Ein Fragment ist ein kurzer Textabschnitt, normalerweise in Absatzlänge, der nützliche und relevante Informationen enthält. Der Themenausschnitt einer Genius-Ergebnisantwort gibt den Betreff der Antwort an, während der Antwortausschnitt Details zu diesem Thema enthält.

Genius-Ergebnisse für F&A unterstützen nur Suchen auf Englisch.

Da die F&A-Implementierung auf Deep Neural Networks basiert, die kontinuierlich verbessert werden, können die F&A-Ergebnisse für bestimmte Abfragen von Release zu Release variieren. Artikel, die durch Ergebnisverbesserungsregeln unterstützt oder heraufgestuft werden, werden mit größerer Wahrscheinlichkeit als Genius-Ergebnisse für F&A angezeigt, es ist jedoch nicht garantiert, dass sie angezeigt werden.

Themen- und Antwortausschnittextraktion für F&A Genius-Ergebnisse

Standardmäßig bestimmt KI-Suche automatisch, welche Elemente der HTML-Feldwerte eines Wissen -Artikels als F&A-Thema und Antwortausschnitte extrahiert werden sollen. Sie können die Kriterien für dieses Extraktionsverhalten nicht konfigurieren.

Das Verhalten bei der Extraktion von Themen- und Antwortausschnitten variiert je nach Quelltabelle für den Artikel Wissen :

Da das Standardextraktionsverhalten die Suchgenauigkeit begünstigt, werden möglicherweise nicht alle gewünschten F&A-Themen- und Antwortausschnitte extrahiert. Sie können das Extraktionsverhalten für einen Wissen -Artikel überschreiben, indem Sie manuell Themen- und Antwortausschnitte in den HTML-Feldern dieses Artikels festlegen. Das manuelle Kennzeichnen von Fragmenten erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass sie als F&A-Ergebnisse angezeigt werden, garantiert dies jedoch nicht.

Um Ausschnitte für einen Artikel manuell zu bestimmen, legen Sie die folgenden HTML-Klassen für Elemente in den HTML-Feldern des Artikels fest.

Modell für maschinelles Leseverständnis

KI-Suche verwendet ein MRC-Modell (maschinelles Leseverstehen), um extrahierte Antwortausschnitte zu validieren. Das MRC-Modell analysiert jedes extrahierte Fragment, um festzustellen, ob Ihre Frage beantwortet wird. Ein Antwortausschnitt muss diesen Validierungsfilterschritt durchlaufen, bevor er als Genius-Ergebnisantwort für F&A angezeigt werden kann.

Wenn Sie die Faktoidextraktion für F&A Genius-Ergebnisse aktivieren, findet das MRC-Modell auch die genaue Textspanne innerhalb des extrahierten Fragments, die die Antwort auf Ihre Frage darstellt.

Sie können keine Einstellungen für MRC-Modelle konfigurieren oder auswählen, welches Modell für Genius-Ergebnisse für F&A verwendet werden soll. KI-Suche führt A/B-Tests mit verschiedenen Suchabfrageparameterwerten durch, um automatisch das beste MRC-Modell für Sie auszuwählen. Weitere Informationen zu diesem A/B-Testprozess finden Sie unter Bewertungs-Framework für Suchabfrageparameter.

Wissensmanagement und F&A Genius-Ergebnisse

Wenn Sie das Plugin Wissensmanagement Advanced (com.snc.knowledge_advanced) aktivieren, können F&A Genius-Ergebnisse Antworten aus Datensätzen in der Tabelle „FAQ“ [kb_template_faq] sowie aus Datensätzen in der Tabelle „Wissen“ [kb_knowledge] und ihren untergeordneten Tabellen zurückgeben.

Angenommen, Sie erstellen einen FAQ-Datensatz mit der Frage „Wie setze ich mein Passwort zurück?“.. Wenn ein Benutzer nach wie ich mein Passwort zurücksetzesucht, gibt KI-Suche eine F&A Genius-Ergebniskarte mit einem Antwortausschnitt zurück, der aus dem Antwortfeldwert des FAQ-Datensatzes extrahiert wird.

Interaktion mit anderen Suchfunktionen für F&A Genius-Ergebnisse

In der folgenden Tabelle werden Interaktionen zwischen Genius-Ergebnissen für F&A und anderen Suchfunktionen beschrieben.