결과 개선 규칙을 사용하여 검색 결과 부스트

  • 릴리스 버전: Xanadu
  • 업데이트 날짜 2024년 08월 01일
  • 소요 시간: 3분

    • 결과 개선 규칙을 구성하여 사용자 지정 조건을 충족하는 검색 결과의 관련성 점수를 높입니다.

    시작하기 전에

    먼저 결과 개선 규칙을 만들어 트리거 조건을 정의한 후 다음 단계에 따라 규칙이 활성화될 때 수행할 작업을 정의합니다. 결과 개선 규칙을 만드는 단계는 을 참조하십시오 결과 개선 규칙 만들기.

    필요한 역할: ais_admin

    이 태스크 정보

    향상 작업이 있는 결과 개선 규칙이 활성화 AI 검색 되면 작업에 지정된 인덱싱된 소스에서 검색 결과의 관련성 점수를 수정합니다. 다음 부스트 유형 중 하나를 선택할 수 있습니다.
    • 지정된 인덱싱된 소스의 모든 검색 결과를 부스트합니다.
    • 동적으로 채워진 검색 프로그램 사용자 컨텍스트 요소와 일치하는 필드 값을 가진 지정된 인덱싱된 소스의 검색 결과만 부스트합니다.
    • 작업에 지정된 정적 문자열 값과 일치하는 필드 값을 가진 지정된 인덱싱된 소스의 검색 결과만 부스트합니다.

    각 부스트 동작에 대한 부스트 가중치 를 지정할 수 있습니다. 부스트 동작의 영향을 받는 검색 결과의 관련성 점수를 변경하는 데 사용하는 정수 값 AI 검색 입니다. 부스트 가중치는 양수 또는 음수일 수 있습니다.

    양수 부스트 가중치는 부스트된 검색 결과의 관련성 점수를 높입니다. 부스트 가중치가 1이 될 때마다 부스트된 검색결과의 관련성 점수가 원래 값의 0.1%씩 증가합니다. 예를 들어 홍보 가중치를 100으로 설정하면 각 홍보 검색결과의 관련성이 +10%씩 증가하므로 원래 관련성 점수가 60점인 검색결과의 최종 관련성 점수는 66점이 됩니다. 부스트 가중치를 1,000으로 설정하면 +100%가 추가되어 부스트 검색 결과의 관련성 점수가 두 배가 됩니다.

    음수 부스트 가중치는 부스트된 검색 결과의 관련성 점수를 낮춥니다. 부스트 가중치가 -1이 될 때마다 부스트된 결과의 관련성 점수가 원래 값의 0.1%씩 감소합니다. 예를 들어 부스트 가중치를 -150으로 설정하면 부스트 검색결과의 관련성이 15% 감소하므로 원래 관련성 점수가 100점인 검색결과의 최종 관련성 점수는 85점이 됩니다. 부스트 가중치가 –1000 이하이면 부스트된 검색 결과의 관련성 점수가 0으로 감소하여 검색 결과 목록의 끝에 표시됩니다.

    단일 검색 결과가 여러 부스트 동작의 영향을 받는 경우 개별 AI 검색 부스트 가중치를 모두 추가하여 총 관련성 점수 수정자를 결정합니다. 예를 들어, 부스트 가중치가 100, 150, –25인 세 가지 규칙으로 부스트된 검색 결과의 총 부스트 가중치는 225이므로 최종 관련성 점수가 원래 값의 22.5% 증가합니다.

    프로시저

    1. 동작 관련 목록에서 부스트 동작 만들기를 선택합니다.
    2. 규칙 동작 매핑 양식에서 부스트 가중치를 설정하고 나머지 필드를 채웁니다.
    3. 제출을 선택합니다.
    4. 옵션: 결과 개선 규칙의 부스트 작업에 대한 순서 값을 편집합니다.

    다음에 수행할 작업

    새 결과 또는 업데이트된 결과 개선 규칙 설정을 적용하려면 편집한 검색 프로파일을 게시하십시오. 검색 프로파일 게시에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오 검색 프로파일 게시.

    결과 개선 규칙 목록 부스트 유형

    이 목록에서는 결과 개선 규칙을 사용하여 적용할 수 있는 검색 결과 관련성 향상 유형에 대해 설명합니다.

    표 1. 부스트 작업 유형
    유형 설명
    검색 소스의 모든 문서 부스트

    선택한 검색 소스의 모든 검색 결과에 관련성 향상을 적용합니다.

    예를 들어 지식 검색 소스에서 모든 결과를 부스트할 수 있습니다.
    사용자 컨텍스트로 부스트(동적)

    동적으로 채워진 사용자 컨텍스트에 지정된 필드 값과 일치하는 선택한 필드에 대한 값이 포함되어 있는 경우 선택한 검색 소스의 검색 결과에 관련성 향상을 적용합니다.

    예를 들어, 사용자 컨텍스트에 지정된 대로 검색 사용자의 현재 위치와 일치하는 항목이 포함된 Knowledge 검색 소스의 결과를 부스트할 수 있습니다. 이렇게 하면 파리에서 검색할 때와 뉴욕시에서 검색할 때 다른 기록이 향상될 수 있습니다.
    필드 매치로 부스트(정적)

    선택한 검색 소스에서 지정된 정적 값과 일치하는 선택한 필드의 값이 포함된 경우 검색 결과에 관련성 향상을 적용합니다.

    예를 들어, 짧은 설명 필드 값이 스파이웨어 및 바이러스 처리 정적 값과 일치하는 Knowledge 검색 소스의 모든 결과를 부스트할 수 있습니다.