「效率集」聚合搜索 Chrome 插件, crx 扩展下载

                    
终极搜索工具，最强的信息查询与资源搜索插件。聚合全网搜索引擎与AI大模型平台，支持AI指令，超级拖拽，划词搜索，快捷键搜索，右键搜索及超厉害的组搜索。支持自定义搜索引擎及细节入微的选项控制。期待您的好评与推荐
「效率集」聚合搜索目标是成为用户必备的终极搜索工具，登顶最强的信息查询与资源搜索插件。

插件聚合上百款搜索引擎，支持超级拖拽，划词搜索，快捷键搜索，右键搜索及巨厉害的聚合搜索。网页，翻译，购物比价，特惠信息，电影视频，音乐，网盘，电子书，学术等无所不搜，各类互联网资源无所不查。

插件内置30余款国内外知名AI大模型，支持AI指令及AI搜索，可同时调用多个AI回答问题，最大化告别AI瞎编乱答时代，便于用户快速选取最优结果，王炸级体验。

插件还支持高级搜索语法预设，自定义搜索引擎及细节入微的选项控制等等。

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插件主要功能：

1. 内置国内外上百款常用搜索引擎，囊括了生活的方方面面。内置30余款国内外常用AI大模型，且还在不断增加中。所有引擎长期更新维护，确保可用性；
2. 支持聚合搜索（插件内叫搜索组搜索）。只用输入一次关键词就能从多个搜索引擎或者AI大模型中获取信息，提高效率。系统已经内置各类常用搜索组，且用户更可以设置每次调用哪些引擎，支持自由排序；
3. 支持划词复制，划词搜索。相比国产浏览器自带的同类功能，用户更能自由设置调用的搜索引擎。是国产浏览器用户切换到Chrome，Edge等国外浏览器必备功能；
4. 支持超级拖拽，拖拽搜索。同样，用户可以自由设置调用的搜索引擎。且可以精确控制拖动文字，链接，图片后的后置动作；
5. 内置支持AI指令，AI搜索，可以在页面上划词后调用（AI对话菜单），也可以直接在插件主界面调用。用户可以自由设置指令内容，并支持各类调用场景，如拖动时调用，快捷键调用，划词菜单调用等等；
6. 支持快捷键搜索，最大限度地提高高频场景的查询效率。如工作中大量重复操作的场景；
7. 支持鼠标右键搜索，集成引擎库，随时随地调用，又大又全；
8. 支持相似图片搜索。用户可以在图片上点击鼠标右键，一键查图。并可以自由设置调用的相似图片引擎，更可以按组搜索，一次在多个引擎中查询并获取结果；
9. 支持自定义搜索引擎。用户可以扩展更多搜索引擎，不限于公开的搜索引擎，或者是企业内ERP，OA等搜索等等；
10. 细节入微的选项设置，尽可能满足所有人的习惯。赶紧安装试用吧：）
11. 开源代码库正在筹备，希望更多人参与项目

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* 哪个搜索引擎最好用？

各个搜索引擎原理上都是预先利用爬虫获取网页内容，根据用户关键字查询出对应的信息。由于各个搜索引擎对网站的权重评级及擅长的领域认知不同，加上无效信息过滤规则有差异，最后呈现的结果也会不同。单纯比较哪一个搜索引擎效果好坏并无意义。对用户而言，最大的价值还是能快速获取到想要的信息。常规搜索来讲，国内百度，国外google在通用搜索方面有一定优势。但近年来，互联网巨头很多开始搞闭合生态。像微信公众号，小红书，今日头条，微博等，都屏蔽了百度，google的索引请求，百度，google上无法搜索到相关内容。此时，小红书，搜狗搜索，头条搜索在生活技巧，公众号，新闻的优势就体现出来了。因此，如果想尽可能获取互联网的有效信息，最好是多个搜索引擎同时看，以更高效地查到自己需要的信息


* 何为聚合搜索，能为用户带来什么好处？

以上提及了搜索引擎的原理，各引擎的优势及弊端。聚合搜索可以帮忙用户一次从多个搜索引擎查询信息，集各引擎所长，节省时间，提高效率。尤其是查找各资源时，如电影，电视剧，音乐，电子书等，单独某一个网站或者引擎索引的资源有限，多个引擎在一起可以取长补短。


* AI大模型的基础原理？

当下AI大模型的底层算法均以Transformer为基础，Transformer算法解决的问题，简单地讲，是能获取一段文字内各字词之间的权重关系，根据该权重关系在训练完的超大字词数据库中匹配对应的关联上下文结果。相比传统搜索以关键字搜索的点结构，该算法能实现自然语言的查询，更接近面结构甚至多维立体结构的段落搜索。确实是科技领域的一大进步。


* Transformer底层算法为基础的AI大模型优劣势？

根据以上Transformer原理，可知Transformer本质上还是一种查询，结果的输出与训练素材有极大影响。优点是处理一些约定俗成的非明确规则是长项，比如语言处理，比如模拟人类语言，说话的习惯，翻译，听音，辩物等等。短板也很明显，它无法创造新内容，对明确逻辑规则的内容很多时候是靠“强记硬背”形成，比如数学运算，逻辑场景等等。也是由于大力出奇迹，超量语言文字训练后不断突出其优点表现，每次回答的结果太像人的语气，以至于很多人有AI强大到强于人类的幻觉。任何技术都有2面，当前AI发展还在初期，关键是看如何应用，完全否认当下AI与盲目信从AI都不可取。



* AI大模型哪个最好用？

当下AI大模型均以Transformer为底层算法，各家在架构上稍有不同，目标大多以提高查询效率为主。训练数据的质量决定了AI大模型的最终效果。这里特别提及一下，原始数据决定了AI回答结果的质量，调优数据训练更多是优化，让回复的结果更接近于普通人类的习惯与特定风格。LLAMA3以LLAMA2几乎同样的架构，优化了训练数据的情况下，回答问题的水平大幅提高从侧面印证了该论调。基于此基础，国内外模型，包括chatGPT , Claude， 文心一言，智谱，通义千问等等训练的数据有所不同，尤其是中文内容上，同一问题得到的答案有所偏差。建议大家在使用AI回复的结果时能多方比较，结合权威渠道验证，不能盲信。搜索引擎，AI大模型都是好工具，让我们用好工具，成为生活的主宰。


* AI发展的趋势？

不可否认，Transformer算法是AI发展史上的一个重大进步。即使它存在很多不足，但它的优点非常明显，必定是未来AGI结构上的一个重要组件。利用好它的优点可以解决很多当下现实生活中的问题。比如自然语言识别，翻译，语音识别，识物等约定俗成的场景（当前由于语音识别，识物等训练的素材不如文字直接，需要大量人工工作的基础转化与标记，但量变则质变，相信积累的力量）。文字，语音，图像，视频多模态是发挥Transformer架构优势的大市场，各大厂家的模型还有很广阔的提升空间。无限上下文，对问题结果输出的质量也非常重要。细化token属性，分级标记，加强权威标记以优化特定规则的调用，灵活地弥补“强记硬背”的劣势，减少无端资源消耗。或许在不久的将来，AGI不段加强下，完全可以成为我们工作，生活的重要伙伴。


* AI大模型如此厉害，还有没有必要使用常用搜索引擎？

当前很多AI大模型支持RAG实时联网查询数据，部分引擎还能帮用户整理总结结果内容，对一些简单的百科类，解释类查询，用户可以对比多个AI模型结果选用相对可靠的答案。AI大模型训练的素材较多也很广，尤其在写代码方面，可能给用户很多实用的提示，协助用户分析并解决问题。但AI模型如果RAG的内容来源不够权威，又可能误导用户。对于来源不权威的网站需要配合搜索引擎进行二次确认。


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PS：本插件会调用部分第三方搜索引擎，而第三方搜索引擎因为各种原因，有可能出现不稳定的情况。如果失效，用户可以在插件设置中找到对应搜索组并移除该引擎。为了避免引擎失效对用户的影响，我们增加了自定义引擎的功能。如果自己有收藏的好用的引擎，可以在自定义引擎设置中手动添加。

当前插件可免费使用，内置的上百款搜索引擎及AI大模型需要长期维护与更新，这是一个长期而艰巨的任务。你在应用商店的好评是我们持续维护的动力，更期待你能将它介绍给更多人：）