Perplexity blog

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
Istraživanje21. lis 2026.Dobar učitelj polazi od toga gdje se učenik nalaziNova metoda samodestilacije koja zajednički trenira učitelja i učenika kako bi poboljšala performanse modela i učinkovitost treniranja u složenim zadacima rasuđivanja i agentnim zadacima.
People working on laptops with the U.S. Capitol visible through a window at dusk.
Novosti28. lis 2026.Novi certifikat FedRAMP donosi Perplexity u više vladinih tijekova radaSavezne agencije mogu pretraživati web uživo uz Perplexity i dobivati odgovore s citatima zahvaljujući novom certifikatu FedRAMP.

Izdvojeno

  1. A white shield and keyhole on a translucent glass tile against a teal landscape.
    Ideje29. ruj 2026.Kako inženjerski osmišljavamo sigurnije agenteSlojevite mjere zaštite, neovisno praćenje i ljudski nadzor nad Perplexityjevim agentima u oblaku, pregledniku, lokalnim okruženjima i na krajnjim točkama.
  2. Abstract glass panel with illuminated edges separating light and shadow against a dark background.
    Novosti15. lis 2026.Objavljujemo SPACE, sandbox platformu na kojoj se temelji Computer, kao otvoreni kodPerplexity objavljuje SPACE, sandbox platformu na kojoj se temelji Computer, kao otvoreni kod kako bi programerima pomogao u izgradnji sigurnijih autonomnih AI agenata
  3. Two people working at separate desks in a dimly lit office.
    Programeri28. ruj 2026.Agent API sada podržava agente koji se mogu ponovno koristitiTimovi stvaraju agente koji se mogu ponovno koristiti s Profilima s verzijama, Skillovima i upravljanim konektorima koje mogu dijeliti u svim aplikacijama.

Više od istraživačkog tima Perplexityja

  1. Bijeg iz SPACE-a: 1. dioRed-teaming izolacije virtualnog stroja i mrežne izolacije za AI agente.
  2. Izgradnja zajedničkih radnih prostora za ljude i agenteKako Perplexity projekti osiguravaju trajnost, istodobnost i sljedivost dugotrajnog rada.
  3. Multimodalni embeddingi izvan jednog vektoraNova obitelj modela s kasnom interakcijom za dohvaćanje teksta i slika, sa zajedničkim prostorom embeddinga kroz veličine modela.
Sva istraživanja

Nedavno objavljeno

Pronađeno 211 objava

  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. Novi certifikat FedRAMP donosi Perplexity u više vladinih tijekova radaSavezne agencije mogu pretraživati web uživo uz Perplexity i dobivati odgovore s citatima zahvaljujući novom certifikatu FedRAMP.
  3. Osnovna implementacija RAG-a: vodič korak po korakOvaj vodič prilagođen početnicima objašnjava kako funkcionira osnovna implementacija RAG-a, opisuje najbolje prakse i vodi vas kroz izradu funkcionalnog RAG sustava za naredbeni redak pomoću Pythona, ChromaDB-a te Perplexityjevih modela za ugrađivanje i jezičnih modela.
  4. Kako funkcionira LLM pristupnik? Praktični vodič za inženjerske timoveLLM pristupnik obrnuti je proxy koji usmjerava, autentificira, sprema u predmemoriju i bilježi vaše pozive modela; ovaj vodič prati zahtjev kroz jedan takav pristupnik, obrađuje sigurnosne rizike i rizike pouzdanosti koje treba predvidjeti te uspoređuje izradu vlastitog pristupnika, samostalno hostanje, upravljane usluge i API pristupnike.
  5. Što je RAG arhitektura? Potpuna definicija s detaljnim praktičnim primjerimaRAG arhitektura skup je komponenti koje pohranjuju, dohvaćaju i prosljeđuju vanjske informacije LLM-u; ovaj vodič objašnjava 10 vrsta, od osnovnog i hibridnog RAG-a do agentnog RAG-a i GraphRAG-a, uz dva primjera korak po korak.
  6. Kako evaluirati AI agente: testni skupovi, ocjenjivači i regresijske provjerePraktičan vodič u šest koraka za evaluaciju AI agenata, od definiranja uspjeha i izrade testnih skupova na temelju stvarnih pogrešaka do odabira ocjenjivača, pokretanja regresijskih provjera i praćenja u produkciji.
  7. Kako pratiti i kontrolirati potrošnju tokena u timuKako timovi mogu vidjeti svoju upotrebu tokena na nadzornim pločama i u izvješćima, koje vrste AI posla troše najviše tokena i kako je smanjiti pomoću kontrola.
  8. Dobar učitelj polazi od toga gdje se učenik nalaziNova metoda samodestilacije koja zajednički trenira učitelja i učenika kako bi poboljšala performanse modela i učinkovitost treniranja u složenim zadacima rasuđivanja i agentnim zadacima.
  9. Što je AI pristupnik? Vodič za usmjeravanje, kontrolu troškova i upravljanje prometom LLM-ova i agenataAI pristupnik središnji je proxy između vaših aplikacija ili AI agenata i modela koje oni pozivaju te na jednom mjestu objedinjuje usmjeravanje, kontrolu troškova, sigurnost i opažljivost.
  10. Perplexity u suradnji s tvrtkom Valarian uvodi Computer u infrastrukturu poduzećaPerplexity i Valarian uvode Computer u infrastrukturu institucija, uz kontrole za osjetljive podatke i regulirana radna opterećenja