Bepillantást nyerhetünk abba, hogyan lehet a mesterséges intelligenciát hatékonyan használni internetes keresésekhez, különös tekintettel a Perplexity platform sajátosságaira. Az előadó részletesen ismerteti, hogy a Perplexity miért különbözik gyökeresen mind a hagyományos keresőmotoroktól, mind más mesterséges intelligencia alapú csevegőmotoroktól, mint a ChatGPT.
Felfedezzük a keresések mögött húzódó architektúrát, és megtudhatjuk, miként használja a Perplexity a retrieval augmented generation eljárást, amely lehetővé teszi számára, hogy valós időben keressen, forrásokat idézzen és több szempontból világítsa meg a feltett kérdéseket.
Az előadás kitér azokra a kevésbé nyilvánvaló promptolási stratégiákra, amelyekkel jelentősen növelhető a lekérdezések pontossága és relevanciája. Szó esik arról, miért működnek másképp a rövid, jól célzott keresőkifejezések, valamint hogy milyen specifikus technikákkal (például forrás- és dátumszűrés, nézőpontok összehasonlítása, fokozatos elmélyítés, az output kiértékelési szempontok megadása) lehet egyre értékesebb találatokat elérni.
A videó arra is rávilágít, hogy a Perplexity esetében miként kerülhető el az információs zaj és hogyan csökkenthető a hamis vagy félrevezető válaszok esélye. Felmerül az is, miért érdemes különböző üzemmódokat (pl. akadémiai fókusz) alkalmazni, illetve hogyan lehet több MI rendszert együtt használni az eredmények ellenőrzésére.
Mindezeken keresztül izgalmas kérdések bontakoznak ki: mikor és miért érdemes Perplexityre váltani? Hol húzódnak a határok a különböző MI rendszerek között? Milyen filozófiai és gyakorlati jelentősége van annak, hogy egyes rendszerek a mintákat, mások pedig a bizonyítható tényeket helyezik előtérbe?
