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Perplexity的 pplx-api详细介绍
2025/03/28
Perplexity AI 推出了 pplx-api，这是一个旨在快速接入 Mistral 7B、Llama2 13B、Code Llama 34B、Llama2 70B 等先进开源大语言模型（LLM）的接口。pplx-api 提供了极简的使用体验，开发者无需深入了解 C++/CUDA 或拥有 GPU，即可通过熟悉的 REST API 在几分钟内开始使用这些模型。其推理系统经过精心设计和优化，延迟极低，比 Replicate 低 2.9 倍，比 Anyscale 低 3.1 倍。此外，pplx-api 承诺会持续快速整合新的开源模型，例如在 Llama 和 Mistral 模型发布后数小时内即完成集成，且无需提前获取权限。目前处于公开测试阶段，Perplexity Pro 订阅用户可免费使用。该接口不仅适合周末黑客松等休闲项目，也可作为商业解决方案助力创新产品开发。
Perplexity 本地知识库：提升研究效率的利器
【日积月累】
Perplexity 本地知识库通过整合公共网络与内部文件资源，提高研究效率。其新功能包括内部知识搜索和 Spaces，帮助用户实现高效信息检索与团队协作。GraphRAG 技术结合知识图谱与 RAG 方法，提升复杂问题解答能力。未来，Perplexity 计划推出第三方数据集成，进一步扩展知识库，提高信息覆盖与深度。
2025/02/11
Perplexity 私人 AI 助手：探索现代搜索引擎的未来
【日积月累】
Perplexity 私人 AI 助手代表了现代搜索引擎的未来，提供革命性的用户体验。通过整合人工智能技术，Perplexity 实现了更个性化和智能的搜索方式。作为首个 AI 驱动的搜索引擎，它引入广告探索盈利模式，同时采用免费增值模式面对运行成本挑战。Perplexity 不仅是搜索引擎，还提供 AI 驱动的购物助手，提升用户体验。其在广告模式、运行成本、技术挑战等方面的探索，为行业提供了重要的参考。
2025/02/11
基于 Perplexity 的 RAG 系统：探索倒排索引的应用
【日积月累】
基于 Perplexity 的 RAG 系统结合了倒排索引与 BM25 算法，在信息检索领域引起广泛关注。倒排索引通过高效的数据结构提高查询速度，适合大规模数据集处理，而 BM25 优化传统 TF-IDF 算法，考虑词频与文档长度，提升检索准确性。在 Perplexity 系统中，这两者的结合实现了快速且精确的搜索体验。向量空间模型与传统检索技术各有优势，Perplexity 的 RAG 系统通过多层次机制提供精准搜索结果，展现了传统与现代技术的有效整合。
2025/02/11