【小哈划重点：Perplexity的输出是由网络搜索输入所得，所以，比DeepSeek等直接用语言作为输入，或仅仅在输出时结合了网络搜索的模型要准确。】
此文为《未知书社》微信群于7月5日晚9点的“我这样使用人工智能 - 《未知书社》AI 分享会”的笔记。
此文讲到：
1.什么是Perplexity？
2.Perplexity为什么幻觉率低？
3.如何用Perplexity看新闻？
4.如何利用上下文，让Perplexity做全能助手？还能做心理咨询？
什么是Perplexity？
Perplexity是一种基于大语言模型（LLM）的AI搜索引擎与问答助手。
Perplexity结合了自然语言生成和互联网搜索，极大减少了幻觉率。
Perplexity中有非常多的模型可供选择，包括GPT-4.1, Gemini, Claude, Grok 3。
相比起市面上其他的大模型，Perplexity更像助手。使用Perplexity，相当于雇佣了一位，结合了各个语言大模型的长处，永不休息的助手。
Perplexity为什么幻觉率低？
向Perplexity提出问题后，它会：
1.理解自然语言问题。
2.搜索网络。
3.分配最合适的模型进行处理。
4.将最终结果化为自然语言。
Perplexity的输出是由网络搜索输入所得，所以，比DeepSeek等直接用语言作为输入，或仅仅在输出时结合了网络搜索的模型要准确。
2025年2月，各模型的幻觉率
如何用Perplexity看新闻？
Perplexity的“发现”功能，可以看到最新的新闻和热门话题。
利用大语言模型（如GPT-4）结合实时网络搜索，对全网权威媒体等可靠信息源进行实时抓取和筛选。人工智能会根据新闻的时效性、相关性和权威性，自动生成新闻摘要，并为每条内容附上来源引用。每条新闻内容都附有原始来源的引用，用户可以点击查看详细出处，确保信息的可验证性。
如果想要某些特定领域的新闻，则可以使用Perplexity的“任务”功能，可以指定搜索领域、频次和时间。相当于每到设定的时间，Perplexity就会“自己问自己”一个问题，然后把结果通过app提醒或邮件的方式通知用户。
如何利用上下文，让Perplexity做全能助手？
如果你用语言大模型比较多，那你一定知道上下文的重要性。“空间”的本质，就是建立一个上下文的“空间”。空间内的所有对话都将共享上下文，包括在一个对话中上传过的文件也可以在同空间内的其他对话中使用。用“空间”和直接问问题的差别，就相当于把工作交给资深员工和实习生的区别。
这样，Perplexity不仅可以看新闻，还可以整理思绪、整理文字、咨询感情、写代码……
根据上下文的不同，Perplexity会选用不同的方式（甚至不同的模型）回答相同的问题，这在进行心理咨询时格外有用。有的人可能需要的是认同和鼓励，有的人可能需要的是解决方案和建议。
（文章部分插图未收录）
https://mp.weixin.qq.com/s/O7CO7uJJw-Aa9dRVv7bbqw
