Ancoratge web per a la Decisions API

Els models de decisió d’IA són ràpids i econòmics, però només saben el que els envien els usuaris i el que van aprendre durant l’entrenament. Per a preguntes sobre fets que canvien, com ara si algú continua sent el CEO d’una empresa o si un producte té una versió nova, un model necessita informació actualitzada per respondre amb precisió.

A partir d’avui, la Decisions API de Perplexity ja pot cercar al web abans de respondre.

Afegiu un sol paràmetre, "mode": "web_grounding", a qualsevol sol·licitud a la Decisions API i Perplexity Fast Search executarà una consulta per a cada pregunta. Els resultats s’afegeixen al vostre camp state com a evidències, de manera que el model de decisió retorna probabilitats basades en el que hi ha al web en aquest moment. El camp state també pot ser un URL per dirigir el model a una pàgina web concreta en lloc d’introduir-ne el text.

A PWS-Decisions, un benchmark públic amb 100 preguntes que depenen de fets actuals del web, la precisió va passar del 51 % al 86 %, amb respostes típiques en menys de 400 ms.

Un model de decisió retorna un número com a resposta a cada pregunta. Els usuaris envien contingut com a state (text, JSON o imatges) amb una o més preguntes. Per a una pregunta noul (sí o no), el resultat és la probabilitat del sí. Per a una pregunta choice, el resultat és una probabilitat per a cada opció que defineix l’usuari. Per a una pregunta score, el resultat és una probabilitat per a cada nivell de la vostra rúbrica i la puntuació esperada.

El model té dues fonts d’informació: el camp state que envia l’usuari i el que va aprendre durant l’entrenament. Això és suficient per a una pregunta com «Aquesta ressenya informa d’un defecte?». No és suficient per respondre «Aquesta persona encara és el CEO?». La resposta pot haver canviat després de l’entrenament, i res del camp state ho indica. L’ancoratge web afegeix una tercera font: el web, consultat en el moment de la sol·licitud. El camp state també pot ser un URL, de manera que l’usuari pot dirigir el model a una pàgina web en lloc de text.

La fonamentació s'executa a la passarel·la de l'API abans de la crida al model. Per a cada pregunta d'una sol·licitud, la passarel·la crea una consulta de Fast Search. Les consultes s'executen en paral·lel. La passarel·la combina els resultats, elimina els URL duplicats i afegeix les proves al camp state: títol, URL i text de la pàgina. Si el camp state és un URL, la consulta de cerca inclou aquest URL, de manera que la mateixa pàgina torna com a prova i el model respon a partir del seu text. El model retorna probabilitats igual que ho faria amb qualsevol sol·licitud a la Decisions API. Si una cerca falla o esgota el temps d'espera, el model respon amb les proves que hagin arribat. La resposta inclou search_results perquè l'usuari pugui veure què ha vist el model. La sol·licitud de l'usuari i l'estructura de la resposta no canvien. El que canvia són les proves de què disposa el model quan respon.

Vam enviar 328 afirmacions de vertader o fals al mateix model de decisió dues vegades, una amb ancoratge web i una altra sense. Les afirmacions es repartien entre notícies d’octubre de 2026 i fets poc coneguts de la Viquipèdia, i cada afirmació vertadera tenia una bessona falsa que en diferia en un sol detall. No es va proporcionar cap evidència al camp state.

Sense fonamentació web, la Decisions API va respondre correctament el 56,4 % de les afirmacions, un resultat proper a l'atzar. Amb fonamentació web, en va respondre correctament el 97,3 %, i els errors van baixar de 143 a 9. La contrapartida és la velocitat: la latència mediana va pujar de 139 ms a 366 ms, i la latència del percentil 95, de 514 ms a 742 ms.

PWS-Decisions és un banc de proves públic de preguntes tancades sobre l'elegibilitat dels comptes, les capacitats dels productes, les normes de les polítiques i els esdeveniments que evolucionen ràpidament. Hi ha 100 preguntes públiques, que es puntuen per coincidència exacta amb una resposta de referència. Les vam executar amb la Decisions API + Web Grounding (pplx-decider-v1.2) el 4 de novembre de 2026, i en va respondre 86 correctament. La resta de resultats que es mostren a continuació corresponen a la classificació publicada pels autors del banc de proves. El seu 51 % per a la Decisions API sense Web Grounding coincideix amb la nostra pròpia execució.

Les sol·licituds a Decisions API + Web Grounding van respondre en 370 ms de mediana i 685 ms al percentil 95, mesurats des del nostre client amb les 100 preguntes públiques. Els autors del benchmark informen de 560 ms i 710 ms per a la seva API amb el conjunt complet de 300 preguntes, mesurats des del seu client el 29 d’octubre de 2026. En comparació amb la classificació publicada, Decisions API + Web Grounding té la precisió més alta en el conjunt públic i una mediana de resposta inferior a 400 ms.

Activeu l’ancoratge web per respondre les preguntes que les dades no poden respondre: quan els fets han canviat després de l’entrenament i hi ha informació nova publicada al web. Alguns exemples:

Qualifiqueu comptes segons les notícies recents. «Ha obtingut finançament en els últims 90 dies?», aplicat a tota una llista de comptes.
Feu el seguiment de les eines de què depeneu. «Hi ha una versió estable més nova que la versió que tenim fixada?», revisat periòdicament.
Confirmeu-ho abans que un agent actuï. «Encara es manté aquest esdeveniment?», comprovat abans de fer la reserva.

Cada resposta és una probabilitat a partir de la qual el codi d’un desenvolupador pot actuar, amb les fonts web que la sustenten.

Afegeix "mode": "web_grounding" a qualsevol sol·licitud a la Decisions API. El camp state pot ser text, com ara una afirmació o un registre, o bé un URL.

Contrasta una afirmació amb el web:

bash

curl -X POST https://api.perplexity.ai/v1/decisions \
  -H "Authorization: Bearer $PERPLEXITY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "pplx-decider-v1.2",
    "mode": "web_grounding",
    "state": "Claim: The James Webb Space Telescope launched in December 2021.",
    "questions": {
      "supported": {
        "type": "noul",
        "instructions": "Is the claim true?"
      }
    }
  }'

La resposta afegeix search_results, les pàgines que ha llegit el model. El 4 de novembre, això va retornar una probabilitat de «sí» superior a 0,99, amb el registre de la nau espacial de la NASA com a primer resultat.

Indica una pàgina al model passant-ne l'URL com a camp state:

bash

curl -X POST https://api.perplexity.ai/v1/decisions \
  -H "Authorization: Bearer $PERPLEXITY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "pplx-decider-v1.2",
    "mode": "web_grounding",
    "state": "https://pypi.org/project/requests/",
    "questions": {
      "newer_stable_release": {
        "type": "noul",
        "instructions": "Has this package published a stable release newer than 2.31.0 as of today?"
      }
    }
  }'

A la biblioteca de Python de Perplexity, passa mode al cos de la sol·licitud:

python

from perplexity import Perplexity

client = Perplexity()

response = client.decisions.create(
    model="pplx-decider-v1.2",
    state="Claim: The James Webb Space Telescope launched in December 2021.",
    questions={"supported": {"type": "noul", "instructions": "Is the claim true?"}},
    extra_body={"mode": "web_grounding"},
)

print(response.answers["supported"].noul)

Cada cerca completada costa 0,001 $, a més dels tokens d'entrada. Les proves de la cerca compten com a tokens d'entrada. Una sol·licitud amb Web Grounding pot incloure fins a 100 preguntes.

Comença explorant la documentació de fonamentació web.

Com funciona un model de decisió

Com funciona l’ancoratge web

Proves de l’ancoratge web

PWS-Decisions

Què poden crear els desenvolupadors

Primers passos