რა არის Perplexity Deep Research და როგორ იყენებთ მას?

გჭირდებათ ექსპერტი ცხელ თემაზე დღეს? Perplexity ჰპირდება მისი Perplexity Deep Research შეუძლია მიაწოდოს თქვენთვის საჭირო ინფორმაცია. რაკა ლთ? მოდით გავარკვიოთ.

გარდა იმისა, რომ უკეთესია, ვიდრეGoogle ძიებისთვის, Perplexity, ხელოვნური ინტელექტის (AI) კომპანია, სურს იყოს ანექსერტი ნებისმიერ თემაზე თავისი ახალი Deep Research მახასიათებლით.

ეს უახლესი ინსტრუმენტი, რომელიც დაიწყო Perplexity AI- ს მიერ 2025 წლის თებერვალში, აერთიანებს ავტონომიურ მსჯელობას სწრაფ დამუშავებასთან, რათა უზრუნველყოს ამომწურავი ანგარიშები სპეციალიზებულ თემებზე.

Perplexity- ის თანახმად, "როდესაც ღრმა კვლევის კითხვას სვამთ, Perplexity ასრულებს ათობით ძიებას, კითხულობს ასობით წყაროს და მიზეზებს მასალის საშუალებით, რომ ავტონომიურად მიაწოდოთ ყოვლისმომცველი ანგარიში".

როგორ მუშაობს Perplexity

კომპანია თავის ძირითადად აცხადებს, რომ Perplexity Deep Research იყენებს საკუთრების ჩარჩოს, სახელწოდებით ტესტის დრო გამოთვლითი (TTC) გაფართოება, რაც საშუალებას იძლევა რთული თემების სისტემატური შესწავლა.

ჩვეულებრივი საძიებო სისტემებისგან განსხვავებით, რომლებიც იღებენ სტატიკურ შედეგებს, TTC არქიტექტურა მიბაძავს ადამიანის კოგნიტურ პროცესებს ანალიზის ციკლების საშუალებით მისი გაგების დახვეწით. სისტემა იწყება შეკითხვის ქვეკომპონენტებად დაყოფით, შემდეგ ავტონომიურად ასრულებს ათობით ვებ ძიებას, აფასებს ასობით წყაროს და ახდენს დასკვნების სინთეზს პრობაბილისტური მსჯელობის მოდელების საშუალებით.

ეს ფენიანი მიდგომა საშუალებას აძლევს AI- ს შერიგდეს წინააღმდეგობრივი ინფორმაცია, დაადგინოს განვითარებადი ნიმუშები და პრიორიტეტი მიანიჭოს ავტორიტეტულ წყაროებს - მისი 21.1% ქულით დადასტურებული შესაძლებლობა მკაცრი "კაცობრიობის ბოლო გამოცდის" AI ნიშნულზე. ეს შეიძლება საზიზღრად ჟღერდეს, მაგრამ, შედარებისთვის, GPT-4o- მ 3.1% გაიტანა, ხოლო DeepSeek-R1 შემოვიდა 8.5% -ით.

უხერხულობა აღწერს ამ მსჯელობას, როგორც "მისი კვლევის გეგმის დახვეწას, რადგან ის უფრო მეტს გაიგებს საგნის სფეროების შესახებ. ეს მსგავსია იმისა, თუ როგორ შეიძლება ადამიანმა შეისწავლოს ახალი თემა, დახვეწოს გაგება მთელი პროცესის განმავლობაში.

გარდა ამისა, კენ ჰუანგი, CSA GCR- ის DistributedApps.ai და VP- ს აღმასრულებელი დირექტორი, აღწერს TTC- ს, როგორც "მოდელი [რომელიც] იღებს შეყვანის მონაცემებს და იყენებს მის ნასწავლ პარამეტრებს გამომავალი წარმოებისათვის. ნერვული ქსელებისთვის, ეს გულისხმობს ქსელის ფენების მეშვეობით გამრავლებას მატრიქსის გამრავლებისა და აქტივაციის ფუნქციების გამოყენებით.

მე არ ვიცი თქვენს შესახებ, მაგრამ ეს არ ჟღერს ისე, როგორც მე ვითვალისწარი პასუხს კითხვაზე.

თუმცა, Perplexity Deep Research იყენებს პარალელურ მონაცემთა მიღების და იერარქიული შეჯამების ტექნიკას ექსპერტის დონის ანგარიშების ორ-ოთხ წუთში გადასაცემად. ადამიანის მკვლევარმა შეიძლება საათობით გაატაროს იგივე თხოვნა.

ადრეული ტესტების თანახმად, Perplexity- ის უახლესი AI ინსტრუმენტი უფრო სწრაფია, ვიდრე Google- ის ღრმა კვლევა ტყუპების და OpenAI- ის ღრმა კვლევისთვის. მაინტერესებს, რა არის ამ ყველაფერთან დაკავშირებით იმაზე, თუ როგორ არის რევოლუციური AI ბიზნესისთვის, რატომ დასრულდა სამივე კომპანია მათი სერიოზული კვლევის ფუნქციონირების აღწერა, როგორც "ღრმა კვლევა". ნამდვილი შემოქმედება, როგორც ჩანს, არ არის ხელოვნური ინტელექტის ძლიერი სარჩელი.

საგონებელში აგდენა

ასე რომ, Perplexity ძალიან სწრაფია, მაგრამ შეუძლია თუ არა მას საქონლის მიწოდება?

პასუხი არის "სახის". TechRadarreview ვარაუდობს, რომ Perplexity ჰალუცინირებული საკმაოდ ბევრი. ჩემს ტესტებში ვთხოვე პროგრამას ღრმად ჩამეძირა სამ საგანში, რომელშიც მე ვარ ექსპერტი და რომ რამდენიმე სხვაა. ეს საგნები სრულად: კომერციული ინტერნეტ ბირჟის ისტორია და გავლენა (CIX); სერ ედუარდ პერსი კრანვილ ჟირუარდის როლი აღმოსავლეთ აფრიკის პროტექტორატში; და ისტორიაx86 Unix დესკტოპის განაწილება.

Perplexity- მა სამივე თემისთვის სასარგებლო აბსტრაქტი გამოიტანა, მაგრამ არავითარ შემთხვევაში არ არის ექსპერტის დონის ანგარიში. ჱა რაჱთ სიღრმე, რპწბგა ეა მვ ნავმაქ. როგორც ადრე, მე მირჩევნია Perplexity- ის გამომუშავება სხვა AI ჩეთბოტებზე, რადგან მისი ხაზოვანი ციტატები აადვილებს მისი პასუხების ორჯერ შემოწმებას.

გარდა ამისა, მიუხედავად იმისა, რომ Perplexity არ გააკეთა ძირითადი შეცდომები, ეს გააკეთა საკმარისი უმნიშვნელო პირობა, ასე რომ არ არსებობს კითხვა ჩემს გონებაში, რომ თქვენ არ შეგიძლიათ უბრალოდ ჩართოთ Perplexity ანგარიში და ველით, რომ ის გაივლის muster. არა, თქვენ ჯერ კიდევ უნდა შეამოწმოთ მისი პასუხები. კეთილი იყოს თქვენი მობრძანება AI-ის შტატში 2025 წელს.

რა თქმა უნდა, თქვენ ნაკლებად სავარაუდოა, რომ დაგჭირდეთ პასუხები რომელიმე ამ კითხვაზე. Perplexity ირწმუნება, რომ ეს კარგია ფინანსების, მარკეტინგისა და პროდუქტის კვლევისთვის, ამიტომ მე მას კითხვა მივეცი ჩემს გულთან ახლოს და ძვირფასო: "მითხარი, თუ როგორ უნდა გავაკეთო კომერციულად წარმატებული Linux სამუშაო მაგიდა".

პასუხები, რომლებიც AI- მა მომცა, კარგად ჟღერდა, მაგრამ ძალიან ხშირად, როდესაც საქმე კარგ დეტალებს ხვდებოდა, ისინი ცდებოდნენ.

მაგალითად, AI- მა თქვა, რომ კომპანიებს და მომხმარებლებს სურთ გრძელვადიანი სტაბილურობა მათი დესკტოპის ოპერაციული სისტემებიდან. მართალია. ყოველივე ამის შემდეგ, არსებობს მიზეზი, რის გამოც, Statcounter- ის თანახმად, დესკტოპის კომპიუტერების 69% მსოფლიოში კვლავ მუშაობს Windows 10.

თუმცა, იმავე აბზაცში, რომელიც აღნიშნავს ამ ტრუიზმს, ანგარიშში ნათქვამია, რომ Ubuntu Linuxonly- ს აქვს ექვსთვიანი სასიცოცხლო ციკლი. დპვქნჲ. ახლა შეგიძლიათ გაუშვით Ubuntu Linux მხარდაჭერით ათ წლამდე. ვფიქრობ, ეს საკმარისი გრძელვადიანი სტაბილურობაა ყველასთვის.

მოკლედ, თქვენ ჯერ კიდევ გჭირდებათ ნამდვილი ექსპერტები, რომ ორჯერ შეამოწმოთ Perplexity- ის საშინაო დავალება მისი სამიზნე საგნებისთვისაც კი.

მიუხედავად ამისა, Perplexity Deep Research არღვევს პრემიუმ ფასების ტენდენციას მოწინავე AI კვლევის ინსტრუმენტებში, Deep Research- ზე უფასო წვდომის შეთავაზებით, თუმცა ყოველდღიური შეკითხვის ლიმიტებით.

არააბონენტები იღებენ ხუთ უფასო ყოველდღიურ მოთხოვნას - საკმარისია შემთხვევითი კვლევის საჭიროებებისთვის - ხოლო Pro აბონენტები, $20/თვეში, იღებენ 500 ყოველდღიურ მოთხოვნას. ეს ფასი გაცილებით იაფია, ვიდრე OpenAI- ს Deep Research, ხელმისაწვდომია ChatGPT Pro აბონენტებისთვის თვეში 200 დოლარად. მეორეს მხრივ, Google Gemini Advanced- ს, რომელსაც გააჩნია თავისი Deep Research, აქვს მრავალი სხვა ფუნქცია და ღირს $20 თვეში.

როგორ გამოვიყენოთ Perplexity ღრმა კვლევა

ყველას შეუძლია სცადოს Perplexity Deep Research. ინსტრუმენტი მოითხოვს მინიმალურ ტექნიკურ ექსპერტიზას:

  1. გადადით perplexity.ai

  2. საძიებო ზოლის მიმდებარე რეჟიმის ჩამოსაშლელი რეჟიმიდან აირჩიეთ "ღრმა კვლევა"

  3. კვლევის კითხვების შეყვანა ბუნებრივი ენის გამოყენებით (მაგ. "mRNA ვაქცინის პლატფორმების შედარებითი ანალიზი")

  4. დაელოდეთ ანგარიშის თაობას (როგორც წესი, 2-4 წუთი)

  5. ექსპორტის შედეგები მეშვეობით:

    • PDF

    • მარკდაუნი

    • Perplexity გვერდი (სასარგებლოა, თუ გსურთ სხვებთან მუშაობა)

    მოწინავე მომხმარებლებს შეუძლიათ გაზარდონ გამომავალი ხარისხი შემდეგი ვარიანტების საშუალებით:

    • შეკითხვის ფრაზირება: ჩარჩო კითხვები მკაფიო მასშტაბის პარამეტრებით ("ლიმიტის ანალიზი 2022-2024 კლინიკურ კვლევებზე")

    • წყაროს წონა: დომენის პრიორიტეტი მინიშნებების საშუალებით ("ფოკუსირება NIH- ის მიერ დაფინანსებულ კვლევებზე")

    • ფორმატის დირექტივები: მიუთითეთ სტრუქტურული საჭიროებები ("მოიცავს მეთოდოლოგიის განყოფილებას ნიმუშის ზომის კრიტერიუმებით"

პრო აბონენტები იღებენ დამატებით ფუნქციებს, როგორიცაა მორგებული შაბლონის შექმნა და პროგრამირების ინტერფეისის წვდომა სურათების დამუშავებისთვის.

მშობლიური Android და iOS პროგრამები დაგეგმილია მეორე მეოთხედი 2025 წლის გაშვებისთვის, მაგრამ, ამ დროისთვის, თქვენ უნდა გამოიყენოთ ვებ ინტერფეისი.

ასე რომ, ღირს Perplexity Deep Research- ის მცდელობა? შეამოწმეთ იგი საკუთარი თავისთვის და ნახეთ. თქვენ შეგიძლიათ გააკეთოთ საკმარისი AI უფასოდ, რომ მიიღოთ კარგი იდეა, თუ ეს სასარგებლოა.

Perplexity ჩემთვის ჯერ კიდევ ყველაზე სასარგებლო ინსტრუმენტია, როდესაც მას Google- ის შემცვლელად ვიყენებ, რის გამოც ვიხდი გამოწერას. სიფრთხილით გამოიყენება, ვფიქრობ, ბევრი ადამიანი მას სასარგებლო იქნება, როგორც სერიოზული კვლევითი პროექტების საწყისი ადგილი.