Perplexity ब्लॉग

OG card: chart-to-art exploded axonometric of the JOLT training figure: one set of weights at the base, the Teacher and Student roles above it, six generations per role on top, with crossing dashed paths for each role scoring the other
शोध21 अक्टू॰ 2026एक अच्छा शिक्षक छात्र के स्तर पर आकर सिखाता हैएक नई सेल्फ़-डिस्टिलेशन विधि, जो जटिल रीज़निंग और एजेंटिक कार्यों पर मॉडल के प्रदर्शन और ट्रेनिंग दक्षता को बेहतर बनाने के लिए शिक्षक और छात्र को संयुक्त रूप से ट्रेन करती है।
People working on laptops with the U.S. Capitol visible through a window at dusk.
समाचार28 अक्टू॰ 2026नया FedRAMP प्रमाणन Perplexity को अधिक सरकारी वर्कफ़्लो तक पहुँचाता हैएक नए FedRAMP प्रमाणन के तहत संघीय एजेंसियाँ Perplexity के साथ लाइव वेब पर सर्च कर सकती हैं और उद्धरण सहित उत्तर पा सकती हैं।

चुनिंदा

  1. A white shield and keyhole on a translucent glass tile against a teal landscape.
    आइडियाज़29 सित॰ 2026हम सुरक्षित एजेंटों को कैसे इंजीनियर करते हैंPerplexity के क्लाउड, ब्राउज़र, स्थानीय और एंडपॉइंट एजेंटों में स्तरित सुरक्षा उपाय, स्वतंत्र निगरानी और मानव निरीक्षण।
  2. Abstract glass panel with illuminated edges separating light and shadow against a dark background.
    समाचार15 अक्टू॰ 2026Computer को संचालित करने वाले सैंडबॉक्स प्लेटफ़ॉर्म SPACE को ओपन-सोर्स किया जा रहा हैPerplexity ने Computer को संचालित करने वाले सैंडबॉक्स प्लेटफ़ॉर्म SPACE को ओपन-सोर्स किया, ताकि डेवलपर्स अधिक सुरक्षित स्वायत्त AI एजेंट बना सकें
  3. Two people working at separate desks in a dimly lit office.
    डेवलपर्स28 सित॰ 2026Agent API अब पुन: उपयोग योग्य एजेंटों का समर्थन करता हैTeams वर्ज़न की गई प्रोफ़ाइल, कौशल और प्रबंधित कनेक्टर के साथ पुन: उपयोग योग्य एजेंट बनाती हैं जिन्हें वे ऐप्लिकेशन में साझा कर सकती हैं।

Perplexity रिसर्च टीम की ओर से और अधिक

  1. SPACE से बचना: भाग IAI एजेंटों के लिए VM आइसोलेशन और नेटवर्क परिरोध का रेड-टीमिंग।
  2. लोगों और एजेंटों के लिए साझा वर्कस्पेस बनानाPerplexity प्रोजेक्ट लंबे समय तक चलने वाले काम को कैसे स्थायी, समवर्ती और ट्रेस करने योग्य बनाए रखते हैं।
  3. एकल vector से आगे multimodal embeddingsमॉडल sizes के across shared embedding space के साथ, text और image retrieval के लिए late-interaction models का एक नया family।
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हाल ही में प्रकाशित

211 पोस्ट मिलीं

  1. Text embeddings explained: how they work [+examples]This guide explains what text embeddings are, how they turn text into vectors that capture meaning, and how to choose, evaluate, and apply embedding models to search, RAG, and other real-world use cases.
  2. नया FedRAMP प्रमाणन Perplexity को अधिक सरकारी वर्कफ़्लो तक पहुँचाता हैएक नए FedRAMP प्रमाणन के तहत संघीय एजेंसियाँ Perplexity के साथ लाइव वेब पर सर्च कर सकती हैं और उद्धरण सहित उत्तर पा सकती हैं।
  3. बुनियादी RAG इम्प्लीमेंटेशन: चरण-दर-चरण ट्यूटोरियलशुरुआती लोगों के लिए यह आसान ट्यूटोरियल बताता है कि एक बुनियादी RAG इम्प्लीमेंटेशन कैसे काम करता है, सर्वोत्तम तरीकों पर चर्चा करता है, और Python, ChromaDB तथा Perplexity के एम्बेडिंग और लैंग्वेज मॉडल के साथ एक कार्यशील कमांड-लाइन RAG सिस्टम बनाने की पूरी प्रक्रिया समझाता है।
  4. LLM गेटवे कैसे काम करता है? इंजीनियरिंग टीमों के लिए एक व्यावहारिक गाइडLLM गेटवे एक रिवर्स प्रॉक्सी है जो आपके मॉडल कॉल को रूट, ऑथेंटिकेट, कैश और लॉग करता है; यह गाइड एक अनुरोध को गेटवे से गुज़रते हुए शुरू से अंत तक दिखाती है, सुरक्षा और विश्वसनीयता से जुड़े उन जोखिमों को कवर करती है जिनके लिए पहले से योजना बनानी चाहिए, और ख़ुद बनाने, सेल्फ़-होस्टिंग, मैनेज्ड और API गेटवे विकल्पों की तुलना करती है।
  5. RAG आर्किटेक्चर क्या है? विस्तृत व्यावहारिक उदाहरणों के साथ पूरी परिभाषाRAG आर्किटेक्चर उन कंपोनेंट का समूह है जो बाहरी जानकारी को संग्रहीत करते हैं, पुनः प्राप्त करते हैं और LLM तक पहुँचाते हैं; यह गाइड बेसिक और हाइब्रिड RAG से लेकर एजेंटिक RAG और GraphRAG तक, 10 प्रकारों के बारे में बताती है और दो चरण-दर-चरण उदाहरण देती है।
  6. AI एजेंट का मूल्यांकन कैसे करें: टेस्ट सेट, ग्रेडर और रिग्रेशन जाँचAI एजेंट के मूल्यांकन के लिए छह चरणों वाली एक व्यावहारिक गाइड, जिसमें सफलता को परिभाषित करने और असली विफलताओं से टेस्ट सेट बनाने से लेकर ग्रेडर चुनने, रिग्रेशन जाँचें चलाने और प्रोडक्शन में निगरानी करने तक सब कुछ शामिल है।
  7. टीम के टोकन खर्च को कैसे ट्रैक और नियंत्रित करेंटीमें डैशबोर्ड और रिपोर्ट में अपने टोकन उपयोग को कैसे देख सकती हैं, किस तरह के AI काम सबसे ज़्यादा टोकन इस्तेमाल करते हैं, और इसे कम करने के लिए नियंत्रणों का इस्तेमाल कैसे करें।
  8. एक अच्छा शिक्षक छात्र के स्तर पर आकर सिखाता हैएक नई सेल्फ़-डिस्टिलेशन विधि, जो जटिल रीज़निंग और एजेंटिक कार्यों पर मॉडल के प्रदर्शन और ट्रेनिंग दक्षता को बेहतर बनाने के लिए शिक्षक और छात्र को संयुक्त रूप से ट्रेन करती है।
  9. AI गेटवे क्या है? LLM और एजेंट ट्रैफ़िक के लिए रूटिंग, लागत नियंत्रण और गवर्नेंस की गाइडAI गेटवे आपके ऐप्लिकेशन या AI एजेंट और उनके द्वारा कॉल किए जाने वाले मॉडल के बीच एक केंद्रीय प्रॉक्सी है, जो रूटिंग, लागत नियंत्रण, सुरक्षा और ऑब्ज़र्वेबिलिटी को एक ही जगह संभालता है।
  10. Perplexity, Valarian के साथ Computer को एंटरप्राइज़ इन्फ्रास्ट्रक्चर पर ला रहा हैPerplexity और Valarian संवेदनशील डेटा और विनियमित वर्कलोड के लिए नियंत्रणों के साथ Computer को संस्थागत इन्फ्रास्ट्रक्चर पर ला रहे हैं