会使用搜索引擎是学习生物信息的基本要求，如果不会使用就不建议学习了。因为在学习过程中会遇到很多报错信息，这些都需要自己能够通过搜索引擎来寻找答案。此外，还需要通过搜索引擎找到最新的信息，每个人不仅要求有信息检索能力，还要有信息过滤分析判断的能力。以前我经常笑话别人使用搜索引擎像聊天一样，万万没想到，几年不到，倒反天罡，现在使用搜索就是要会聊天。
第一代搜索引擎
信息检索一直是一个重要的课题，在互联网时代最开始有黄页功能，后来逐渐出现了搜索引擎。以前我们都是用搜索引擎来找资料。常用的有Google，百度，bing，搜狗，360等等这些搜索引擎。这代搜索引擎是一个简洁的网页，大大的搜索框，输入关键字然后就返回很多网页结果。
这些结果根据内部的匹配算法来进行排名，一般最前面的就是关联度最高的。当然也有一些开曼群岛的中文互联网大企业开发了竞价排名，出价最高的排名最靠前。这就导致了当你搜索"考研"这个关键字，前五页可能都是考研培训机构，这其实还好了，这能算是“谋财”。但你如果搜索身体哪不舒服了，直接给你一些骗子医院，在配合上它的地图导航，自动驾驶，直接带你一路向西了。
所以，在使用搜索引擎的时候还是需要注意。在这代搜索引擎中，采用了“正则匹配”的原则，也就是需要输入“关键字”，不能输入太多内容，字数越少，结果越多。关键字越精确，结果越精确。
第二代搜索引擎
全新一代搜索
其实从Siri那时候开始就可以使用聊天工具，比如想问它“唐朝是哪年建立的”，就可以返回结果。只不过当时的工具依然是先将语音转换为文字，在提权关键字返回答案。
而今天的搜素引擎完全变了，不能只输入关键字，而就需要会聊天，才能得到满意的答案。
现在的搜素引擎都加入了大语言模型，能够生成式的返回结果，不仅仅帮你搜索，还能帮你创作，你只需要把需要的内容表达清晰就行。而且还具备了上下文功能，也就是你与它聊天，之前的内容它都能记住。比如chatgpt，bing copilot，豆包AI，kimi，百度文心一言，阿里通义千问等。
没想到新时代的百度依然不忘初心啊，第一时间就加入了“医学报告解读”功能，看来百度还是有医疗基因。
如何使用聊天式搜索学习生物信息
# 定义输出文件名output_file_name="output.bam"# 定义参考基因组和输入的fastq文件reference_genome="my_reference_genome.fa"read1="read1.fastq"read2="read2.fastq"# 定义线程数threads=8# 建立参考基因组索引bwa index -a bwtsw $reference_genome# 使用BWA-MEM进行比对bwa mem $reference_genome $read1 $read2 | samtools view -bS -o ${output_file_name%.bam}.tmp.bam -# 排序和索引BAM文件samtools sort ${output_file_name%.bam}.tmp.bam -o $output_file_namesamtools index $output_file_name
然后又让它帮我解决一个报错信息。
/usr/bin/ld: cannot find -lcrypto也可以正确回答，表现还可以。
