- Perplexity AI fournit aux utilisateurs des réponses simplifiées, traçables et de haute qualité en intégrant des connaissances de multiples sources, des algorithmes innovants et l'intervention humaine pour parvenir à une intégration puissante des connaissances.
- Les utilisateurs peuvent poser des questions en langage naturel, et Perplexity AI comprend le contexte et fournit des réponses humanisées, plutôt que de simplement lister des liens vers les résultats de recherche.
- Perplexity AI démontre une itération rapide du produit grâce à des mises à jour fréquentes, une réponse rapide aux nouvelles technologies, des optimisations opportunes et l'agilité d'une startup.
Perplexity AI offre une nouvelle expérience de recherche et de questions-réponses basée sur l'IA en intégrant des connaissances de sources multiples, l'interaction en langage naturel et l'itération rapide.
Intégration de connaissances puissante
Perplexity AI peut collecter et intégrer des informations pertinentes provenant de diverses sources sur Internet (y compris des articles universitaires, des rapports d'actualité et les médias sociaux) pour fournir aux utilisateurs des réponses complètes et précises.
Contrairement aux moteurs de recherche traditionnels, Perplexity AI se concentre sur la fourniture de réponses avec des citations de sources et des emplacements de citation clairement étiquetés. Le dialogue libre est évité, ce qui rend l'expérience de recherche plus directe et précise.
Perplexity AI classe davantage en fonction des informations sémantiques et de la qualité du contenu lui-même, indépendamment de facteurs tels que le SEO (optimisation pour les moteurs de recherche) et la publicité.
Perplexity AI utilise la technologie RAG (Retrieval Augmented Generation), qui utilise d'abord le moteur de recherche pour « rappeler » les liens les plus pertinents à partir d'index externes, puis synthétise et soumet les questions de l'utilisateur et récupère la réponse à un grand modèle, qui termine la tâche d'intégration et de génération de réponses.
Les algorithmes sont innovants à la fois dans le rappel et le tri pour garantir l'utilité du contenu et l'exactitude des références.
La fonction Source Edit permet aux utilisateurs de modifier les sources de référence et la recherche, réduisant ainsi efficacement l'interférence de sources non pertinentes sur les résultats. Les résultats de recherche incluent non seulement des liens, mais aussi des questions-réponses à la manière de ChatGPT, combinant l'étendue des connaissances des moteurs de recherche traditionnels avec la puissance de raisonnement et de génération des grands modèles.
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Interaction en langage naturel
Perplexity AI utilise des technologies qui incluent principalement des modèles de langage à grande échelle et le traitement du langage naturel, ce qui lui permet de comprendre la sémantique d'une requête utilisateur et de fournir la réponse la plus pertinente en fonction du contexte, une interaction plus intuitive et efficace.
Ce qui rend Perplexity AI innovant par rapport aux moteurs de recherche existants, c'est qu'il s'agit du premier moteur de recherche au monde à intégrer le dialogue et les liens, ce qui lui permet de reconnaître et de répondre à un langage plus ambigu ou abstrait pour imiter les requêtes verbales de la plupart des gens.
Perplexity AI est particulièrement efficace pour rechercher et intégrer des connaissances dans le domaine universitaire, aidant les chercheurs en récupérant et en résumant rapidement les dernières découvertes de recherche.
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Itération rapide
L'itération du produit de Perplexity AI est rapide, ce qui lui permet d'intégrer rapidement les dernières avancées de l'IA. En moins d'un an, Perplexity AI a réalisé plusieurs itérations clés. Dans une période de mises à jour fréquentes, de nouvelles fonctionnalités sont introduites presque chaque semaine, et ces mises à jour se concentrent sur le niveau fonctionnel du produit.
L'équipe Perplexity a une vision produit aiguisée de la recherche. Un demi-mois après le lancement de GPT-3.5, ils ont mis en ligne un moteur d'analyse de recherche Twitter basé sur SQL (Structured Query Language), et Perplexity a introduit des fonctionnalités innovantes telles que Source Edit, Focus Search, etc. pour remédier aux lacunes du moteur de réponse, telles que les informations obsolètes et les résultats non pertinents.