Globale Suche

Die globale Suche steht allen Kunden mit Kubernetes zur Verfügung.

Übersicht und Funktionen

Die globale Suche hilft Nutzenden dabei, Lerninhalte über Kataloge, Channels (sofern das Add-on genutzt wird) und persönliche Lerninhalte mit einem Lernstatus („Mein Lernbereich“) hinweg zu finden. Sie steht der Kundschaft mit Kubernetes zur Verfügung.

Die Inhaltssuche durchsucht Titel, Beschreibungen und (bei der lexikalischen Suche zusätzlich) die Stichwörter von Channelmedien, Kursen, Kursvorlagen, Lernpfaden und Lernpfadvorlagen.

Die Liste der Sprachanalysatoren ist zu überprüfen, um herauszufinden, welche Sprachen von Elasticsearch unterstützt werden. Ist eine Sprache nicht aufgeführt, sollte Scheer IMC kontaktiert werden, um Möglichkeiten zu klären.

Ausgelöst durch die Suchanfrage des Nutzers findet die Suche Inhaltsobjekte und ordnet sie nach ihrer Relevanz. Es gibt zwei Möglichkeiten, die Relevanz zu bestimmen:

a) lexikalische Suche (Standardeinstellung, ohne KI)

b) semantische Suche (auf Anfrage, KI-gestützt).

Zwei Sucharten: lexikalische vs. semantische Suche

Die globale Inhaltssuche ist im Standardprodukt der imc Learning Suite enthalten. Administratoren können festlegen, ob sie für Nutzende sichtbar ist oder verborgen bleibt. Standardmäßig wird die lexikalische Suche verwendet.

Standardmäßig wird die lexikalische Suche verwendet.

Lexikalische Suche

Die Wörter in der Suchanfrage des Nutzers werden mit Titeln, Stichwörtern, benutzerdefinierten IDs (Identifikationscodes) und Beschreibungen der indexierten Inhalte abgeglichen. Bei dieser Methode kommt keine KI zum Einsatz.

Textvorverarbeitung

• Tokenisierung (teilt Text in einzelne Einheiten (Token) auf, in der Regel Wörter oder Wortteile)

• In Kleinbuchstaben umwandeln (wandelt den gesamten Text in Kleinbuchstaben um, damit die Groß- und Kleinschreibung keinen Einfluss auf den Abgleich hat)

• Entfernen von Stoppwörtern (entfernt häufig vorkommende Wörter mit geringem Unterscheidungswert (z. B. „und“, „der“…)

• Stammbildung (reduziert Wörter auf einen gemeinsamen Stamm, damit verschiedene grammatikalische Formen miteinander übereinstimmen können)

Analysemethoden

• Stammwortbasierte Suche reduziert Wörter auf eine gemeinsame sprachliche Wurzel (Stamm), sodass bei der Suche verschiedene grammatikalische Formen desselben Wortes einander zugeordnet werden.
  Vorteil: Die Suche findet nicht nur „running“, sondern auch „run“ oder „ran“

• Edge-n-Gram-Suche (unterstützt ab Produktversion 14.27.0.0)
  Ein Edge-n-Gramm ist eine Zeichenfolge der Länge „n“, die vom Anfang (Edge) eines Wortes gebildet wird. Beispiel: Wort: „search“ => 3-Gramm: „sea“, 4-Gramm: „sear“, 5-Gramm: „searc“….
  Der Text wird als Wortpräfixe indexiert, und Suchanfragen der Nutzer werden anhand dieser Präfixe bzw. Fragmente abgeglichen, nicht anhand der vollständigen Wörter. Die Edge-n-Gram-Suche wird nur auf Titel und Beschreibung angewendet. Bei Schlüsselwörtern, die dem Inhalt zugewiesen wurden, gilt nur das vollständige Schlüsselwort als Übereinstimmung. (Das Schlüsselwort „Win10“ stimmt nicht mit der Suchanfrage „Win100“ überein.)

  Vorteile:

  • Die Ergebnisse werden angezeigt, noch bevor ein Wort vollständig (bis zum Wortstamm) eingegeben wurde; N-Gramme schließen somit Lücken bei unvollständigen Eingaben

  • Bei Suchanfragen, die eine Abkürzung enthalten (wie „LMS“), lassen sich zwar weder Wortstämme noch Wortbedeutungen ableiten, doch Edge-n-Gramme ermöglichen einen teilweisen und toleranten Abgleich. Dies ist ideal für die „Search-as-you-type“-Funktion.

• Unscharfe Suche (deaktiviert (für Produktversion ≥ 14.27.1.0)
  Die Fuzzy-Suche findet Wörter, die sich in der Schreibweise ähneln, auch wenn es sich um unterschiedliche Wörter handelt.
  Diese Funktion war bis zur Produktversion 14.27.0.0 aktiviert, da sie eine größere Toleranz gegenüber Rechtschreibfehlern bot. Die Erfahrungen der Kunden haben jedoch gezeigt, dass sie die Ergebnisliste überfrachtet und zu viele irrelevante Ergebnisse liefert. Mit IP 14.27.1.0 ist sie daher deaktiviert.

Eine lexikalische Suche wird empfohlen, wenn…

• Nutzer suchen hauptsächlich nach einem oder wenigen Stichwörtern

• Nutzer suchen häufig nach bestimmten Begriffen, Abkürzungen oder Zahlen

• Nutzer erwarten, dass die genau Formulierung ihrer Suchanfrage in den obersten Ergebnissen (Titeln)

Semantische Suche

Die semantische Suche nutzt KI-gestützte Technologie, um die Absicht und Bedeutung hinter Suchanfragen sowie den Inhalt der indexierten Daten (Titel und Beschreibung) zu interpretieren. Sie versteht natürliche Sprache und vergleicht die Bedeutung der Anfrage mit der der Lerninhalte. So werden die relevantesten Informationen abgerufen, auch bei abweichenden Formulierungen, Ausdrücken, Synonymen oder Schreibweisen.

Diese Funktion basiert auf KI-Diensten von Scheer IMC, darunter ein Embedding-Dienst, der sowohl die indexierten Inhalte als auch jede Nutzeranfrage vektorisiert. Siehe Globale Suche weitere Informationen dazu, wie die semantische Suche aktiviert werden kann.

So funktioniert die semantische Suche:

• Mithilfe von Modellen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und des maschinellen Lernens wird Text in Vektoren umgewandelt, die die Bedeutung wiedergeben.

• Die Ähnlichkeit der Vektoren zwischen der Benutzeranfrage und den indizierten Dokumenten wird verglichen, um die relevantesten Ergebnisse zu ermitteln.

• Für die Vektordarstellungen, auch als Text-Embeddings bezeichnet, nutzt imc ein selbst gehostetes Embedding-Modell (jeffh), das von Ollama betrieben wird.

Eine semantische Suche empfiehlt sich, wenn…

• Nutzer suchen häufig nach bestimmten Themenbereichen und möchten auch eng damit verbundene Inhalte finden

• Nutzer haben manchmal Schwierigkeiten, genau den Suchbegriff zu finden, der mit der Formulierung übereinstimmt, die die Autoren im Titel verwenden.

• Suchanfragen und Inhalte bieten genügend Kontext, damit die semantische Suche „arbeiten“ kann. Kurs-, Lernpfad- und Medienbeschreibungen sind gut gepflegt und ergänzen den Titel um Hintergrundinformationen. Je mehr Eingaben und Kontext vorhanden sind, desto besser funktioniert die semantische Suche. Je mehr Informationen bereitgestellt werden, desto besser kann die semantische Suche die Bedeutung interpretieren. Nutzer können die Relevanz der Ergebnisse weiter verbessern, indem sie Fragen stellen, anstatt nur einen einzigen Suchbegriff zu verwenden.

Informationen zur Nutzung der semantischen Suche mit aktivierten KI-Diensten stehen in den Compliance-Informationen zur KI-gestützten Inhaltssuche

Merkmale und Vorteile

• Zentrale Anlaufstelle für Inhalte
  Die globale Suche ist von überall im System aus zugänglich, da sie sich in der oberen Navigationsleiste befindet. Die Navigationssuche (die hauptsächlich von Administratoren genutzt wird) ist nun hinter einem eigenen Symbol zu finden. Auf dem Screenshot ist sie neben dem Einstellungsrad zu sehen.

  

  
  

• Erweiterter Umfang: Suche in allen Katalogen, den Channelsn und (ab Version 14.27.1) auch in „Mein Lernbereich“
  Kunden mit mehreren Inhaltsquellen profitieren von einer umfassenden Suche über verschiedene Bereiche hinweg: alle Kataloge, Channels (Add-on) und Inhalte mit einem persönlichen Lernstatus (Mein Lernbereich), die möglicherweise keinem Katalog zugeordnet sind. Mit dem Filter „Inhaltsbereich“ können Benutzer entscheiden, ob sie in allen oder nur in ausgewählten Bereichen suchen möchten. Der Filter „Inhaltsbereich“ wird nur für Benutzer angezeigt, die Zugriff auf mehr als eine Datenquelle haben.

• Weniger Klicks für einen schnelleren Zugriff auf Inhalte
  Sobald Nutzer mit der Eingabe beginnen, werden die sieben besten Ergebnisse in einer Ebene angezeigt. So können Nutzer auf die besten Ergebnisse zugreifen, ohne zu einer Suchergebnisseite navigieren zu müssen.

• Erweiterte Suche
  Wenn Nutzer alle Ergebnisse anzeigen möchten, können sie über den Link „Alle Ergebnisse anzeigen“ zur erweiterten Suche wechseln oder die Eingabetaste drücken. Auf der Seite der erweiterten Suche können Nutzer Filter anwenden und die Ergebnisse anhand ihrer Beschreibungen und weiterer Kriterien vergleichen.

• Neue, hochmoderne Suchtechnologie
  ElasticSearch ist eine leistungsstarke, skalierbare und leistungsfähige Suchmaschine, die mehrere Sprachen unterstützt und zahlreiche Möglichkeiten bietet, die Relevanz zu steigern und personalisierte Ergebnisse zu liefern.

Die Suche wird weiter verbessert und bildet die Grundlage für weitere KI-Funktionen wie den Lernassistenten.

Weitere Suchanfragen im System

• Bereits vorhandene Suchleisten, wie sie in den Katalogen, im Bereich „Mein Lernbereich“ oder auf den Übersichtsseiten zu finden sind, sind von der globalen Suche nicht betroffen. Sie basieren auf einer anderen Technologie, suchen nur innerhalb einer Seite oder eines Bereichs und werden nicht durch die globale Suche ersetzt, sondern können parallel dazu bestehen bleiben.

• Nutzer, die auf eine überwältigende Anzahl von Zugriffspunkten auf Inhalte zugreifen, profitieren von einem vereinfachten Zugriff über eine zentrale globale Suchleiste.

• Bitte beachten: Die Navigationssuche (hauptsächlich für Administratoren), die sich bisher in der oberen Navigationsleiste befand, bleibt dort erhalten, ist jedoch hinter einem neuen Symbol zu finden:

  

Konfiguration und Einstellungen

Erste Schritte

Die globale Suche ist ab Version ≥14.25.1.0 im Standardprodukt enthalten und wird als lexikalische Suche . Dies schließt jegliche KI aus.

Sichtbarkeit und Zugriff auf die Suchleiste über einen Navigationspunkt aktivieren

1. Damit die Suche in der oberen Navigationsleiste angezeigt wird, muss der Navigationspunkt für die Benutzergruppen konfiguriert werden.

2. Zu „Navigation“ wechseln und nach „Platform-wide search“ suchen, um die Zugriffsrechte zu bearbeiten.

Zugriff auf die Suchkonfigurationen

1. Um Administratoren Zugriff auf die Sucheinstellungen und die Konfiguration des Datenkonnektors zu gewähren, zu „Navigation“ wechseln und nach „Data Connector Configuration“ suchen.

Nach diesen Änderungen abmelden und wieder anmelden.

Konfiguration der Data Konnektoren

Scheer IMC nutzt einen Plugin-Ansatz, bei dem jedes Plugin einen anderen Bereich von Lerninhalten repräsentiert. Dieser Bereich wird indexiert, damit Nutzende Inhalte aus dieser Quelle finden können. Die Plugins können vom Data Konnektor ausgeführt werden, entweder zeitgesteuert (als wiederkehrende oder einmalige Aufgaben) oder ad hoc.

Lerninhalte sind erst nach einem erfolgreichen ersten Durchlauf durchsuchbar. Der erste Durchlauf sollte eine vollständige Synchronisierung sein. Jeder weitere Durchlauf fügt neue oder aktualisierte Inhalte zum Suchindex hinzu. Eine Indizierung in Echtzeit wird noch nicht unterstützt, ist aber für ein zukünftiges Release geplant.

In der Konfiguration des Datenkonnektors können Administratoren

• Daten-Plugins zum Repository hinzufügen oder daraus entfernen

• diese Daten-Plugins konfigurieren

• Cron-Jobs planen und verwalten, um den Suchindex mit ihren Daten zu synchronisieren.

• einen sofortigen Synchronisierungsauftrag unabhängig vom Zeitplan ausführen

Die Daten-Plugins für die Suche in Katalogen, Channels und im persönlichen Lernstatus sind standardmäßig hinzugefügt. Außerdem sind standardmäßig Jobs geplant, die täglich nachts ausgeführt werden. Ein Job kann sofort ausgelöst werden, ohne den regulären Zeitplan zu ändern, indem auf die Schaltfläche „Abspielen“/„Jetzt ausführen“ geklickt wird.

Die Anweisungen zur Konfiguration der Plugins stehen unter: Data Konnektor.

Definition und Überprüfung von Jobs

Für jeden aufgeführten Job kann ein bestimmter Zeitplan festgelegt werden. Zum Bearbeiten dient die Menüschaltfläche mit den drei Punkten auf der rechten Seite, die beim Überfahren mit der Maus erscheint.

Die Spalten auf dieser Seite enthalten folgende Informationen:

Job: Name des Jobs, der den Suchindex mit Ihren Daten synchronisiert

Konfiguration: Name der Konfiguration des Auftrags

Plugin: Name des Plugins, das eine verbundene Datenquelle repräsentiert (z. B. Channels, Kataloge oder „Kontext“, d. h. Inhalte aus „Mein Lernbereich“)

Letzte Ausführung: Zeigt Datum und Uhrzeit des letzten Auftragsendes an

Aktueller Stand: zeigt den Status des zuletzt ausgeführten Auftrags an

Zeitplan aktivieren: Wird für einen zukünftigen Job (wiederkehrend oder einmalig) ein Datum und eine Uhrzeit festgelegt, wird der Zeitplan automatisch aktiviert. Er kann manuell deaktiviert werden, um den festgelegten Zeitplan zu unterbrechen.

Wiederkehrend: Zeigt an, ob der Job in festgelegten Abständen immer zur festgelegten Zeit ausgeführt wird („Ja“) oder ob er nur einmal ausgeführt wurde („Nein“)

Nächster Ausführungszeitpunkt: Zeigt Datum und Uhrzeit an, zu der der nächste Auftrag startet. Ist das Feld leer, ist kein zukünftiger Auftrag geplant.

Optionale Schritte

Zur KI-gestützten semantischen Suche wechseln

Damit Nutzende von der semantischen Suche profitieren können, muss Scheer IMC KI-Dienste zur Verfügung stellen.

1. Vor der Entscheidung für eine KI-gestützte semantische Suche ist sicherzustellen, dass die Compliance-Informationen zur KI-gestützten Inhaltssuche gelesen und akzeptiert wurden

2. Den Service-Helpdesk von Scheer IMC kontaktieren, um die Bereitstellung dieser Dienste ohne zusätzliche Kosten zu beantragen.

3. Sobald die Dienste verfügbar sind, kann die semantische Suche in den Sucheinstellungen aktiviert werden: Zu „Konfiguration“ > „Sucheinstellungen“ wechseln, die zweite Registerkarte „Globale Suche“ öffnen und den „Aktiven Suchtyp“ auf „Semantische Suche“ umstellen.

   

4. Nach dem Wechsel ist eine weitere vollständige Indizierung der Daten erforderlich. Der Embedding-Dienst muss für alle Inhalte Vektoren erstellen, um deren Bedeutung besser interpretieren zu können.

   

   
   

   • Die Konfiguration des Data Konnektors aufrufen, um beim nächsten Job eine vollständige Synchronisierung des Suchindexes anzufordern.

   • In der Konfiguration des Data Konnektors zur zweiten Registerkarte „Konfigurationen“ wechseln, nach „Eigenschaften zum Abrufen des Katalog-Plugins“ suchen und im Feld „Synchronisierungszeitraum (Anzahl Tage, rückwirkend)“ eine „0“ eingeben.

   • Es empfiehlt sich, diese vollständige Synchronisierung außerhalb der Arbeitszeiten durchzuführen, da sie je nach Datenvolumen einige Zeit in Anspruch nehmen kann und bei gleichzeitigen Suchanfragen das Sucherlebnis der Nutzenden beeinträchtigen könnte. Außerdem empfiehlt es sich, die Einstellung „0“ für zukünftige Synchronisierungen wieder auf den bevorzugten Zeitraum zurückzusetzen, da eine vollständige Synchronisierung danach nicht jedes Mal erforderlich ist.

Soll die Entscheidung für die Suchart rückgängig gemacht werden, kann in den Sucheinstellungen wieder zur lexikalischen Suche zurückgekehrt werden.

Anpassung des Wortlauts der Benutzeroberfläche

Für „Katalog“, „Channels“ oder „Mein Lernbereich“ können eigene Unternehmensbezeichnungen gewählt worden sein.

Sind Nutzende mit den Standardbegriffen der Suchoberfläche nicht vertraut, weil diese im System anders bezeichnet werden (z. B. „Lernangebot“), können die Bezeichnungen in den Systemtexten angepasst werden.

Die folgenden Bundles enthalten die Namen für „Katalog“, „Channels“, „Kursvorlagen“ und „Mein Lernbereich“ und können entsprechend den individuellen Bezeichnungen angepasst werden. Sie gelten speziell für die globale Suche und wirken sich nur auf diese aus.

• Katalog -> strPlatformSearchContentCatalog

• Channels -> strPlatformSearchContentChannels

• Kursvorlagen -> strPlatformSearchContentCourseTemplates

• Mein Lernbereich -> strPlatformSearchContentLearningStatus

Die Standardbezeichnungen für die Plugins und Datenquellen lauten „imc-search-context-plugin“ für das Plugin „Mein Lernbereich“, „imc-search-catalog-plugin“ für das Katalog-Plugin und „imc-search-plugin-channels“ für das Channels-Plugin. Sie können nicht geändert werden.

Leitlinien und Empfehlungen

Zur Nutzung der KI-gestützten Inhaltssuche stehen einige Tipps unterGlobale Suche - Nutzungsempfehlungen bereit.

How-to-Leitfäden

Verwenden der plattformweiten Lerninhaltssuche