歡迎大家來到《好工具》專欄，這個專欄面向所有希望獲得高效生產力工具的朋友。在這個專欄里，我們會和大家聊聊那些狂拽酷霸炫的生產力工具！

相信大家一定和我一樣，茫然於龐大的工具海洋，卻仍找不到稱心的它來使用，這也是《好工具》專欄存在的意義——發掘、折騰，為你帶來真正滿足需求的產品或產品組合，提高生產效率、get好心情:)

作者 | 台胖

編輯 | 言有三

今天給大家推薦一款有意思的網頁搜尋引擎

可以讓我們更加全面深刻的了解我們檢索的內容

下面我們就一起來看看吧~

Magi是什麼？來看看官方給的定義吧：「Magi 是由 Peak Labs 研發的基於機器學習的信息抽取和檢索系統，它能將任何領域的自然語言文本中的知識提取成結構化的數據，通過終身學習持續聚合和糾錯，進而為人類用戶和其他人工智慧提供可解析、可檢索、可溯源的知識體系。」 簡單地說，它會收集網際網路上海量各種各樣的純文本進行理解和學習，不需要人工維護的「知識庫」來維持其運轉，並將知識內容結構化展現在用戶面前。另外，這個搜尋引擎頁面清爽沒有廣告，也是它的優點之一。光這麼說可能會有些抽象，下面小編帶大家初步認識一下這個搜尋引擎吧。

1. 初識 Magi

打開瀏覽器，輸入網址magi.com，我們就來到了Magi搜尋引擎的首頁。首頁的布局很簡單，只有Magi的圖標和一個搜索框。不過耐心停留一下你會發現，搜索框下方不時會彈出新的文字顯示「Magi正在學習...」，這其實是對Magi背後在做的事情一個簡單的可視化體現。

2. Magi 使用

1. 搜索功能

既然是搜尋引擎，主打功能當然就是內容檢索了。首先我們來嘗試搜索PyTorch這個關鍵字。

可以看到得到的搜索結果似乎和使用其他搜尋引擎的時候不大一樣。首先，PyTorch被搜尋引擎定義為了一個「實體」，並在其右側有一個綠色的圓圈，圈內有個數字100；這裡跟大家解釋下，實體名稱右側的數字表示的是這個實體與檢索內容的匹配程度，數字越大，匹配程度越高。

然後我們展開這個實體下的描述部分，發現每個描述下方都有不同顏色的下劃線，綠色下劃線表示描述置信度高，相反的，紅色下劃線表示置信度低。這裡小編理解的是，帶有綠色下劃線的描述內容是由多處網頁來學習並糾錯的，對實體的描述更加準確；紅色下劃線的內容可能只是從單一網頁內容學習來的，可信度就相對低一些。

2. 學習來源

那麼Magi到底是從哪裡學到這麼多關鍵字及其相關屬性的呢？在搜索結果頁右側有一欄「主要學習來源」，這便是Magi的「知識庫」了。將滑鼠停在一個來源上，還可以看到Magi從這個源中學到了哪個屬性、哪個描述和哪個標籤等等，也可以讓我們更好的對知識「刨根問底」。

3. 再探 Magi

摸索著使用了這麼久，我們來看看官方是如何教我們使用這款搜尋引擎的。

根據官網的解釋，Magi對於檢索結果的展示會根據內容有一些小小的區別。例如，當搜索「狼牙山五壯士班長」時，Magi會直接回答狼牙山五壯士班長的名字，此時Magi認為這個有代表性的知識片段可以很好地回答這個問題，當然，下方同樣有相關內容可以做更多的參考。

我們可能會遇到比較多的便是Magi返回給我們一個「實體」，並包括了其屬性、描述、標籤、近義項等，這個我們在剛剛已經嘗試過，就不再贅述。

當我們的檢索內容是一個抽象概念（或一個範圍）而不是一個具體事物時，Magi會返回一個「集合」給用戶，方便用戶做進一步的挑選和檢索。

當然，每次搜索的時候Magi都會將上述幾種的組合展現給用戶，並按照置信度進行排序，用戶可以根據搜索結果進行更多的操作。

總體來說，Magi是一款很有想法的搜尋引擎，介面清爽，很好地將檢索結果及其相關內容做了結構化處理方便用戶瀏覽，並給出了每一部分的網頁來源。當然，Magi的開發者本意並不是打造一款日常使用的搜尋引擎，它在有些時候給出的結果可能會不盡如人意，也會讓人哭笑不得，所以小編不建議大家用其完全替代現有的搜尋引擎，不過它也仍然在不斷地學習提高自己哦~

那麼更多Magi的相關功能也等待小夥伴們自己發掘咯，如果有發現十分好用的工具，歡迎在評論區留言！~

更多好工具請關注《有三言選》公眾號首發。