Perplexity宣布推出全新API服務，提供即時生成式搜索功能。通過網(wǎng)絡連接與可信來源的信息檢索，提升生成式人工智能結果的事實性與準確度。API有兩個層級，Sonar API專注輕量化設計與成本效益，Sonar Pro API則針對需要處理復雜查詢的企業(yè)需求進行優(yōu)化。

Sonar API提供快速、即時的網(wǎng)頁搜索結果，并附上參考文獻以提高信息可信度。此服務適合基礎問答應用，如行動應用程序內的查詢功能或客服系統(tǒng)。而Sonar Pro API則進一步提升性能，能處理多步驟查詢與長篇上下文，并結合來自多來源的信息檢索，提供更深入、可靠的答案，其平均參考文獻數(shù)量是Sonar API的兩倍，特別適用于企業(yè)級應用場景，如業(yè)務決策支持或高精度信息檢索。

語言模型事實性的基準測試工具SimpleQA，專門用于評估語言模型在回答簡短且事實性問題時的準確度表現(xiàn)。根據(jù)測試結果，Sonar API的F-score為0.773，而Sonar Pro API則在SimpleQA基準測試的F-score獲得0.858，展現(xiàn)其生成式搜索的高性能與實用性。

目前，該API服務可整合至不同應用，包括銷售、醫(yī)療和視頻會議等。Perplexity提供的案例包括，Zoom通過Sonar Pro API在視頻會議中提供即時查詢功能，讓用戶無需切換至其他應用即可快速獲取所需信息。此外，Perplexity官方強調，Sonar和Sonar Pro API都嚴格遵守數(shù)據(jù)隱私原則，確保用戶數(shù)據(jù)不會用于模型訓練。

觀點

現(xiàn)在大模型工具都增加了聯(lián)網(wǎng)檢索功能，而且似乎不能搜索實時聯(lián)網(wǎng)信息，正確性只是相對提高。不過當前大模型普遍存在的“幻覺”（Hallucination）問題，本質是缺乏實時、權威的數(shù)據(jù)錨點。

通過將網(wǎng)絡檢索與可信來源結構化，Perplexity在技術路徑上實現(xiàn)了動態(tài)知識更新。傳統(tǒng)大模型的訓練數(shù)據(jù)存在時間滯后性（如GPT-4訓練數(shù)據(jù)截止至2023年10月），而Perplexity的實時檢索機制可捕捉突發(fā)新聞、最新科研成果等動態(tài)信息，推動生成式AI從“通用聊天”向“專業(yè)知識服務”演進。

崔歡歡