哈嘍大家好，歡迎來到黑馬公社。 很近有個的搜索引擎火了， 說它是搜索引擎吧，也不對。 究竟它并不認為自己是一款搜索引擎， 同時它的搜索方式并沒有百度搜狗等出色。 那么，它的出現又有什么意義呢？ 根據官網介紹， Magi是一個基于機器學習的信息抽取和檢索系統。 來，上圖，大家直接看： 怎么樣，是不是感覺還有點迷糊？ 我們不妨這樣想， 將一本書的每一頁內容分成一個網站， 我們想要很快找到指定內容 是不是就必須要通過書籍的目錄查找， 而Magi扮演的正是這個提供目錄的角色。 那么，它可以做什么呢？ 前面說到了， Magi扮演的是一個互聯網目錄的角色， 因此的它可以顯示查找結果的初始來源， 另外通過機器學習， 它也會不斷的歸納并檢索新內容， 讓自己的數據庫時刻保持很新狀態。 所以，接下來我們就看看它可以做什么吧！ 打開Magi隨意搜索一個品牌之后， 我們在這可以看見關于這個品牌的各種標簽。 是的，Magi喜歡通過打標簽來介紹一個品牌。 盡管打標簽對大多數人來說并不認可， 但是你不得不承認這是很簡單有效的方式。 然而， Magi的標簽卻不像人們憑心情那樣隨意定奪， 而是全都具備數據來源。 以這個“全球第二大手機廠商”為例， 點擊這個關鍵詞之后， 軟件便會彈出相應的數據來源， 而很右側顯示的則是機器優先學習的網站。 點擊這個網站之后， 我們可以看見網站中有一句這樣的話： “華為的優勢在于它已經是全球第二大手機廠商”， 而這句話正是Magi打標簽的由來。 通過這樣的查找方式， 我們很輕松的就能知道Magi的信息來源， 然后通過信息來源確認事情是否屬實。 當然，這種打標簽的方法雖然很簡單， 但是很簡單翻車。 在這里我們就能看見關于“華為” 同時出現了“全球第二大智能手機廠商”和“全球第三大智能手機廠商”。 點擊“全球第三大智能手機廠商”之后， 我們又看到不同介紹的信息來源。 那么，華為究竟是“全球第二大智能手機廠商”還是“全球第三大智能手機廠商”呢？ 我們不得而知， 至少通過這個搜索不得而知。 對于這樣的情況， Magi增加了一個「可信評分」， 評分越高的條目越值得信任。 另外要注重的是， 機器學習并非是通過一篇文章來進行的學習， 而是通過的大量描述相同的文章來進行的學習。 但是，Magi對于某些來源權重的打分是多少， 是否存在來源檢索偏見等等， 黑馬不得而知。 在幾天的實用感受下來之后， 黑馬并沒有覺得Magi可能會替代百度。 在文章前面我們說了Magi的優點和缺點， 其實還有很多其他的優缺點黑馬都沒說。 比如用它查找一個品牌的產品很方便, 它可以幫助你簡單明了的讓你找到目標。 然而它的來源……一言難盡。 不知道是不是剛出現的緣故， Magi喜歡在一些跟主題內容毫無關系的內容中抓取數據。 舉個例子： 有一篇文章主要介紹的是DxOMark對新機的評分， 而Magi卻在這篇文章中抓取了三個華為機型。 所以，就是……Why？ 去品牌官網商城這些地方難道不是更好的選擇么？ 這數據來源真的讓人莫名其妙。 并且還有一個要說的就是， 黑馬搜索“華為手機”， 出現一個亂入的GalaxyFold是什么鬼？ 在點擊信息來源之后， 黑馬發現， Magi現有的機器學習似乎并不能很好地分辨語義， 它會將連續的品牌機型自動歸納在一起。 關于這種情況， 黑馬有一個不成熟的建議： 通過更優先的信息檢索， 先核實一部分信息之后 在后臺進行品牌認證鎖定， 這樣子用戶在搜索其他的品牌型號之后， 便不會再出現這個亂入的型號。 那么，Magi的實用性到底如何呢？ 黑馬只能說，有待考察。 因為它的特性決定了它未來的發展空間很廣， 從搜索來源、標簽、打分等等， Magi都給了我們一個全新的搜索方式， 為現有的搜索引擎提供了一個新的思路。 雖然機器學習剛開始很傻缺陷也很多， 但是隨著使用人數的增加， Magi的算法也會越來越聰明。 總的來說，每一次新事物的出現， 總是會對舊的行業造成一定沖擊， 但是這只會讓消費者從中受益， 形成一個良好的競爭氛圍。

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