Kagi Bloopers – गलत search results का संग्रह

 (help.kagi.com)
1 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-11-17 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • Kagi search engine द्वारा बनाए गए अप्रत्याशित हास्यपूर्ण search result उदाहरणों को एकत्र करने वाला पेज
  • search quality बेहतर करने की कोशिश के बावजूद, जटिल search systems की प्रकृति के कारण कभी-कभी अजीब result सामने आ जाते हैं
  • ‘NZ Dollar to US’, ‘Hacker’, ‘1337 in French’, ‘Half pony’ आदि वास्तविक user report images शामिल हैं
  • कुछ उदाहरण Discord, Mastodon, X(ट्विटर) जैसी communities में साझा की गई सामग्री से बने हैं
  • users के लिए मज़ेदार search results रिपोर्ट करने हेतु email link उपलब्ध है

Kagi Bloopers का अवलोकन

  • Kagi बेहतरीन search quality देने का प्रयास करता है, लेकिन यह इंसानों द्वारा बनाया गया जटिल system है, इसलिए कभी-कभी हंसी पैदा करने वाले results दिखाई देते हैं
    • ऐसे उदाहरणों को इकट्ठा कर ‘Bloopers’ पेज के रूप में सार्वजनिक किया गया है
    • इसे users के आनंद के लिए तैयार किया गया है, और वे सीधे report भी भेज सकते हैं

प्रमुख blooper उदाहरण

  • NZ Dollar to US: Discord पर सबसे पहले साझा की गई image, जिसमें exchange rate से जुड़ा search result गलत तरीके से दिखा
  • Hacker: Mastodon पर साझा की गई result image शामिल है
  • 1337 in French: X(ट्विटर) पर साझा किया गया screenshot, जिसमें संख्या ‘1337’ की French व्याख्या गलत थी
  • Half pony: Discord पर रिपोर्ट किया गया result, जो search query interpretation error का उदाहरण है
  • 1Password password generator: X पर साझा की गई image, जिसमें password generator से जुड़े search result की गड़बड़ी दिखाई गई है
  • Corporation: X पर साझा किया गया result, जिसमें company-संबंधित search में गलत matching हुई
  • Pop OS: Discord पर साझा की गई Pop!_OS से संबंधित search result error
  • NAD amplifiers: Leo Fabriek द्वारा साझा की गई NAD C368 amplifier search result image

user participation

  • पेज के निचले हिस्से में “Share a blooper” सेक्शन के माध्यम से users सीधे मज़ेदार search results ईमेल से भेज सकते हैं
  • रिपोर्ट भेजने का email address esra@kagi.com दिया गया है

अन्य जानकारी

  • हर उदाहरण के साथ मूल स्रोत (Discord, Mastodon, X आदि) स्पष्ट रूप से लिखा गया है
  • पेज के ऊपरी हिस्से में Kagi Docs के अन्य sections के links शामिल हैं, लेकिन मुख्य सामग्री blooper उदाहरणों पर केंद्रित है
  • GitHub link के जरिए documentation edit suggestion भी भेजा जा सकता है

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2025-11-17
Hacker News राय

  • शीर्षक "Search Results Gone Wrong" देखकर, मैं इस मौके पर Kagi के “More results” फीचर बग का फिर से ज़िक्र करना चाहता हूँ
    इस फीचर को अतिरिक्त परिणाम दिखाने चाहिए, लेकिन असल में यह उसी परिणामों को दोहराकर दिखाता है
    6 महीने पहले इसे बग के रूप में रिपोर्ट किया था, और कहा गया था कि जल्द ठीक हो जाएगा, लेकिन अभी भी वैसा ही है
    हाल ही में फिर जाँचने पर जवाब मिला कि “dedupe सोचे से ज़्यादा कठिन है”
    कहा गया कि caching structure और top source processing के तरीके की वजह से dedupe जटिल है
    लेकिन URL list का dedupe करना इतना मुश्किल काम है, इस पर विश्वास करना कठिन है
    यह search engine की core functionality है, फिर इसमें इतना समय क्यों लग रहा है, समझ नहीं आता
    बग रिपोर्ट लिंक

    • FAQ में बताया गया है कि Kagi कम परिणाम इसलिए देता है क्योंकि उसकी ranking quality बहुत अच्छी है
      (FAQ लिंक)
      लेकिन यह थोड़ा अहंकार जैसा लगता है। या शायद कोई और वजह हो
      मुझे पहले पढ़ा हुआ search-timeline archive लेख याद आ गया।
      उसमें सवाल उठाया गया था कि कई search engines अपने results page को सीमित क्यों करते हैं
    • Reddit पर भी ऐसा ही समस्या हो रही है
      नीचे scroll करके और posts लोड करने पर पिछली page की posts 80% से ज़्यादा duplicate होकर आती हैं
      शायद old.Reddit या RES से जुड़ा बग होगा, लेकिन इसकी वजह से Reddit कम इस्तेमाल करने लगा हूँ

  • किसी ने कहा था, “शुद्ध संख्याएँ और फ्रेंच साथ नहीं चल सकते,” और मुझे लगता है यह सच है

    • फ्रेंच में संख्याएँ बोलने का ढाँचा सच में अजीब है
      जैसे “60-10-8”, “4-20” जैसी अभिव्यक्तियाँ
      1999 को “एक हज़ार, नौ सौ, चार बीस, दस, नौ” जैसी शैली में पढ़ा जाता है
      मैंने 10 साल से ज़्यादा समय तक फ्रेंच सीखी है, लेकिन संख्या प्रणाली अब भी हैरान करती है

  • यह पूरी तरह गलती नहीं थी, लेकिन एक दिलचस्प अनुभव था
    Veterans Day पर Kagi में “veterans day 2025” खोजा,
    तो जवाब “= today” आया, जिससे मैं एक पल के लिए चौंक गया

  • पहला blooper मानो यह भूल गया कि “समय == पैसा”

  • थोड़ी शिकायत करूँ तो, इन पोस्टों में असल search result एक भी नहीं है
    (हालाँकि, यह मज़ेदार ज़रूर है)

    • फिर भी लोगों ने कुछ खोजा, और वही परिणाम के रूप में सामने आया
      इसलिए उसे search result कहना ही पड़ेगा

  • “spaceweather” खोजने पर न्यू हैम्पशायर के East Derry का मौसम दिखा
    इसका अंतरिक्ष से कोई लेना-देना नहीं है, शायद astronaut Alan Shepherd उस इलाके से थे, इसलिए ऐसा हुआ

  • “Pop os” खोजने पर Cocos Islands की 2004 की अनुमानित आबादी दिखाई गई
    संबंधित लिंक

    • असल में लगता है कि यह नॉर्वे के Innlandet क्षेत्र के Os गाँव की आबादी से गलत match हो गया

  • जानना चाहता हूँ कि Kagi पैसे देकर इस्तेमाल करने लायक है या नहीं

    • मैं काफ़ी संतुष्ट हूँ। दूसरे search engine पर जाने का मन नहीं करता
      अगर Kagi बंद हो जाए तो क्या इस्तेमाल करूँगा, पता नहीं
    • domain blocking फीचर की वजह से Medium या UserBenchmark जैसी sites को फ़िल्टर कर सकता हूँ, यह अच्छा लगता है
    • हालाँकि, यह जानना चाहिए कि subscription fee का एक हिस्सा रूसी सरकार तक जाता है
      संबंधित लेख
    • मैं अपनी पत्नी के साथ duo package इस्तेमाल कर रहा हूँ
      मैं बहुत लिखता हूँ और अक्सर sources ढूँढने पड़ते हैं, इसलिए Google या DDG की तुलना में यह कम spammy और ज़्यादा साफ़ लगता है
      लगभग 1 साल इस्तेमाल करके तय करूँगा कि आगे जारी रखना है या नहीं
    • इसने Google को पूरी तरह replace कर दिया है। AI search भी ठीक है, लेकिन उसे मजबूरी न बनाना मुझे पसंद है

  • LLM के दौर में Kagi की अब भी कोई वैल्यू है या नहीं, यह जानना चाहता हूँ
    मेरी समझ से यह कई search providers के results को aggregate करता है

    • हाँ। Kagi विश्वसनीय source information देता है
      उदाहरण के लिए, जब Gemini से एक botany सवाल पूछा, तो वाक्य-रचना थोड़ी बदलने पर भी
      उसने एक-दूसरे से विरोधाभासी जवाब दिए
      ऐसा इसलिए था क्योंकि उसने blog spam को cite किया था; अगर Kagi की तरह source साफ़ होते, तो इसे आसानी से पकड़ा जा सकता था
    • लोग LLM को अच्छी चीज़ की तरह पेश करते हैं, लेकिन मुझे लगता है कि वही अपने आप में समस्या है
    • Kagi Assistant दूसरे LLM chat apps का बेहतर संस्करण है
      क्योंकि यह अपने search backend के साथ integrated है, इसलिए ज़्यादा समृद्ध परिणाम देता है
    • अगर आप search engine की वैल्यू नहीं समझते,
      तो अलग-अलग search engines की relative value समझना भी मुश्किल होगा