はじめに
本記事の目的は、ポジティブなユーザーエクスペリエンスをサポートするためのベストプラクティスとともに、Result Improvement Rules (RIR) の作成方法と使用方法に関する詳細な手順と説明を提供することです。この例では、ユーザーの国が検索対象のコンテンツの国と一致することに基づき、コンテンツをブーストするプロセスに焦点を当てます。この種類のRIRは、コンテンツが関連する国と言語のデータで適切にタグ付けされていることに依存します。
概要
本記事では、国と言語の両方に対するRIRの設定について順を追って説明します。この例では、わずかなパフォーマンス向上を活用し、さまざまなブーストアクション全体のメンテナンス作業を簡素化するため、ブーストプロセスを単一のルール内に含めます。ただし、各コンポーネント部分を個別のRIRに分割することも可能です。
詳細
ブーストアクションを含むResult Improvement Ruleが有効になると、AI Searchはアクションで指定されたインデックス付きソースからの検索結果の関連度スコアを変更します。コンテンツをブーストすると、クエリの検索結果におけるアイテムの関連度スコアが変更されます。検索結果のセット自体は変わりませんが、そのランキングは変更されます。同じ結果セットに対して複数のブーストアクションがトリガーされた場合、スコアへの影響は加算的になり、各アクションが結果の関連度スコアをさらに高めます。
例：
- ユーザーコンテキストから動的に入力された値に一致するフィールド値を含む検索結果レコードをブーストします。
- 指定する静的な値に一致するフィールド値を含む検索結果レコードをブーストします。
国別ブーストの設定
ご参考
「sys_user」テーブルを確認すると、「country」フィールドの定義に選択肢が設定されていることがわかります。このリストでは、「ラベル」と「値」が同じではないことに注意してください。ラベルは国名全体であり、値はアルファ2カ国コードです。RIR内でユーザーの国フィールドが選択される場合、比較には「ラベル」ではなく「値」が使用されることをご承知おきください。
前提条件 - string: 国別ブーストをサポートするためのコンテンツのタグ付け
まず、コンテンツ上に適切なフィールドを作成または確認してください。このケースでは、国のアルファ2 ISOコードが使用されます。まだ存在しない場合は、「kb_knowledge」テーブルに新しいフィールド「u_country_iso」を作成し、カラムタイプをStringとして指定してください。このフィールドには国のISOコードが含まれます。最後に、「kb_knowledge」テーブルのこのフィールドに適切なISOコードを入力してください。
前提条件 - list
u_country_isoという新しいフィールドを作成し、「kb_knowledge」テーブルでカラムタイプをListとして指定してください。これには、この記事に関連する国のISOコードが含まれます。新しいu_country_isoフィールドのChoicesを設定する際には、LabelとValueが同じであることを確認してください。
推奨事項: 特定の国に限定されないコンテンツのブーストを可能にするために、「global」の選択肢を追加してください。
コンテンツ自体にu_country_isoを入力してください。これには、新しいu_country_isoフィールドをKB記事フォームに追加する必要があります。
注記：「List」フィールドを使用する場合、KB1218966でシステムプロパティを設定する必要があります。
設定:
設定を開始するには、All > AI Search > Search Experience > Search Profiles に移動します。適切な検索プロファイルを選択し、Result Improvement Rules タブの設定セクションから「作成」を選択します。
新しいルールLangAndCountryを作成し、Activate on all queriesを選択してから保存します。この例では、終了日が遠い将来に設定された永続的なルールについて説明します。
Create Boost Action を選択してアクション定義を開始します。ブーストタイプ: Boost By User Context (dynamic)。インデックス付きソース: Knowledge Table。When: u_country_iso。最後に、検索者のCountryと一致します。そこから、Boost Weight を開始点として1000に設定してください。
注記: フィールド u_country_iso は、上記の前提条件セクションで指定された通り、KB（ナレッジベース）記事テーブルに追加された新しいフィールドです。
オプションの「グローバル」ブースト
「global」値がu_country_iso選択肢リストに追加された場合、国固有のコンテンツに適用されているのと同じブースト値をそのコンテンツに適用する追加のブーストアクションを作成できます。まず、追加のブーストアクションを作成します。ブーストタイプ: Boost By Field Match (static)。インデックス付きソース: Knowledge Table。When: u_country_iso。最後に、Contains: global。そこから、Boost Weightを開始点として1000に設定してください。
言語別ブーストの設定
前提条件: 言語別ブーストをサポートするためのコンテンツのタグ付け
kb_knowledgeテーブルの既存のLanguageフィールドを使用してください。このフィールドには、sys_userテーブルで定義されているフィールドとまったく同じ値をコンテンツに入力するようにしてください。preferred_languageフィールドは、ポータルのユーザー設定選択ダイアログから直接アクセスできないことに注意してください。詳細と回避策についてはKB記事があります。以下は、sys_userテーブルで定義されている選択肢の例です。
次に、コンテンツ自体にlanguageを入力しますが、sys_userテーブルで定義されている値と完全に一致するように注意してください。
設定:
設定を開始するには、All > AI Search > Search Experience > Search Profiles に移動します。適切な検索プロファイルを選択し、Result Improvement Rules タブの設定セクションから既存のLangAndCountryルールを選択します。
Create Boost Action を選択してアクション定義を開始します。ブーストタイプ: Boost By User Context (dynamic)。インデックス付きソース: Knowledge Tableを選択します。Whenドロップダウンからlanguageを選択します。最後に、Matches the Searcher’sでLanguageを選択します。そこから、Boost Weight を開始点として1000に設定してください。
ブーストアクションが作成されたら、「Submit」を選択してルール自体を更新し、最後に新しく更新されたResult Improvement Rulesを含む検索プロファイルを公開できるようになります。
検証
国
注記: 検証の前に、kb_knowledgeテーブルを再インデックスしてください。
All > AI Search > Preview > Search Preview で見つけられるAI Search Previewを使用します。新しい設定をテストしてください。上記の例では、KB記事が国コードとしてDEとITを持つように更新されました。以下は、ユーザーの国がUSに設定され、次にDEに設定された場合の結果です。スコア値に基づく検索結果順序の変更は、ブーストが適用されたことを検証します。
言語
All > AI Search > Preview > Search Preview で見つけられるAI Search Previewを使用します。新しい設定をテストしてください。この例では、KB記事が言語としてfrを持つように更新されました。以下は、ユーザー言語がenに設定され、次にfrに設定された場合の結果です。スコア値に基づく検索結果順序の変更は、ブーストが適用されたことを検証します。
フランス語ユーザーの場合の結果
フランス語以外のユーザーの場合の結果
ベストプラクティス
- ユーザーコンテキストに基づくブーストルールの場合、フィールド値が完全に一致する必要があります。
- KBテーブルの国フィールドの設定に関してです。そのフィールドをリストとして設定することはサポートされていますが、参照フィールドとして設定することはできません。例えば、カラム定義では「Choice List Specification」が「—None—」である必要があり、選択肢（Choices）は、ラベルと値がアルファ2カ国コードと完全に一致するように明示的に定義する必要があります。
詳細情報
Result Improvement Rulesは、特定の検索に対して検索結果をブースト、プロモート、またはブロックするためのルールです。また、ユーザーの場所やデバイスなど、ユーザーコンテキストの要素に一致するドキュメントの検索結果をブーストすることもできます。
ブーストアクションを持つResult Improvement Rulesは、AI Searchの機械学習関連度機能によって生成されるデフォルトの検索結果順序を上書きします。ブロックまたはプロモートアクションを持つルールは、検索クエリのデフォルトの結果セットを上書きします。
AI Search - グローバル企業向けのResult Improvement Rules [AI Academy]
AI Searchの専門家であるShamusとGerardが、複数の地域と言語のユーザーに最高の体験を提供するためのAI Searchの設定方法について説明します。
🎥 動画: https://www.youtube.com/watch?v=A9Szp8SeedA
学習内容:
- 動的なユーザーコンテキスト（言語や国など）に基づいたResult Improvement Rulesを使用することで、最も関連性の高いKB記事をどのようにブーストできるか。
- ブーストウェイトを100（10%のブーストの場合）から1000（100%または2倍のブーストの場合）まで適用する方法。
- 検索プロファイルからの開始日と終了日を含むResult Improvement Ruleの設定から、ブーストアクションの作成、そして偽装を使用したテストまでのすべての手順。
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この記事は機械翻訳されております。最新は元となる記事をご覧ください: https://www.servicenow.com/community/ai-intelligence-articles/result-improvement-rules-for-global-co...
