- 晚上在B站上刷到一个关于搜索技巧的干货视频,这个视频真的不错,结尾还提到了AI时代的搜索思路
- 之前自己也零碎的探索出了一些搜索技巧,但是没有总结,就没法稳定的加入自己的工作流,持续提高效率
- 受到这个视频的启发,就来总结一下
1. 使用双引号 “”
- 描述:使用双引号进行搜索时,Google 会返回包含你指定的确切短语的结果。
- 例子:
这个好像和
intext:
差不多,目前还没仔细探究
2. 使用减号 -
- 描述:通过在关键词前加上减号,你可以从搜索结果中排除与该关键词相关的内容。
- 例子:如果想了解深度学习,但不想看到关于 CNN(卷积神经网络)的内容,可以尝试搜索 [深度学习 -CNN]
3. 使用星号 *
- 描述:星号是一个通配符,代表任意词。这在你不确定搜索短语的完整内容时很有用。
- 例子:如果想了解各种机器学习的算法,但不确定名称,可以搜索 [“机器学习 * 算法”]。
4. 使用 OR 或 |
- 描述:允许一次搜索两个或多个关键词。
- 例子:比如想对比卷积神经网络和循环神经网络,可以搜索 [卷积神经网络 OR 循环神经网络]
5. 使用 intitle:
- 描述:会返回标题中包含指定关键词的网页。
- 例子:
6. 使用 inurl:
- 描述:这将返回 URL 中包含指定关键词的网页。
- 例子
7. 使用 filetype:
- 描述:这允许你根据文件类型筛选搜索结果,如 PDF、DOC、PPT 等。
- 例子
8. 使用 site:
- 描述:限制搜索结果来自特定的网站或域名。
- 例子:如果你想在 arxiv.org 这个学术站点上查找关于 BERT 的研究,可以输入 [BERT site:arxiv.org]。
9. 使用 related:
- 描述:这将返回与指定网站内容相似的其他网站。
- 例子
10. 使用 define:
- 描述:这个命令会显示指定词语或短语的定义。
- 例子
互联网上的资料茫茫多,真的有很多搜索技巧可以总结,之后会总结GitHub、StackOverflow,还有perplexity.ai等一众AI工具的使用,还有各种学术搜索技巧