十個小技巧教您快速搜尋Gmail
十個小技巧教您快速搜尋Gmail
2012.06.20 | Google

您是否發現,當您使用Gmail一陣子後,如果想要找出很久以前的某一封郵件,可能會變得相當困難,雖然您很清楚您想找的是什麼,但偏偏就是找不到。 

標籤和星號或許可以幫的上忙,但有些時候您還需要一點其他的幫助,例如進階搜尋。下面將為您介紹Gmail進階搜尋的十個小技巧,讓您能夠把以前的郵件輕而易舉的找出來。 

您也可以點選搜尋框右邊的灰色小箭頭,然後它會出現一個選單,能讓您的搜尋縮小範圍。 

1. from: 或 to: 

使用這兩個捷徑來尋找郵件從哪寄來或是寄給誰的。不過請注意冒號後面不能有空格。 

範例: from:peggy olson 

結果: Peggy Olson寄來的郵件.

 

2. OR

這個選項能讓您搜尋到所有包含兩個或以上的條件中任一的訊息。

範例: to:betty francis OR from:henry francis

結果: Francis寄來或者寄給Francis的郵件。

 

3. - (連字符號)

在您的搜尋中使用聯字符號來排除特定的字眼。

範例: campaigns -jaguar

結果: 訊息中包含"campaigns"這個字不過排除內文中含有Jaguar的訊息。

 

4. has:attachment

使用這個搜尋選項來限制搜尋的訊息中包含附件。

範例: from:don draper has:attachment

結果: 只有Don寄來並且含有附件的郵件。

 

5. in:anywhere

這讓您能夠讓搜尋擴及到Gmail的任何位置(垃圾郵件及垃圾桶裡的訊息除外)。

範例: in:anywhere from:joan harris-maternity leave

結果: Joan寄來存放在Gmail任何位置的訊息,排除那些包含了她"maternity leave"相關的資訊。

 

6. after: 或before:

這兩個捷徑能讓您縮小搜尋範圍,它能讓您的結果局限在某個時間範圍裡。格式必須要是yyyy/mm/dd。

範例: from:megan calvet before:1965/10/07 after:1965/10/12

結果: Megan在1965/10/07前及1965/10/12後寄來的訊息。

 

7. is:chat

搜尋在chat裡面的資訊。 Gmail預設會儲存您在chat的對話紀錄,除非您選擇不記錄。

範例: is:chat from:roger sterling vodka

結果: Roger寄來包含"vodka"的Chat訊息。

 

8. circle:

使用這個來縮小您的搜尋範圍到特定的Google+ circle。

範例: circle:creative

結果: 任何來自creative的成員的訊息。

 

9. ( )

使用括號來包含關鍵字,或指定特定不能被排除的字眼。

範例: from:harry crane (kinsey OR hare krishna)

結果: Harry寄來的訊息包含了"Kinsey"或"Hare Krishna"。

 

10. " " (引號)

使用引號可以縮小您的搜尋範圍到只出現訊息包含確切的字眼。不過這個用法並不會區分大小寫。

範例: to:pete campbell "grab a drink"

結果: 寄給Pete的訊息內包含"grab a drink"。

出自Mashable 

關鍵字: #Google
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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