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perplexity

Answer

Perplexity 是一款基于给搜索引擎加上 LLM 以带来更优信息检索体验的思路而开发的产品,其目标是取代 Google 搜索。该思路的技术实现并不复杂,贾扬清大佬用不到 500 行 Python 代码就实现了一个基础版。作者最近在 Coze 上体验手搓 AI Bot,也顺手搓了一个极简版的 Perplexity,只写了 36 行“粘合剂”代码和 41 行提示词。此外,Claude 官方文档中提到了处理幻觉的方法,包括允许 Claude 说“我不知道”、告诉 Claude 只有在非常确信回答正确时才回答问题、让 Claude 在回答问题之前“逐步思考”、在回答之前给 Claude 留出思考的空间、让 Claude 在长篇文档中找到相关引文并使用这些引用来回答等。

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References

艾木: 我用Coze手搓了一个极简版Perplexity(基本可以替代Google搜索)

而搜索引擎的问题则是体验上不够简便、不够直接。搜索引擎返回的信息是一堆链接和文本片段(很多时候还有广告干扰),这种呈现形式是比较原始的,还需要人去做进一步处理。给搜索引擎加上LLM,或许可以带来更优的信息检索体验。Perplexity[4]就是基于这个思路搞出来的产品,目前其估值已经超过5亿美元了,它的目标是要取代Google搜索。这个思路本身没有什么新鲜的,OpenAI早在21年就研究过了[5],后来也有研究者作了进一步的验证[3]。这个思路的技术实现也不复杂,贾扬清大佬用了不到500行Python代码就实现了一个基础版[6]。我最近在Coze[7]上体验手搓AI Bot,也顺手搓了一个极简版的Perplexity。之所以说是“手搓”,是因为我基本上不用写什么代码,通过拖拽组合功能模块,再加上一些配置,就可以实现想要的功能。算下来我只写了一点点不能算作代码的“粘合剂”代码,大概36行,外加41行提示词,这就是所有的“代码”。而且理论上,这些“代码”很大一部分你都可以让AI帮你写。

Claude官方提示词工程最佳实践s (2).pdf

[title]VIRTUALClaude官方文档3、我们的定位是“AI行业观察”,会持续输出系统性的AI+内容。左下角是公众号二维码和小助手的二维码(负责拉围绕本文的交流群),欢迎交流。[heading3]Troubleshooting[heading4]What is the risk with hard questions?Give Claude an out!Dealing with hallucinationsTry the following to troubleshoot:○ Have Claude say “I don’t know” if it doesn’t know○ Tell Claude to answer only if it is very confident in its response

Claude官方提示词工程最佳实践s (2).pdf

[title]VIRTUALClaude官方文档3、我们的定位是“AI行业观察”,会持续输出系统性的AI+内容。左下角是公众号二维码和小助手的二维码(负责拉围绕本文的交流群),欢迎交流。[heading3]Troubleshooting[heading4]What is the risk with hard questions?Give Claude an out!处理幻觉尝试以下方法进行故障排除:如果Claude不知道答案,允许它说“我不知道”告诉Claude,只有在非常确信回答正确时,才回答问题让Claude在回答问题之前“逐步思考think step by step”在回答之前给Claude留出思考的空间(例如,告诉Claude在<thinking></thinking>标签内思考,你可以从最终输出中删除该部分)让Claude在长篇文档中找到相关引文,然后使用这些引用来回答

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perplexity.ai这个东西是什么东西
Perplexity AI 是一家专注于开发新一代 AI 搜索引擎的公司,创立于 2022 年 8 月,由前 OpenAI 研究科学家 Aravind Srinivas 与前 Meta 研究科学家 Denis Yarats(Perplexity CTO)等合伙人共同创办。 其优势包括: 1. 理解能力强:能够深入理解查询的语义,而非仅仅匹配关键词,提供更准确和相关的结果。 2. 生成式回答:可以生成通顺的自然语言回答,而非简单返回网页链接和片段,使结果更易于理解和使用。 3. 个性化和上下文感知:能根据用户的历史查询和偏好个性化结果,提供更贴合需求的答复。 劣势有: 1. 训练成本高:训练大型 LLM 模型需要大量计算资源和高质量训练数据,成本较高。 2. 可解释性差:LLM 的工作原理较为黑箱,难以解释为何给出某个结果,缺乏透明度。 3. 潜在的偏差和不当内容:由于训练数据的局限性,可能产生偏见或不当内容。 独特之处在于将 LLM 技术应用于搜索引擎领域,试图颠覆传统基于关键词匹配的搜索范式,为用户提供更自然和智能的搜索体验,还融合了个性化和上下文感知等功能,努力成为新一代的“智能助手”。 此外,Perplexity AI 还是一款人工智能教育应用程序,允许用户将问题格式化为线程以便消化信息,可作为 Web 应用程序、Android 应用程序和 IOS 应用程序使用。有趣的是,其创始人曾在 Google AI 工作。
2024-11-28
perplexity公司
Perplexity 是一家专注于开发新一代 AI 搜索引擎的公司,创立于 2022 年 8 月,由前 OpenAI 研究科学家 Aravind Srinivas 与前 Meta 研究科学家 Denis Yarats(Perplexity CTO)等合伙人共同创办。 其优势包括: 1. 理解能力强:能够深入理解查询的语义,而非仅仅匹配关键词,提供更准确和相关的结果。 2. 生成式回答:可以生成通顺的自然语言回答,而非简单返回网页链接和片段,使结果更易于理解和使用。 3. 个性化和上下文感知:能根据用户的历史查询和偏好个性化结果,提供更贴合需求的答复。 劣势有: 1. 训练成本高:训练大型 LLM 模型需要大量计算资源和高质量训练数据,成本较高。 2. 可解释性差:LLM 的工作原理较为黑箱,难以解释为何给出某个结果,缺乏透明度。 3. 潜在的偏差和不当内容:由于训练数据的局限性,可能产生偏见或不当内容。 独特之处在于将 LLM 技术应用于搜索引擎领域,试图颠覆传统基于关键词匹配的搜索范式,为用户提供更自然和智能的搜索体验,还融合了个性化和上下文感知等功能,努力成为新一代的“智能助手”。 在成立的 18 个月内,Perplexity 达到了 10 亿美元估值。但它与其他由 LLM 驱动的服务一样面临着幻觉问题等挑战,同时人工智能驱动的搜索也存在可靠性问题。
2024-11-14
我想找一个类似perplexity的AI工具
以下是一些类似 Perplexity 的 AI 工具: 1. ChatGPT Plus:用户可开启 web browsing 功能实现联网。 2. Bing Copilot:作为 AI 助手,旨在简化在线查询和浏览活动。 3. You.com 和 Neeva AI:搜索引擎,提供基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。 此外,在移动设备上,美图秀秀(https://apps.apple.com/us/app/meituphotoeditoraiart/id416048305)、SNOW(https://apps.apple.com/us/app/snowaiprofile/id1022267439)和 Adobe Express(https://apps.apple.com/us/app/adobeexpressaiphotovideo/id1051937863)也是相关的应用。Perplexity AI 是一款人工智能教育应用程序,可作为 Web 应用程序、Android 应用程序和 IOS 应用程序使用,其创始人曾在 Google AI 工作,于 2022 年 8 月创立该公司。它专注于提供简明、实时和准确的查询答案,并引用来源,在访问时长方面略胜于 ChatGPT,用户参与度很高。
2024-08-31
Perplexity的网站进不去
以下是关于 Perplexity 的一些信息: Perplexity 是一款聊天机器人式的搜索引擎,允许用户用自然语言提问,使用生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。以 Perplexity.AI 为例,我们可以利用其强大的搜索功能来获取信息。首先,访问该网站并使用其搜索功能。为了获得更专业和深入的搜索结果,可以启用 Pro 功能(搜索框右边的开关),该功能每天都会提供一定次数的免费使用。如果您经常使用,可以考虑开通会员服务以享受更多便利。但目前您提到 Perplexity 的网站进不去,可能是由于网络故障、服务器维护等原因导致的,您可以稍后再尝试访问。
2024-08-13
Perplexity AI如何?有什么独特之处?
技术,可以更好地理解和回答用户的自然语言查询。 优势 理解能力强:Perplexity的LLM模型能够深入理解查询的语义,而不仅仅是匹配关键词,从而提供更准确和相关的结果。 生成式回答:它可以生成通顺的自然语言回答,而不是简单返回网页链接和片段。这使得结果更易于理解和使用。 个性化和上下文感知:Perplexity可以根据用户的历史查询和偏好来个性化结果,提供更加贴合需求的答复。 劣势 训练成本高:训练大型LLM模型需要大量的计算资源和高质量的训练数据,成本可能较高。 可解释性差:LLM的工作原理较为黑箱,很难解释为什么会给出某个结果,缺乏透明度。 潜在的偏差和不当内容:由于训练数据的局限性,LLM可能会产生偏见或不当内容。 独特之处 Perplexity将LLM技术应用于搜索引擎领域,试图颠覆传统的基于关键词匹配的搜索范式,为用户提供更自然和智能的搜索体验。它还融合了个性化和上下文感知等功能,努力成为新一代的"智能助手"。 总的来说,Perplexity凭借LLM的强大语义理解能力,为搜索引擎带来了新的可能性,但也面临着一些技术和伦理挑战。
2024-04-04