设计网页的搜索框 第1篇
用户的搜索需求会出现在两个时间点，一是搜索目的明确，打开App就需要使用，另一个时间点是在使用App的过程中产生搜索需求，这个需求我们很难确定用户在执行什么操作，所以需要根据页面及产品类型进行设计。
可以确定的是，两种需求时刻都要求我们的产品可以快速让用户找到搜索功能并使用，所以搜索功能的位置非常重要。当前绝大部分App的搜索功能都放置在页面顶部，以搜索框或者「放大镜」的样式存在，用户已经养成了习惯，当需要使用搜索功能时首先会寻找页面的顶部位置。
大多数内容型的产品会常驻搜索框，便于用户在浏览内容的过程中随时查找内容。也有产品设计收成为一个 icon 后固定在某一位置，为其他内容的展示节省出空间，例如得到APP就是这样做的。
百度云盘的搜索框在页面滑动时会随页面滑走，而从笔者的使用习惯来讲，搜索功能对于云盘来说是很重要的功能，所以这里的体验有待提升。
设计网页的搜索框 第2篇
服务端就是利用Flask封装一个个地接口，然后进行相应处理。
Search接口接收用户输入的关键字，然后调用 crawl_pages 接口去获取检索结果。
该接口通过关键字来去固定网页去检索该关键字，获取前两页的检索结果，通过前两页的检索结果，通过爬虫，将结果的标题和URL提取出来。
（1）url = f_{query_text_encoded}&type=web&page={page_index}_，这是表明去哪个网页搜索这个关键字。这个链接相当于以下操作，去CCTV网搜关键字：
（2）通过简单的爬虫，将以上获取到的检索结果界面中的所有结果的URL和标题提取出来：target_page = parse_qs(urlparse(link['href']).query).get('targetpage', [None])[0]，例如这一句，提取URL。
（3）然后你就会获得一堆的URL，返回给Search接口后，通过
该接口是将用户输入的关键字当作Prompt，给大模型，让大模型根据这个信息回复点什么东西。中间没有什么特别的处理。要说值得注意的，就是 ({_user_: prompt, _bot_: generated_text}) 来将对话信息添加到历史记录里面。
这一步的效果如下，与检索毫无关系：
该接口是通过URL来获取网页内容。就是一个简单的爬虫程序，将网页中的文字和图片提取出来。
设计网页的搜索框 第3篇
getA函数，调用了服务端的 Search接口，去固定网页检索关键字，获取URL和标题列表。
然后，紧接着调用了 generateText 函数：
generateText 函数，调用了服务端的 generate-text 函数，利用大模型进行回复。
首先，调用了 getPageContent 接口，通过服务端的 page_content 接口，爬取了该URL中的所有文字内容和图片内容。
然后，通过 generateText 接口，调用服务端的 generate-text 接口，使用大模型对这些文字内容进行总结，从而形成下面的效果：
设计网页的搜索框 第4篇
本文我们从0开始写了一个AI+搜索的搜索引擎。整体原理还是比较简单的，搜索的原理就是固定URL+关键字，然后爬取网页内的标题和URL，就算是结果了。至于文本总结就更不用多说了，前面的文章详细介绍和实践过。
这个例子很简单，但应该算比较完整了，可以作为后续类似项目的快速开始，在此基础上快速搭建出自己的原型产品。
大家可以上手运行一下，然后运行过程中，你会对这个例子产生一些改进的想法。
有改进的想法，可以一起交流~
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设计网页的搜索框 第5篇
先搜索再分类则可以减少用户使用搜索功能的成本，但是会增加对结果筛选的难度。一般的操作是系统根据搜索词进行算法匹配，把所有结果都展示出来，然后提供分类筛选的功能。
这种方式对于用户无目的搜索的体验会更好，一般多见于电商、知识类等信息和分类明确的产品中。
比如：知乎的搜索逻辑，就是先根据搜索词匹配结果，展示所有信息，提供用户、话题、私家课、Live等分类搜索切换。
搜索功能的其他思考
本文主要探讨的是基于文字的搜索。除此之外其实还有，例如：语音搜索、图片搜索、扫码搜索，拍照搜索，拍照翻译搜索等等。最近几年，随着语音技术的不断成熟，语音搜索功能在音乐类APP上应用越来越多，通过识别音乐来搜索音乐的相关内容，部分音乐类app 还针对一些场合做了些语音搜索上的优化，比如听歌识曲、哼歌识曲，提高了用户搜索内容的效率。
如今，我们看到搜索的效率、体验设计都在不断发生着变化，随着AI技术的应用，搜索答案的准确性和相关性必将得到大幅提升。搜索互动性、个性化也会得到逐步提高。