投稿下部の「おすすめ」と「関連記事」リンクを調整しますか?

今週は、新しいメンバーの体験を向上させるための小さな変更に時間を費やしました。

ディスクボットのチュートリアルとウェルカムメッセージを完全に無効にしたため、新しいメンバーに対する競合する行動喚起はありません。これで、彼らは単にTOPページにアクセスし、New to Discourse? Start here! のウェルカトピックが一番上にピン留めされています。ウェルカムメッセージは自動化を使用して送信する予定ですが、これは後で設定します。現在、こちらで議論中です。

また、ウェルカムトピックへのすべての内部リンクに ?silent=true を追加しました。これにより、トピックの下部にあるすべてのバックリンクが抑制されます。このトピックを物事をテストするために使用するのは良いことだと思いますが、バックリンクは実際には関連性がなく、新しいメンバーがここで足場を固めようとしているときに不要なノイズを生み出していました!

次に、そのトピックの下部にある「Suggested」と「Related」のリンクに注目しました。ログインしていないか、新しいメンバーの場合、「Suggested」リンクは表示されず、「Related」リンクのみが表示されることがわかりました。表示されるリンクは古く、役に立ちません。特に役に立たないリンクされたトピック(例:しばらくの間活動していない人が無料でDiscourseをインストールすると申し出ているもの)をたくさん削除しましたが、残りのリンクはまだ新しいメンバーが見たいと思うものではないと思います。

コミュニティの他のメンバーに、トピックの下部にあるこれらのリンクを現在どのように認識しているかについて、ご意見をお聞かせください。あなたにとって役立つと思われるトピックが表示されていますか?改善してほしい点はありますか?興味のある議論を簡単に読み続けたり、追いついたりするために使用しますか?「Suggested」と「Related」のどちらを好みますか?

ウェルカムトピックの場合、Site feedback から Announcements に移動しました。こちらの方が適切であり、「Suggested」トピックにはアナウンスが含まれるため、新しいメンバーが発見したいと思うものだと思います。これは、ログインしている既存のメンバーには有効です。

匿名ユーザーと新しく登録したメンバーは、「Related」トピックのみが表示されますが、現在はひどいものではありませんが、古いです。

1日ほどすると、これらのメンバーにも「Suggested」トピックが表示されるようになると思います。

「Related」に影響する設定を調整するには、AI Embeddings に詳しい方々の助けが必要です。「semantic related age penalty」は現在0.3に設定されています。これをより高い数値に上げるべきでしょうか?もしそうした場合、他の人の結果に悪影響がありますか?この設定は現在正しく機能していますか?

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はい、特に#theme-componentや#pluginのトピックでは、その方法でインスタンスに多くの優れた追加機能を見つけることができました。

新規ユーザーに推奨トピックを表示しないことには同意します。しかし、その特定の新規ユーザーのトピック専用の推奨トピックセクションを手動でキュレーションする方法があれば、非常に役立つでしょう!

推奨のみです。私はAIには興味がなく、インスタンスでAI機能を有効にしないという意図的な決定を下しました。

はい、よく使います!

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参考までに、メタの「関連トピック」は以前は :chefs_kiss: でした。私のお気に入りのAIの追加機能でした(断然 :slight_smile: )。

しかし、少し調子が悪くなり、あまり役に立たないトピックを優先しているようです。今ではたまにしか見ないのですが、正確にいつそうなったのかは特定できませんが、違いは顕著なようです。

モデルが変更された時期や、影響を与えた可能性のあるバックエンドの変更についてご存知ですか?

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:grinning_face:

確かに、新しいトピックを優先する方法を考え出そうとしたので、トピックの年齢に比例したペナルティが適用されます。

それは逆効果になり、品質を損ないすぎたようです :frowning:

ここでMetaのペナルティを無効にし、再検討します。

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一般的に、関連トピック(Related topics)を好みます。AIは、関連する機能リクエストのような、関連する議論を表示するのに非常に役立ちます。私はしばしば、これらを見てマージを提案したり、新しい情報(例えば、機能が完了したときなど)で更新したり、少なくともそれらの古いトピックに適切にタグを付けたりします。時には、サポートの質問に対する回答を、以前に質問されたことがあるため、関連トピックから直接見つけることができます。

提案トピック(Suggested topics)は、未読トピックに基づいています。これらは、読み進めたいかもしれないトピックを見つけるのに役立ちますが、現在読んでいるトピックとは関連がありません。以前は「latest」に基づいてこれらのトピックを読んでいました。そのため、実際、2月までは、ほとんどの場合、そのリストは空だったので、トピックの下には提案トピックのタブしかありませんでした。今では、ほとんどログインせずに読んでいるため、状況は変わりました。そこに表示されるほとんどのトピックは、私が読んだことのあるトピックですが、Discourseはそのことを認識していません。私が関連トピックを好むというlocalStorageを削除するため、ログアウトするたびに、それらを見ざるを得ません。そのため、通常はそれらが見えます。なぜなら、切り替えるのは常に価値があるわけではないからです。しかし、これらは、おそらく私の珍しい使い方に基づいた問題です。

一般的に、未読トピックと類似したコンテンツを持つ他のトピックの両方にユースケースがあると思います。カテゴリではなくAIに基づいた関連トピックは、大きな改善でした。それらをはるかに面白くしました。
しかし、もちろん、それはトピックに依存します。問題が詳細に説明されているほど、提案は良くなります。私にとっては、ウェルカムトピックの下の提案があまり役に立たないのは理にかなっています。なぜなら、Metaには複数のウェルカムトピックがないからです。

もし、それらが混乱を招くと思うなら、Discourseが新しいユーザーに他のオプションを表示しないのと同じように、新しいユーザーからこれらを隠すことが理にかなっているかどうか疑問に思いました。そのため、経験豊富なユーザーには隠されているものが表示されます。しかし、ウェルカムトピックを除けば、新しいユーザーにとっても役立つ可能性があると思います。なぜなら、時には彼らはそこで質問の答えを見つけるからです。

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興味深いことに、関連トピックはあまり役に立たない古いトピックを表示していたと思っていました。このトピックでは、関連トピックは主に2017/18年頃のものでしたが、現在無効になっているため、はるかに最近(2023/24年)になっています。

万が一ですが、ペナルティは逆に適用されていたのでしょうか?

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それは、とても的確な表現ですね! :laughing:

ウェルカムトピックの下部に、テスト用の新規ユーザーが表示される「おすすめトピック」が追加されました! :facepalm: アカウント作成から2時間経っています。どの時点で表示され始めたのかは不明です。

変更されたことが確認でき、より関連性の高いトピックが表示されるようになりました。ただし、2016年と2019年のトピックが2つ残っています。

ウェルカムトピックにそのような機能があれば素晴らしいですね。その機能リクエストが既に存在するか確認し、存在しない場合は、あなたのユースケースを説明して新規機能リクエストを作成していただけますか?

はい、あなたが言う理由から、関連トピックを表示したいのですが、実際にはより関連性が高く、最近のものが表示されるようにしたいです。ウェルカムトピックの場合、私たちについて知り始めたばかりの新規メンバーに関連する、お知らせ、ブログ記事、その他のトピックを表示したいです。

他の人が言っていることとほぼ同じですが、提案されたトピックはほとんどの場合あまり役に立たないという印象を受けました。例えば、現在、このトピックに対して提案されているのは以下の通りです。

これは、現在のトピックとはほとんど関係がないように思えます。

一方、関連トピックは、実際に関連性があると思われる議論を提起することが多く、時には実際に確認する価値があるほど興味深いものもありました。例えば、現在、以下のものが表示されています。

順序には少し驚いています(最後の項目は頻繁にアクセスされるため、もっと上に表示されると予想していました)が、全体的にはそれほど悪くないようです。

Discourseが提供するさまざまなAI機能の中で、関連トピックは、手頃な価格のvGPUまたはvNPUが利用可能になり、LLMのセルフホスティングが選択肢になった場合、オンにすることを検討する可能性のある2つの機能のうちの1つです(もう1つはAIベースのSPAM分類です)。

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https://hf.co/Qwen/Qwen3-Embedding-0.6BGitHub - huggingface/text-embeddings-inference: A blazing fast inference solution for text embeddings models で実行することは、GPUなしで2〜4GBのRAMを搭載したサーバーで十分に可能です。

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素晴らしい!ヒントをありがとうございます!詳しく見てみます。

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