스니펫은 유용하고 관련 있는 정보를 포함하는 일반적으로 단락 길이의 짧은 텍스트 섹션입니다. Genius 결과 답변의 주제 스니펫 은 답변의 주제를 나타내고 답변 스니펫 은 해당 주제에 대한 세부 정보를 제공합니다.

Q&A Genius 결과는 영어 검색만 지원합니다.

Q&A 구현은 지속적으로 개선되는 심층 신경망을 기반으로 하기 때문에 특정 쿼리에 대한 Q&A 결과는 릴리스마다 다를 수 있습니다. 결과 개선 규칙에 의해 부스트 또는 승격된 문서는 Q&A Genius 결과로 표시될 가능성이 높지만 표시가 보장되지는 않습니다.

Q&A Genius 결과에 대한 주제 및 답변 스니펫 추출

기본적으로 AI 검색 Q&A 주제 및 답변 스니펫으로 추출할 문서의 HTML 필드 값 요소를 지식 자동으로 결정합니다. 이 추출 동작에 대한 기준을 구성할 수 없습니다.

주제 및 답변 스니펫 추출 동작은 문서의 지식 소스 테이블에 따라 다릅니다.

기본 추출 동작은 검색 정확도를 선호하기 때문에 원하는 모든 Q&A 주제와 답변 스니펫을 추출하지 못할 수 있습니다. 문서의 HTML 필드에 주제 및 답변 스니펫을 수동으로 지정하여 문서의 지식 추출 동작을 재정의할 수 있습니다. 스니펫을 수동으로 지정하면 스니펫이 Q&A 결과로 표시될 가능성이 높아지지만 반드시 표시될 수 있다고 보장되는 것은 아닙니다.

문서의 스니펫을 수동으로 지정하려면 문서의 HTML 필드에 있는 요소에 다음 HTML 클래스를 설정합니다.

기계 읽기 이해 모델

AI 검색 는 기계 독해(MRC) 모델을 사용하여 추출된 답변 스니펫을 확인합니다. MRC 모델은 추출된 각 스니펫을 분석하여 질문에 대한 답변인지 확인합니다. 답변 스니펫이 Q&A Genius 결과 답변으로 표시될 수 있으려면 먼저 이 확인 필터 단계를 통과해야 합니다.

Q&A Genius 결과에 대해 팩토이드 추출을 활성화하면 MRC 모델이 추출된 스니펫 내에서 질문에 대한 답변을 나타내는 정확한 텍스트 범위를 찾습니다.

MRC 모델에 대한 설정을 구성하거나 Q&A Genius 결과에 사용할 모델을 선택할 수 없습니다. AI 검색 는 다양한 검색 쿼리 매개변수 값으로 A/B 테스트를 수행하여 가장 적합한 MRC 모델을 자동으로 선택합니다. 이 A/B 테스트 프로세스에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 참조하십시오 검색 쿼리 매개변수 평가 프레임워크.

지식 관리 및 Q&A Genius 결과

고급 플러그인(com.snc.knowledge_advanced)을 활성화 지식 관리 하면 Q&A Genius 결과에서 FAQ [kb_template_faq] 테이블의 기록뿐만 아니라 지식 [kb_knowledge] 테이블과 하위 테이블의 기록에서도 답변을 반환할 수 있습니다.

예를 들어, 암호를 재설정하려면 어떻게 해야 합니까?라는 질문이 포함된 FAQ 기록을 생성한다고 가정해 보겠습니다. 사용자가 암호를 재설정하는 방법을 검색하면 AI 검색 FAQ 기록의 답변 필드 값에서 추출한 답변 스니펫이 포함된 Q&A Genius 결과 카드를 반환합니다.

Q&A Genius 결과에 대한 다른 검색 기능과의 상호작용

다음 표에서는 Q&A Genius 결과와 기타 검색 기능 간의 상호 작용을 설명합니다.