比起传统的列表式搜索,Perplexity AI 将 ChatGPT 和必应搜索巧妙结合,既具备 ChatGPT 风格的问答,又像普通搜索引擎那样列出链接。连马斯克也对此赞不绝口:它不仅总结了推文的来源,还详细解释了每条内容,逻辑清晰。这个工具究竟如何?让我们一探究竟。
访问地址:Perplexity AI
首先,我们来看看 Perplexity AI 的基本界面和功能:
自由问答模式:用户可以像使用浏览器一样进行搜索,利用对话式搜索的优势,更清晰地描述需求。
Bird SQL 模式:专注于推文搜索,以高效的对话方式调用推特的信息池。
跳转至推特主页:一键跳转至 Perplexity AI 的推特账号。
加入 Discord 频道:拥有 Discord 账号的用户可以加入 Perplexity AI 频道,与他人分享和交流发现。
联系 Perplexity AI:获取官方电子邮箱地址:support@perplexity.ai。
设置网页显示模式:可选择浅色、深色或随系统变化的显示模式。
搜索框:在此输入想要搜索的内容。
热门搜索:展示当前六个热门搜索。
我们随意输入一句话:“今天有什么新鲜事?”:
复制链接:可以分享每次搜索会话的链接,所有被分享的人也能同步看到。
开始新会话:结束当前会话,返回搜索界面。
AI 搜索总结:AI 从众多搜索结果中提炼出的总结,并标注结论来源。
简洁/详细切换:在简洁回答与详细回答之间切换。
反馈:对搜索结果进行反馈——准确或不准确。
相关链接:总结中引用的文章链接,方便用户追溯更多相关信息。
网格/列表切换:切换相关文章的展示形式。
延展搜索:提供与输入问题相关的选项。
追问框:对话题进行追问,结果将在同一界面展示。
在 Perplexity AI 官方推文中,发布了两个系统使用的案例:
官方示例一:了解新概念并快速掌握最新重要内容——从核聚变到其最近的突破。
官方示例二:对特定内容进行深度追问——从埃隆·马斯克的减肥到间歇性禁食和生酮饮食。
关于 Bird SQL 模式的搜索,主要是对推特内的文章进行检索,使用频率和人群不一定多,因此不放测试案例。以下是自由问答模式的测试结果:
可见在搜索结果界面中,Perplexity AI 先是简洁明了地展示了 AI 总结的结果,且准确度较高;下方是相关的资讯和文章,方便用户进行自主查阅。
在询问“2023年1月29号有什么相关消息?”时,给出的资讯结果未能准确达到要求的日期,但偏差在十天之内。可见,若在询问中加入准确日期要求,Perplexity AI 仍需改进。
我们尝试用更模糊或抽象的语言进行询问,看看 Perplexity AI 的识别能力。
测试一:解释根号的意思和用法。
测试二:描述一种动物的特征,询问可能是什么动物。
测试三:询问“为什么麋鹿更容易走丢?”(中文谐音:迷路)。
在这些测试中,Perplexity AI 的回答有时会显得笼统,缺乏幽默感。
Perplexity AI 作为首个会话搜索引擎,采用对话加链接的回答形式,弥补了 ChatGPT 不能联网、结果难以考证的问题,同时也解决了传统搜索引擎在相关度和专业知识搜索上的不足。
与 ChatGPT 相比,Perplexity AI 似乎只在搜索方面有所造诣,而 ChatGPT 更像一个聪明的、反馈度更高的人工智能。Perplexity AI 提供的链接相对较少,若误解用户意图,搜索结果可能无法满足需求。
总的来说,Perplexity AI 进行了前所未有的尝试,这种结合的搜索方式必将改变传统的搜索模式,给搜索领域带来新的面貌。尽管目前仍有不足之处,但随着 AI 技术的发展,这种模式必将引领新的变革。