Boostez votre recherche SharePoint grâce aux Microsoft Cognitive Services!
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La session aborde l'optimisation de la recherche dans Office 365 et SharePoint en utilisant les services cognitifs de Microsoft, notamment pour améliorer la pertinence des résultats et interpréter les intentions des utilisateurs. Les difficultés liées à la configuration des recherches et au manque de contrôle sur les résultats sont soulignées, tandis que des solutions telles que l'utilisation de LUIS et l'extension des web parts de recherche sont proposées. La conclusion insiste sur l'importance d'un processus d'amélioration continue et de feedback pour affiner les résultats de recherche.
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- 1. recherche SharePoint grâce aux Microsoft Cognitive Services! Franck Cornu Office 365 junkie @aequos_ca Montréal, Québec Blog: http://thecollaborationcorner.com/
- 2. Merci à nos sponsors
- 3. Je suis au #MSReBUILD avec @FranckCornu #ndw @nantesfr @communautesms Aidez-moi à faire le Buzz !
- 4. Attention, ceci est une session pour les développeurs code
- 5. Comment améliorer la pertinence des résultats de recherche dans une solution Office 365? La problématique (basée sur un projet réel)
- 6. de toute solution Office 365/SharePoint Quelques faits concernant la recherche… Le moteur de recherche de la plateforme Office 365 s’appelle pour le moment…SharePoint! N’inclus pas certains services comme Yammer ou Microsoft Stream. (Quasiment) impossible de prendre un autre index fédéré du à la sécurisation des résultats. Nécessité d’utiliser le langage KQL (i.e. langage de recherche SharePoint). Le moteur de recherche peut tout trouver! Il suffit simplement de le configurer correctement… Logs de recherche (très) approximatifs voire inexistants (dans le cas d’un appel via l’API). 99% des recherches sont de type « plein texte » « Tagging » n’est pas synonyme de « Ranking ». Peu de possibilités pour afficher des résulats de recherche avec l’expérience moderne de SharePoint. Alternative « Bing for Business » pas encore prête.
- 7. Afficher des résultats de recherche, les possibilités… Web Part « Contenu mis en évidence » Difficile de configuration, nécessite une connaissance de la recherche SharePoint par les supers utilisateurs. Fonctionnement incompris par la plupart des utilisateurs, notamment les filtres!?! Pas de contrôle sur la requête. Pas de suggestions de recherche. Pas de possibilité d’adapter l’affichage aux besoins.
- 8. Afficher des résultats de recherche, les possibilités… Expérience de recherche moderne Tout ou rien, aucune configuration possible!
- 9. Afficher des résultats de recherche, les possibilités… Exemples de Web part « PnP » Web Part open source « react-search-refiners » • Boîte de recherche avec suggestions • Résultats de recherche avec panneau de filtres • Filtres, requête configurable, origine de résultats, etc. • Possibilité d’éditer l’interface à la manière des anciens modèles d’affichages SharePoint.
- 10. pertinence des résultats dans SharePoint? Prémisse de base pas d’accès à l’index de recherche SharePoint, l’optimisation de recherche ne peut alors se faire qu’au niveau de la requête Ne rien faire Utilisation des poids et des algorithmes par défaut et recherche plein texte. Mettre en avant les documents taggués dans le résultats de recherche: • Utilisation du « XRANK » Pas possible en expérience moderne • Configuration des poids des propriétés gérées dans le schéma de recherche. Utiliser des règles de requêtes pour changer la requête dynamiquement sur la base de mots clés reconnus, modèles de phrases, etc. Interpréter les intentions des utilisateurs, extraire les mots clés importants et formuler une requête optimisée au moteur de recherche en KQL. (cette session) « je cherche des informations sur la politique de vacances de l’entreprise » Étendre la recherche à d’autres canaux que de simples Web Parts via un bot (session à 16h45)
- 11. pertinence des résultats dans SharePoint? Réponse: Capter « l’intention » de l’utilisateur pour la transformer en une requête (ou action) concrète dans le système.
- 12. DEMO Interprétation de requête de recherche SharePoint avec LUIS et la taxonomie
- 13. Interprétation et optimisation de la requête de recherche
- 14. Interprétation et optimisation de la requête de recherche • Utilisation du service de métadonnées gérées pour définir les termes et leurs synonymes. • Les synonymes servent à définir les mots clés alternatifs de recherche pout un terme particulier Utilisation du service cognitif « Bing Spell Check » de correction orthographique et « Analyse de texte » pour déterminer la langue. • Utilisation de LUIS pour la reconnaissance d’intention et l’extraction des mots clés importants de la requête de recherche • Synchronisation des termes de taxonomie + synonymes avec LUIS en tant qu’entités « Listes » (reconnaissance stricte). • Utilisation de l’entité par défaut « keyPhrase » pour extraire les autres mots clés non standardisés. • Suggestions de mots clés en fonction des termes et synonymes. • Utilisation de fonctions Azure pour l’implémentation de la logique d’optimisation de requête et la construction de la requête KQL. • Utilisation et extension des Web Parts de recherche PnP pour la construction de l’expérience de recherche. On récapitule…
- 15. Le cas du « tagging » de contenu Solution automatique vs manuelle • La fausse bonne idée…classification automatique des contenus avec le service « Microsoft Text Analytics » Destiné à des textes courts, quid de l’analyse de plusieurs dizaines voire centaines de pages? Quid de l’analyse des types de fichiers PDF, Word, etc...? Quid de l’intégration avec le service de métadonnées gérées pour la normalisation du vocabulaire?
- 16. Le cas du « tagging » de contenu Solution manuelle • Personne n’aime mettre des métadonnées… • Quelques solutions pour améliorer la vie de vos utilisateurs: Utiliser le WebPart de propriétés de page de l’expérience moderne. Utiliser les valeurs par défaut des colonnes en fonction du contexte. Ne pas surcharger!
- 17. Améliorer les résultats au fur et à mesure Amélioration du modèle LUIS • Identifier des experts de contenus. • Inspecter les mots clés entrés par les utilisateurs via LUISAPI et adapter au besoin les requêtes. • Identifier les patterns et améliorer la reconnaissance avec de nouveaux exemples • Récolter du feedback!
- 18. Conclusion L’optimisation ne peut se faire qu’au niveau de la requête de recherche, pas au niveau de l’index lui-même Sans « tagging » efficace, aucune valeur ajoutée à l’optimisation! Pas besoin nécessairement de solution « technique » non plus… Identifier des experts de contenus dans l’entreprise Utilisation des services cognitifs de Microsoft LUIS, Bing Spell Check et Text Analytics Processus d’amélioration continu affinement de la reconnaissance au fur et à mesure Pensez à récolter du feedback! (ex: formulaire de satisfaction par recherche, etc.) …et à maintenir le modèle en conséquence La solution peut être enrichie avec d’autres intentions (ex: automatisation d’action via Flow)
- 19. MERCI! N’oubliez pas la prochaine session: « Implémentez votre prochain assistant personnel d’intranet SharePoint grâce au Bot Framework et SPFx » (16h45, salle Glenan)
Notes de l'éditeur
- #5: Session basée sur un projet réel