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Perplexity使用指南

发布日期：2024-11-12 06:42:05 浏览次数： 2299 来源：newtype AI

ChatGPT最近推出了搜索功能，不过我还是会继续使用Perplexity。因为作为问答引擎，或者说下一代的搜索引擎，Perplexity依旧拥有最好的回答质量和使用体验。要做好问答引擎，需要大量领域知识，还涉及到工程问题，不是说你有很强的模型就能搞得定的。

至于OpenAI，说实话，我不太看好他们。之前我在社群内还吐槽过，觉得现在的OpenAI就像黄磊一样，样样通、样样松。他们想做的东西太多了：

既想做基础模型研发，又想搞应用，还要做应用商城和生态。推出的一系列功能都是点到为止，没有扎实做透。真要用来严肃生产，还是有点距离的。

所以在过去一年，我一直坚定选择Perplexity和Claude的组合。它俩实实在在有帮到我，帮我赚到钱。本期视频算是Perplexity的教学。如果你还没用过，或者还没订阅的话，一定往下看。

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回到今天的主题：Perplexity。

今天AI应用有两个非常确定的赛道：一是搜索，二是知识库。

搜索就不用我多说了。大模型出现之后，通用搜索和领域搜索都出现了一堆新产品，肯定能跑出独角兽。知识库也非常火。RAG as Service，打造Knowledge Assistant，这个进程一直在加速。

你发现没有：不管是搜索还是知识库，都是关于知识，都是关于知识的发现和流动。所以之前Perplexity在界面上放上一行字：Where knowledge begins，知识的起点。可惜现在改成了“释放你的好奇心”，一下就弱爆了。

当你开始用Perplexity就会有这样的感觉：问答引擎并不等于大模型加搜索，真没那么简单。

第一，作为知识的起点，它需要建立信任，所以它的行为和结果一定是严谨的、是规矩的，就像写论文一样：

所有来源都有清晰标注，并且你可以很方便去追溯；所生成的结果也是逻辑清晰的、简洁的，很好理解。

第二，作为知识的起点，它需要帮助用户提出问题。Perplexity的创始人在采访里说过一个观点，我印象非常深：

他们最大的敌人并不是Google之类的巨头，而是用户不会提问这个无奈的事实。

大部分用户压根就没想明白；即使想明白了，要准确表达又是一个门槛。

所以Perplexity加强了产品上的引导。比如，当用户输入完问题之后，如果不是太具体，他们会给出几个选项，试探一下用户的真实意图。再比如，前段时间他们还加上了自动补齐的功能。

第三，作为知识的起点，它还需要照顾到后续的旅程——不能只是一个起点，还应该尽可能成为一站式的存在。

后续建议提问这个功能很简单，但是很实用。毕竟这么多个问题，总会有一个问到点上的。

前段时间推出的Page功能非常有想法。从一个问题出发，不断提问、不断扩展逻辑，最终形成一个类似文章大纲加上支撑信息的东西。

如果需求不复杂的话，比如你就是想要找个旅游攻略之类的，那么这个成品基本可以拿去直接用。如果是要写篇文章的话，那这个基本就完成了最开始的构思——文章的整体逻辑有了，下边的支撑也有了。

我认为，Page功能就是把我们习惯的边搜索、边构思的过程具像化了、产品化了。再打磨下去，也许有一天真的能实现直接成稿的效果。

所以，当你理解了Perplexity的这些功能之后，再去对比带搜索的大模型产品就会发现，这俩真不是一回事，有点两个物种的感觉。我强烈认为，在搜索的基础上加AI，和在AI的基础上加搜索，是两种产品形态。甚至有一段时间，我退订ChatGPT之后，就是用Perplexity来替代。因为它也有直接生成文字的功能。

很多人可能没怎么注意到Focus这个按钮。点开之后，你可以设置特定的搜索方向。比如，专门搜YouTube或者学术论文等等。其中有一个Writing选项，就是不搜索，基于模型现有的知识直接回答用户问题。要更改模型的话，就到设置里去选择。除了GPT系列，还可以选择Claude系列。最先进的模型这里都有。

通过互联网，我们能搜到的知识大多数公开的、通用的知识。还有很多知识属于领域知识，网上没有的。为了覆盖这种情况，前段时间Perplexity上线了Space功能，也就是知识库。用户可以上传文档，让模型根据文档做回答。

知识库对Perplexity来说是手到擒来的事儿。因为问答引擎本来就需要很强的RAG能力。顺着这个方向，我特别希望他们把文档管理体系给补上，包括分层级的文件夹、标签。让用户逐渐把私人文档存进去，完成数据资产的迁移，这个是入口级产品必须要做的事儿。

Perplexity还有一些不是那么核心的功能，比如发现页面。你可以理解为就是Google、百度都有的新闻推荐页面。这个目前看没啥意思，等看以后会不会有什么创新吧。