- Perplexity 将自己描述为一款多功能工具，用于探索信息和满足好奇心，结合了聊天机器人和搜索引擎的功能。它可以被比作 ChatGPT 和 Google 搜索的混合体，但并不能直接替代其中任何一个。从本质上讲，它体现了 Google 希望通过 Gemini 实现的方向，但采用了一种更精简的方法。
- Perplexity 的功能类似于聊天机器人：用户提出问题，它提供答案。不过，它也能无缝地从最近的文章中检索信息。它每天扫描网络，让用户可以查询当前的新闻、体育比分和其他常见的搜索话题。
- 尽管 Perplexity 还不能完全取代传统的搜索引擎，但它在自己的范围内功能出奇地好用且有效。
Perplexity AI 已迅速成为 AI 驱动搜索引擎领域的领先品牌，在快速发展的搜索技术和人工智能行业中扮演着重要角色。凭借其创新的方法和强大的能力，Perplexity AI 不仅正在变革生成式搜索体验，还吸引了全球人们的关注。
在本文中，我们将深入探讨一些关键事实，以揭示 Perplexity AI 的发展、影响范围和潜力，从而更深入地了解 Perplexity AI。
什么是 Perplexity AI？
Perplexity 代表了一种先进语言模型的融合，旨在增强网络搜索，超越传统搜索引擎的能力。其核心是一个专有的层，协调了各种基础模型，包括 OpenAI 的 GPT-3.5 和 GPT-4、Anthropic 的 Claude 2，以及 Google DeepMind 的 Gemini（之前称为 Bard）。
它的突出特点在于它能熟练地快速搜索网络并融合各种信息源，从而提供全面的结果。此外，它还拥有一套方便的功能，用于细化来源选择，再加上多模态能力，可以实现超越纯文本的分析。此外，用户还可以受益于一个 copilot 选项，该选项有助于与 Perplexity LLM 层进行交互，以细化查询并提高结果的准确性。
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关键功能：Focus 与 Related
在进行在线搜索时，我们很多人都会在查询中添加“Reddit”，例如“最佳备份软件 reddit”，以避开充满营销链接的低质量网站。同样，我在 Perplexity 的 Focus 功能中找到了安慰。
这个功能允许用户指定要搜索的特定网站，包括 Reddit，然后 Perplexity 会将其整合到回答中。可选范围涵盖整个网络、Wolfram Alpha、学术写作、YouTube 和 Reddit。只需选择“写作模式”，LLM 即可独立生成回答，从而轻松退出搜索。目前，可供选择的网站有些受限，但我预计未来会有所扩展。
Perplexity 另一个值得称赞的方面是其“Related”功能。在提供主要输出的同时，Perplexity 会在此类别下呈现一系列可能的后续查询。
在头脑风暴或构思时，确定对话的走向可能会很困难。这时，Perplexity 会提供后续问题，偶尔会提出一些可能被忽略的深刻问题。此外，我很欣赏回答在默认情况下是与搜索过程内在关联的。
然而，“Related”问题的效果差异很大。虽然有些问题引发了有趣的探索方向，但另一些似乎与我的意图不符，提供的后续查询是为公司定制的，而不是针对 Perplexity 本身的相关搜索词。例如，当我为一家女性健康初创公司收集要提出的问题建议时，Perplexity 建议的后续查询就跑题了。
Perplexity AI 是如何工作的？
Perplexity 利用多个大型语言模型（LLM）的能力来驱动其自然语言处理功能。其中包括 GPT-4、Claude 3、Mistral Large，以及 Perplexity 的自定义模型。这些 LLM 具有双重作用：理解用户查询并提炼出相关的答案。
同时，Perplexity 拥有一个内置的搜索引擎，负责获取并索引相关信息。该公司声称 Perplexity 每天都会抓取互联网，但它能够提供实时更新（例如足球比分直播）的能力表明，它可以对特定内容进行即时索引。
Perplexity 提供两种搜索模式：Quick Search（快速搜索），针对迅速、基本的回答；以及 Pro Search（专业搜索），擅长识别细微的查询并定制个性化的回答。后者甚至会向用户提出后续问题，以优化输出。
无论使用哪种搜索类型，Perplexity 都遵循一个一致的工作流程：解析用户查询、解读意图、在网络上搜索相关来源，并提供简洁的摘要。例如，查询有关“Zone 2 训练的好处”时，Perplexity 会将主题识别为中等强度有氧运动的好处，搜索权威的健康和健身资源，并提供一个简短的概要。
尽管 Quick 和 Pro 搜索会产生相似的信息，但后者会深入挖掘，并根据指定的运动偏好提供量身定制的建议。
此外，Perplexity 的运作方式类似于一个对话代理，会保留对话线程（称为 Threads），以考虑之前的交互。
值得注意的是，Perplexity 为用户提供了一个参考列表，并附有脚注，指明每个关键数据的来源。这一功能使其有别于传统的搜索引擎，让用户有机会在 AI 生成的摘要之外进行更深入的探索。
你可以用 Perplexity AI 做什么？
如果你曾想过用 Perplexity 来代替 Google、Bing 或其他搜索引擎进行查询，那你就找对方向了。它在提供有用答案方面通常比聊天机器人更可靠，且比典型的搜索引擎更快。
试想一下：虽然聊天机器人经常被推荐用于规划旅行和查找食谱，但大多数测试显示它们在这两方面表现平平。而 Perplexity 则会利用多个网络来源，而不仅仅是一个 LLM，这往往会带来更好的结果。另外，你还可以更深入地研究它总结的原始文章。
例如，当我向 Perplexity 询问一份可供八人食用的意大利肉酱面食谱时，它没有让我失望。它不仅提供了一个可行的食谱，还调整成了四人份。更重要的是，它把握住了小细节，比如按照使用顺序列出食材。在查看了来源后，我没有发现任何直接从单一食谱抄袭的证据。虽然我不能保证每个食谱都完美无缺，但 Perplexity 很可能会引导你找到正确的方向，并提供可靠食谱的链接。