Webes megalapozás a Decisions API-hoz

Az AI-alapú döntési modellek gyorsak és költséghatékonyak, de csak azt tudják, amit a felhasználók elküldenek nekik, és amit a tanítás során megtanultak. A változó tényekre vonatkozó kérdéseknél – például hogy valaki még mindig egy vállalat vezérigazgatója-e, vagy megjelent-e egy termék új verziója – a modellnek naprakész információkra van szüksége a pontos válaszhoz.

Mostantól a Perplexity Decisions API a válaszadás előtt a weben is képes keresni.

Adjon hozzá egyetlen beállítást, a "mode": "web_grounding" értéket bármely Decisions API-kéréshez, és a Perplexity Fast Search minden kérdéshez lefuttat egy lekérdezést. A találatok bizonyítékként kerülnek a state-be, így a döntési modell a weben éppen elérhető információk alapján ad vissza valószínűségeket. A state egy URL is lehet, így a modellt egy adott weboldalra irányíthatja ahelyett, hogy annak szövegét kellene megadnia.

A PWS-Decisions nyilvános benchmarkon, amely 100, aktuális webes tényektől függő kérdésből áll, a pontosság 51%-ról 86%-ra nőtt, miközben a válaszok jellemzően 400 ms-on belül érkeztek.

A döntési modell minden kérdésre egy számmal válaszol. A felhasználók a tartalmat state formájában (szövegként, JSON-ként vagy képként) küldik el egy vagy több kérdéssel együtt. Egy noul típusú kérdésnél (igen vagy nem) az eredmény az igen válasz valószínűsége. Egy choice típusú kérdésnél az eredmény a felhasználó által megadott minden egyes lehetőség valószínűsége. Egy score típusú kérdésnél az eredmény az értékelési skála minden szintjének valószínűsége, valamint a várható pontszám.

A modellnek két információforrása van: a felhasználó által küldött state, valamint az, amit a tanítás során megtanult. Ez elegendő egy olyan kérdéshez, mint: „Hibát jelez ez a vélemény?” Ahhoz viszont nem elég, hogy megválaszolja: „Még mindig ez a személy a vezérigazgató?” A válasz a tanítás óta megváltozhatott, és a state-ben semmi sem utal erre. A webes megalapozás egy harmadik forrással bővíti ezt: a webbel, amelyben a kérés időpontjában keres. A state egy URL is lehet, így a felhasználó szöveg helyett egy weboldalra irányíthatja a modellt.

A megalapozás az API-átjáróban történik, még a modellhívás előtt. Az átjáró a kérésben szereplő minden kérdéshez létrehoz egy Fast Search-lekérdezést. A lekérdezések párhuzamosan futnak. Az átjáró egyesíti az eredményeket, kiszűri az ismétlődő URL-eket, és hozzáfűzi a bizonyítékokat a state mezőhöz: a címet, az URL-t és az oldal szövegét. Ha a state egy URL, a keresési lekérdezés ezt az URL-t tartalmazza, így maga az oldal érkezik vissza bizonyítékként, és a modell annak szövege alapján válaszol. A modell ugyanúgy valószínűségeket ad vissza, mint bármely más Decisions API-kérés esetén. Ha egy keresés sikertelen vagy túllépi az időkorlátot, a modell a ténylegesen beérkezett bizonyítékok alapján válaszol. A válasz tartalmazza a search_results mezőt, így a felhasználó megnézheti, mit látott a modell. A felhasználó kérése és a válasz szerkezete változatlan marad. Az változik, hogy milyen bizonyítékok állnak a modell rendelkezésére, amikor válaszol.

Ugyanannak a döntési modellnek kétszer küldtünk el 328 igaz-hamis állítást: egyszer webes megalapozással, egyszer anélkül. Az állítások egy része 2026. októberi hírekből, másik része a Wikipédiából származó ritka tényekből állt, és minden igaz állításnak volt egy hamis párja, amely egyetlen részletben tért el tőle. A state nem tartalmazott bizonyítékot.

Web Grounding nélkül a Decisions API az állítások 56,4 százalékára adott helyes választ, ami közel áll a találgatáshoz. Web Grounding használatával 97,3%-ban válaszolt helyesen, így a hibák száma 143-ról 9-re csökkent. Ennek ára a sebesség: a medián késleltetés 139 ms-ról 366 ms-ra, a 95. percentilis késleltetés pedig 514 ms-ról 742 ms-ra nőtt.

A PWS-Decisions egy nyilvános benchmark, amely zárt végű kérdéseket tartalmaz fiókok jogosultsági feltételeiről, termékképességekről, szabályzati előírásokról és gyorsan változó eseményekről. 100 kérdés nyilvános, ezeket egy referenciaválasszal való pontos egyezés alapján pontozzák. 2026. november 4-én lefuttattuk őket a Decisions API + Web Grounding (pplx-decider-v1.2) kombinációján, amely 86 kérdésre válaszolt helyesen. Az alábbi többi eredmény a benchmark szerzőinek közzétett ranglistájáról származik. A Decisions API Web Grounding nélküli eredményére általuk közölt 51% megegyezik a saját futtatásunk eredményével.

A Decisions API + Web Grounding kérések medián válaszideje 370 ms, a 95. percentilisben mért válaszideje 685 ms volt a saját kliensünkről mérve, a 100 nyilvános kérdésen. A benchmark szerzői a saját API-jukra 560 ms-ot és 710 ms-ot közölnek a teljes, 300 kérdéses készleten, saját kliensükről mérve, 2026. október 29-én. A közzétett ranglistához viszonyítva a Decisions API + Web Grounding éri el a legnagyobb pontosságot a nyilvános kérdéskészleten, 400 ms alatti medián válaszidővel.

Kapcsolja be a webes megalapozást, hogy olyan kérdésekre is választ kapjon, amelyekre az adatok önmagukban nem adnak választ: amikor a tények a tanítás után megváltoztak, és új információ jelent meg a weben. Néhány példa:

Minősítse az ügyfeleket a friss hírek alapján. „Vont be finanszírozást az elmúlt 90 napban?” – a teljes ügyféllistán.
Kövesse nyomon azokat az eszközöket, amelyektől függ. „Van újabb stabil kiadás, mint az általunk rögzített verzió?” – ütemezett ellenőrzéssel.
Győződjön meg róla, mielőtt egy ügynök cselekszik. „Megtartják még ezt az eseményt?” – ellenőrzés a foglalás előtt.

Minden válasz egy valószínűségi érték, amelyre a fejlesztő kódja építhet, a mögötte álló webes forrásokkal együtt.

Adja hozzá a "mode": "web_grounding" paramétert bármely Decisions API-kéréshez. A state lehet szöveg, például egy állítás vagy egy rekord, illetve egy URL.

Állítás ellenőrzése a web alapján:

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?"
      }
    }
  }'

A válasz kiegészül a search_results mezővel, vagyis azokkal az oldalakkal, amelyeket a modell elolvasott. November 4-én ez 0,99 feletti valószínűséget adott vissza az igen válaszra, és az első találat a NASA űreszközről szóló adatlapja volt.

Ha egy adott oldalra szeretné irányítani a modellt, adja át az oldal URL-jét a state mezőben:

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 Perplexity Python-könyvtárban a mode paramétert a kérés törzsében adja meg:

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)

Minden sikeresen lefutott keresés 0,001 USD-be kerül a bemeneti tokenek díján felül. A keresési bizonyítékok beleszámítanak a bemeneti tokenekbe. Egy Web Groundingot használó kérés legfeljebb 100 kérdést tartalmazhat.

Az első lépésekhez tekintse meg a Web Grounding dokumentációját.

A döntési modell működése

A webes megalapozás működése

A webes megalapozás tesztelése

PWS-Decisions

Mit építhetnek a fejlesztők

Első lépések