo riservati i documenti degli altri progetti.
  • Ottimizzazione delle risorse: Le nostre soluzioni funzionano in modo efficiente, risparmiando tempo e costi, il che è fondamentale per le organizzazioni che desiderano semplificare le operazioni e ridurre le spese operative.

Integrazione Slack per il bot Confluence di Nanonets

Il nostro chatbot viene fornito con un'integrazione Slack pronta all'uso. Una volta che il tuo chatbot è pronto, puoi semplicemente autenticare il tuo spazio di lavoro Slack ed eseguire un paio di clic per configurare l'integrazione. Una volta terminato, potrai porre domande e persino avere conversazioni dettagliate sui tuoi spazi di confluenza con il bot direttamente dalla tua app Slack, senza dover passare da un'app all'altra. Questa integrazione promuove uno spazio di lavoro digitale unificato, consentendo comunicazione e collaborazione semplificate, migliorando così la produttività e la soddisfazione degli utenti.

Dai un'occhiata alla demo qui sotto.

[Contenuto incorporato]

Conclusione

Confluence di Atlassian facilita il lavoro di squadra digitale ma dispone di una funzionalità di ricerca di base. Il Nanonets Confluence Bot migliora significativamente questo aspetto comprendendo il contesto e imparando dalle interazioni degli utenti, rendendo le ricerche più intuitive. Mantiene inoltre la sicurezza dell'accesso ai documenti, garantendo che solo gli utenti autorizzati possano accedere a determinate informazioni. Inoltre, la sua integrazione con Slack promuove uno spazio di lavoro digitale unificato, migliorando la produttività e la soddisfazione degli utenti. Attraverso questi miglioramenti, il Bot Nanonets Confluence perfeziona l'esperienza di ricerca in Confluence, contribuendo a creare un ambiente collaborativo più efficace per te e i tuoi team.

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