Hướng dẫn tìm kiếm hợp lưu & Chatbots

Hướng dẫn tìm kiếm hợp lưu & Chatbots

Dấu thời gian: 11 tháng 2023 năm 4 39:XNUMX sáng
Nút nguồn: 2930145

Giới thiệu

Confluence là một công cụ cộng tác do Atlassian phát triển, được thiết kế để giúp các nhóm cộng tác và chia sẻ kiến ​​thức một cách hiệu quả. Trong không gian làm việc hiện đại, khả năng làm việc cùng nhau bằng kỹ thuật số là vô giá. Confluence tạo điều kiện thuận lợi cho việc này bằng cách cung cấp một nền tảng nơi các nhóm có thể tạo, chia sẻ và cộng tác trên các dự án ở cùng một nơi. Ngoài sự hợp tác đơn thuần, Confluence còn nổi bật với các tính năng như chỉnh sửa theo thời gian thực, tích hợp với các sản phẩm Atlassian khác và giao diện thân thiện với người dùng, khiến nó trở thành lựa chọn ưu tiên của nhiều tổ chức.

Hướng dẫn sử dụng Tính năng tìm kiếm tích hợp của Confluence

Trong Confluence, tìm kiếm thông tin hoặc các mục cụ thể là một tính năng đơn giản nhưng có nhiều hạn chế. Đây là cách bạn có thể tận dụng tối đa khả năng tìm kiếm của Confluence:

Để bắt đầu tìm kiếm cơ bản:

  • Nhấp vào biểu tượng kính lúp có trong tiêu đề hoặc chỉ cần sử dụng phím tắt Shift + / để tập trung vào lĩnh vực tìm kiếm.
  • Nhập truy vấn của bạn vào thanh tìm kiếm xuất hiện ở đầu trang. Khi bạn nhập, Confluence sẽ cung cấp kết quả tìm kiếm trực tiếp, đưa ra đề xuất dựa trên nội dung có sẵn trên trang web của bạn.

Để có kết quả tinh tế hơn, Tìm kiếm nâng cao là nơi bạn nên hướng tới:

  • Nhấp vào biểu tượng kính lúp rồi nhấp vào “Tìm kiếm nâng cao” bên cạnh thanh tìm kiếm hoặc sử dụng phím tắt Shift + / tiếp theo a.
  • Tại đây, bạn có thể lọc tìm kiếm của mình dựa trên các tiêu chí khác nhau như loại nội dung (trang, blog, tệp đính kèm, v.v.), không gian, người đóng góp và phạm vi ngày cùng với những tiêu chí khác.

3. Sử dụng Cú pháp Tìm kiếm:

Confluence hỗ trợ một loạt cú pháp tìm kiếm để giúp thu hẹp tìm kiếm của bạn:

  • Dấu ngoặc kép: Sử dụng dấu ngoặc kép để tìm kiếm một cụm từ chính xác. Ví dụ: “ghi chú cuộc họp”.
  • Ký tự đại diện: Sử dụng dấu hoa thị * dưới dạng ký tự đại diện để biểu thị số lượng ký tự bất kỳ trong một từ.
  • Toán tử Boolean: Sử dụng AND, ORvà NOT để kết hợp hoặc loại trừ các điều khoản.
  • Tìm kiếm lân cận: Sử dụng dấu ngã ~ theo sau là một số để tìm kiếm các từ trong một khoảng cách nhất định với nhau. Ví dụ: “báo cáo thường niên”~10.
  • Tìm kiếm trường: Tìm kiếm trong các trường cụ thể bằng cú pháp như title:, text:, creator:và modifier: Trong số những người khác.

4. Tìm kiếm tệp đính kèm:

Khi tìm kiếm các tệp đính kèm cụ thể:

  • Hướng đến Search > Advanced Search.
  • Chọn “Đính kèm” trong phần “Loại”.
  • Sử dụng cú pháp tìm kiếm /.*<attachment type>.*/. Ví dụ: để tìm kiếm tệp PNG, bạn sẽ sử dụng /.*png.*/.

5. Tìm kiếm cơ sở dữ liệu (dành cho triển khai Máy chủ và Trung tâm dữ liệu):

Đối với những người có quyền truy cập vào cơ sở dữ liệu Confluence, các truy vấn SQL cụ thể có thể được sử dụng để tìm kiếm các loại tệp đính kèm cụ thể. Ví dụ: để tìm tất cả tệp đính kèm PNG, bạn có thể sử dụng truy vấn SQL sau:

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%';

Các truy vấn SQL có thể được điều chỉnh dựa trên loại tệp đính kèm mà bạn đang tìm kiếm.

6. Tìm kiếm thư mục đính kèm (nền tảng cụ thể):

Trên một số nền tảng nhất định, cú pháp tìm kiếm Unix có thể được sử dụng trực tiếp trong thư mục đính kèm của Confluence để tìm các loại tệp cụ thể:

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

Thao tác này sẽ tìm kiếm và liệt kê tất cả các tệp PNG trong thư mục đính kèm của phiên bản Confluence của bạn.

Mỗi phương pháp này cung cấp mức độ chi tiết và khả năng kiểm soát khác nhau đối với tìm kiếm của bạn, đảm bảo bạn tìm thấy chính xác những gì mình cần trong Confluence.

Bạn có thể tìm hiểu sâu hơn về tìm kiếm tích hợp sẵn của Confluence bằng cách đọc các bài viết này –

Những thiếu sót của Tính năng tìm kiếm tích hợp trong Confluence

Sự phức tạp vốn có trong việc tìm kiếm Confluence chủ yếu xuất phát từ việc nó không thể tận dụng bản chất ngữ cảnh của các truy vấn tìm kiếm, không giống như các công cụ tìm kiếm như Google. Dưới đây là bảng phân tích các thách thức:

  • Sự lặp lại trong Truy vấn Tìm kiếm: Số lần xuất hiện hạn chế của các truy vấn tìm kiếm giống hệt nhau trong lịch sử tìm kiếm thường cản trở tính chính xác của kết quả tìm kiếm do dữ liệu ngữ cảnh tối thiểu có sẵn từ các tìm kiếm trước đây. Điều này trở nên đặc biệt rắc rối khi người dùng đang tìm kiếm thông tin cập nhật hoặc gần đây, thông tin này có thể bị chôn vùi trong các kết quả lỗi thời hoặc ít liên quan hơn.
  • Hiểu biết ngữ nghĩa: Việc nền tảng thiếu khả năng phân biệt các từ đồng nghĩa hoặc bỏ qua các từ dừng thường dẫn đến các đề xuất nội dung ít phù hợp hơn. Ví dụ: việc phân biệt giữa “IT” là từ viết tắt của Công nghệ thông tin và “it” là một đại từ có thể khó khăn. Ngoài ra, sự thiếu hiểu biết về ngữ nghĩa này có thể dẫn đến nhầm lẫn khi sử dụng các thuật ngữ hoặc từ viết tắt phổ biến trong ngành trong các truy vấn tìm kiếm.
  • Vấn đề nan giải về trận đấu chính xác: Trong khi cố gắng loại bỏ các từ dừng, Confluence đôi khi làm gián đoạn việc tìm kiếm đối sánh chính xác, khiến nhiệm vụ càng trở nên khó khăn hơn. Điều này có thể dẫn đến việc người dùng không tìm thấy chính xác tài liệu hoặc thông tin mà họ đang tìm kiếm, từ đó cản trở năng suất.
  • Vấn đề nan giải chung cho tất cả: Sự đa dạng trong cơ cấu tổ chức, thông tin nội bộ và ý định của người dùng đòi hỏi một hệ thống tìm kiếm được cá nhân hóa hơn. Phương pháp tiếp cận Machine Learning (ML) thô sơ có thể nâng cao trải nghiệm tìm kiếm bằng cách tận dụng dữ liệu tương tác của người dùng để tinh chỉnh mức độ liên quan của tìm kiếm theo thời gian. Thảo luận về ML, các thuật toán như lọc cộng tác hoặc học sâu có thể được khám phá để giúp tìm kiếm của Confluence trực quan hơn và lấy người dùng làm trung tâm hơn.

Nói một cách đơn giản, nếu Alice tra cứu một chủ đề (giả sử X) hôm nay và thấy một tài liệu (doc3) hữu ích thì khi Bob tìm kiếm chủ đề tương tự (X) vào ngày mai, doc3 sẽ hiển thị cao hơn trong kết quả tìm kiếm vì nó đã được hữu ích cho Alice. Để thực hiện được điều này, hệ thống cần theo dõi những tài liệu nào mọi người thấy hữu ích. Tuy nhiên, việc theo dõi này cần phải được thực hiện theo cách tôn trọng quyền riêng tư, để chỉ những người được cho là xem một số tài liệu nhất định mới có thể nhìn thấy chúng. Ngoài ra, quá trình này có thể sử dụng nhiều tài nguyên máy tính như bộ nhớ và bộ lưu trữ, điều này có thể gây lo ngại. Một số tổ chức có thể không có thêm tài nguyên hoặc nhân viên để quản lý việc này, vì vậy họ thích một hệ thống đơn giản hơn, có thể không cải thiện theo thời gian nhưng dễ bảo trì và không khiến họ phải đau đầu thêm như hết bộ nhớ.

Tìm kiếm hợp lưu với Bot hợp lưu Nanonets

Nanonets giới thiệu một giải pháp biến đổi cho những thách thức nói trên gặp phải trong các chức năng tìm kiếm của Confluence. Việc sử dụng chatbot dựa trên LLM tùy chỉnh của chúng tôi làm trợ lý có thể thu hẹp đáng kể các khoảng cách và cải thiện trải nghiệm tìm kiếm của người dùng. Đây là cách thực hiện:

  • Hiểu theo ngữ cảnh: Không giống như các phương pháp tìm kiếm truyền thống, chatbot của chúng tôi hiểu ngữ cảnh của truy vấn tìm kiếm. Ví dụ: tìm kiếm “Java” sẽ đưa ra kết quả liên quan đến ngôn ngữ lập trình chứ không phải hòn đảo hay cà phê. Công nghệ LLM (Mô hình ngôn ngữ) đằng sau chatbot của chúng tôi được thiết kế đặc biệt để hiểu rõ hơn các sắc thái và ngữ cảnh, từ đó cung cấp kết quả tìm kiếm chính xác và phù hợp hơn.
  • Học hỏi từ sự tương tác của người dùng: Chatbot của chúng tôi có thể học hỏi từ cách người dùng tương tác với công cụ tìm kiếm. Nếu một tài liệu thường được truy cập thông qua một truy vấn nhất định, nó sẽ được xếp hạng cao hơn cho các tìm kiếm tương tự trong tương lai, chẳng hạn như một tài liệu trở nên phổ biến hơn khi được tìm kiếm “Phương pháp Agile”. Theo thời gian, quá trình học hỏi này có thể phát triển để dự đoán nhu cầu của người dùng tốt hơn, giúp quá trình tìm kiếm trở nên trực quan hơn nhiều.
  • Mối quan hệ ngữ nghĩa: Chatbot dựa trên LLM có thể nhận ra các từ đồng nghĩa và thuật ngữ liên quan, cải thiện các đề xuất tìm kiếm. Ví dụ: tìm kiếm “theo dõi lỗi” cũng sẽ hiển thị các tài liệu liên quan đến “theo dõi vấn đề” và “theo dõi lỗi”.
  • Nội dung do người dùng đề xuất: Người dùng có thể đề xuất nội dung cho các truy vấn tìm kiếm cụ thể, nâng cao cơ sở dữ liệu tìm kiếm theo thời gian. Điều này làm cho tài liệu dễ tìm hơn, chẳng hạn như làm cho tài liệu hiển thị rõ hơn cho các truy vấn về “thực hành Scrum”.
  • Quản lý quyền truy cập: Chúng tôi đảm bảo chỉ những người dùng được ủy quyền mới có thể truy cập một số tài liệu nhất định trong quá trình tìm kiếm. Ví dụ: nếu hai dự án có tài liệu bí mật, tìm kiếm sẽ chỉ hiển thị tài liệu từ dự án của chính người tìm kiếm, giữ bí mật cho tài liệu của dự án khác.
  • Tối ưu hóa tài nguyên: Các giải pháp của chúng tôi hoạt động hiệu quả, tiết kiệm cả thời gian và chi phí, điều này rất quan trọng đối với các tổ chức muốn hợp lý hóa hoạt động và giảm chi phí hoạt động.

Tích hợp Slack cho Bot hợp lưu Nanonets

Chatbot của chúng tôi được tích hợp sẵn Slack để sử dụng. Khi chatbot của bạn đã sẵn sàng, bạn chỉ cần xác thực không gian làm việc Slack của mình và thực hiện một vài cú nhấp chuột để định cấu hình tích hợp. Sau khi hoàn tất, bạn sẽ có thể đặt câu hỏi và thậm chí trò chuyện chi tiết về không gian hợp lưu của mình với bot trực tiếp từ ứng dụng Slack mà không cần phải chuyển đổi giữa các ứng dụng. Sự tích hợp này thúc đẩy một không gian làm việc kỹ thuật số thống nhất, cho phép giao tiếp và cộng tác hợp lý, từ đó nâng cao năng suất và sự hài lòng của người dùng.

Hãy xem bản demo dưới đây.

[Nhúng nội dung]

Kết luận

Confluence by Atlassian tạo điều kiện làm việc nhóm kỹ thuật số nhưng có tính năng tìm kiếm cơ bản. Nanonets Confluence Bot cải thiện đáng kể điều này bằng cách hiểu ngữ cảnh và học hỏi từ các tương tác của người dùng, giúp tìm kiếm trực quan hơn. Nó cũng duy trì bảo mật truy cập tài liệu, đảm bảo chỉ những người dùng được ủy quyền mới có thể truy cập một số thông tin nhất định. Hơn nữa, tích hợp Slack của nó thúc đẩy một không gian làm việc kỹ thuật số thống nhất, nâng cao năng suất và sự hài lòng của người dùng. Thông qua những cải tiến này, Nanonets Confluence Bot cải tiến trải nghiệm tìm kiếm trong Confluence, góp phần mang lại môi trường cộng tác hiệu quả hơn cho bạn và nhóm của bạn.

Dấu thời gian:

Thêm từ AI & Máy học