AI 검색의 머신 러닝 관련성
AI 검색 쿼리에 대해 가장 관련성이 높은 검색 결과를 먼저 표시합니다. 머신 러닝은 집계된 사용자 상호작용을 기반으로 검색 환경에 대한 검색 결과 관련성 점수를 자동으로 조정합니다.
머신 러닝 관련성은 자동으로 사용하도록 설정되며 구성할 수 없습니다.
관련성 모델 및 점수 매기기
AI 검색 는 관련성 모델을 사용하여 검색에서 반환된 각 결과에 대한 관련성 점수를 계산합니다. 관련성 점수가 높은 문서가 결과 집합에서 가장 먼저 나타납니다. 결과의 관련성 점수는 쿼리와 관련된 특정 문서, 검색어 및 사용자에 따라 다릅니다.
검색 신호 및 머신 러닝 관련성 조정
AI 검색 UX 구성요소는 사용자 검색과 관련된 신호를 기록합니다. 이러한 검색 신호에는 검색 사용자가 검색 입력 필드, 자동 완성 제안, 패싯 및 소스 패싯 버킷 필터, Genius 결과 답변 카드 및 검색 결과와 상호 작용하는 방식에 대한 데이터가 포함됩니다. 검색 신호가 기록되고 저장되는 방법에 대한 자세한 내용은 문서를 참조하십시오 검색 신호.
머신 러닝 관련성은 이러한 검색 신호의 데이터를 사용하여 관련성 모델을 지속적으로 지능적으로 조정합니다. 30일 AI 검색 마다 각 관련성 모델의 새 버전을 계산하여 매개변수를 반복적으로 수정하고 검색 프로필의 집계된 검색 신호 데이터에 대해 회귀 테스트를 수행합니다. 이 조정 프로세스가 완료되면 AI 검색 기존 관련성 모델과 새 관련성 모델을 비교하여 기록 신호 데이터에 기록된 사용자 검색 동작과 더 잘 일치하는 모델을 확인합니다.
새 모델이 과거 검색 일치 비교와 A/B 테스트 AI 검색 모두에서 원래 모델보다 성능이 뛰어난 경우 검색 프로필에 대한 활성 관련성 모델로 설정하여 기존 관련성 모델을 덮어씁니다. 업데이트된 관련성 모델은 다음 조정 주기가 시작될 때까지 계속 사용됩니다.
관련성 조정에 성공하려면 검색 프로파일에 대해 10,000개 이상의 저장된 검색 이벤트 신호가 필요합니다. 검색 프로파일에 저장된 신호가 10,000개 미만인 경우 관련성 조정이 오류 메시지와 함께 실패하고 AI 검색 해당 검색 프로파일에 대한 원래 관련성 모델을 계속 사용합니다.
자동 완성 제안에 대한 관련성 모델
AI 검색 에서는 전용 관련성 모델을 사용하여 검색 필드에 자동 완성 제안으로 표시할 기록의 순위를 지정합니다. 이 관련성 모델은 최신성과 제목 필드의 검색 쿼리 용어 일치를 기준으로 기록의 점수를 매깁니다. 시스템은 이 자동 완성 제안 관련성 모델을 교육하지 않습니다. 자동 완성 제안 구성에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 참조하십시오 애플리케이션의 제안 AI 검색 자동 완성.
검색 결과의 관련성 점수 보기
검색 관리자는 고급 AI 검색 관리 도구 ServiceNow® Store 애플리케이션의 검색 미리 보기 UI에서 검색 결과에 대한 점수를 볼 수 있습니다. 이 기능을 사용하여 검색 동작을 조사하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 참조하십시오 다음에 대한 검색 미리 보기 UI AI 검색.