隨著大型語言模型（LLM）近年快速發展，各行各業紛紛採用 AI 工具提升工作效率和管理企業數據，搜尋與分析數據的需求也相應增加。名為 Perplexity 的人工智慧搜尋引擎近來迅速受到全球注視，更被譽為是結合 Google、GPT-4o 及 Claude 3.5 的「AI 神器」。
資訊爆炸的時代，搜尋引擎已成為日常生活必需品。傳統搜尋引擎如 Google 和 Bing 主要依賴關鍵字搜尋，使用者需自行閱讀和整理大量被動呈現的結果，不只效率偏低，還容易出現錯漏的情況。這些搜尋結果通常只顯示網頁資訊，因難以解決較複雜的問題。
曾獲得 Nvidia 創辦人黃仁勳公開認可，獲亞馬遜投資的 Perplexity，名稱原意是「困惑」，也是自然語言處理的指標，評估大型語言模型預測準確度，旨在成為準確理解使用者要求，提供精準答案的 AI 搜尋引擎。如一般 LLM 工具，使用者可透過自然語言向 Perplexity 提問，或上傳圖片、PDF 等文件搜尋及分析。
Perplexity 結合大型語言模型和生成式 AI 技術，能即時整合網路資訊，無論是尋找事實，還是回答複雜問題，這款工具都能夠從海量數據迅速整理出簡潔、準確的答案，省略不斷跳轉網頁的麻煩，大幅提升效率。
Perplexity 能夠同時處理多個問題並分析整合。舉例使用者詢問 2024 巴黎奧運中國乒乓球隊，媒體評價、支持者反應及「飯圈」文化等看似沒有關聯性的提問，Perplexity 能將問題逐一拆分，並從網頁及媒體報導等多來源搜尋資訊，甚至適當引用學術論文，重點後標注資料來源，為使用者整合出完整可靠，並具邏輯的答案。
Perplexity 能讓使用者基於原先的問題再加以延伸發問，透過有如真人對談般的問答模式，滿足使用者對深度學習的需求。使用者也能要求工具重寫答案，又或改以 Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o 等不同生成式 AI 工具重新撰寫回答，靈活性讓使用者獲得不一樣的智慧搜尋體驗。
除了獲取既定知識，Perplexity 更能處理許多「無中生有」問題。若使用者想了解汽車業，可要求工具列出 20 個有關概念，Perplexity 會整理並解釋術語，也能根據線索反向推敲案例成因，以補充適合不同程度的專業知識。
Perplexity「聚焦」功能也是這款工具的強大之處。使用者可用此模式，在「學術」、「數學」、「寫作」、「影片」及「社交媒體」等多範疇集中搜尋。若使用者聚焦「學術」，Perplexity 就會從 Semantic Scholar、Arxiv、PubMed 等權威學術資料庫找尋資源，確保數據來源屬最新、最專業及最準確，對需要大量搜尋的學者及研究生至關重要。
Perplexity 除了網頁版，更推出 iOS / Android 手機應用程式及 Chrome 瀏覽器擴充功能，滿足不同使用者的使用習慣。
Perplexity 的出現，為傳統知識獲取途徑帶來顛覆性改變。透過生成式 AI 技術及持續發展的功能，Perplexity 能夠處理傳統搜尋引擎未能解決的複雜問題，並以更全面和可靠的方式呈現，成為打破知識壁壘的革命性力量。
（本文由 Unwire HK 授權轉載；首圖來源：Perplexity）
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