Web grounding untuk Decisions API

Model keputusan AI cepat dan hemat biaya, tetapi model tersebut hanya mengetahui apa yang dikirim pengguna dan apa yang dipelajarinya selama pelatihan. Untuk pertanyaan tentang fakta yang berubah, seperti apakah seseorang masih menjabat CEO suatu perusahaan atau apakah suatu produk memiliki rilis baru, model memerlukan informasi terkini agar dapat menjawab dengan akurat.

Mulai hari ini, Decisions API dari Perplexity kini dapat menelusuri web sebelum menjawab.

Tambahkan satu pengaturan, "mode": "web_grounding" ke permintaan Decisions API mana pun, dan Perplexity Fast Search akan menjalankan satu kueri untuk setiap pertanyaan. Hasilnya ditambahkan ke state Anda sebagai bukti, sehingga model keputusan mengembalikan probabilitas berdasarkan informasi yang ada di web saat ini. State juga dapat berupa URL untuk mengarahkan model ke halaman web tertentu alih-alih memasukkan teksnya.

Pada PWS-Decisions, benchmark publik dengan 100 pertanyaan yang bergantung pada fakta web terkini, akurasi meningkat dari 51% menjadi 86% dengan waktu respons umumnya di bawah 400 ms.

Model keputusan mengembalikan angka sebagai jawaban untuk setiap pertanyaan. Pengguna mengirim konten sebagai state (teks, JSON, atau gambar) bersama satu atau beberapa pertanyaan. Untuk pertanyaan noul (ya atau tidak), hasilnya adalah probabilitas jawaban ya. Untuk pertanyaan choice, hasilnya adalah probabilitas untuk setiap opsi yang ditentukan pengguna. Untuk pertanyaan score, hasilnya adalah probabilitas untuk setiap tingkat dalam rubrik Anda beserta skor yang diharapkan.

Model memiliki dua sumber informasi: state yang dikirim pengguna dan apa yang dipelajarinya selama pelatihan. Itu sudah cukup untuk pertanyaan seperti "Apakah ulasan ini melaporkan cacat produk?" Namun, itu tidak cukup untuk menjawab, "Apakah orang ini masih menjabat CEO?" Jawabannya mungkin sudah berubah setelah pelatihan, dan tidak ada apa pun dalam state yang menyatakannya. Web grounding menambahkan sumber ketiga: web, yang ditelusuri pada saat permintaan dibuat. State juga dapat berupa URL, sehingga pengguna dapat mengarahkan model ke halaman web alih-alih teks.

Grounding berjalan di gateway API sebelum model dipanggil. Untuk setiap pertanyaan dalam permintaan, gateway menyusun kueri Fast Search. Kueri-kueri tersebut dijalankan secara paralel. Gateway menggabungkan hasilnya, membuang URL duplikat, lalu menambahkan bukti ke state: judul, URL, dan teks halaman. Jika state berupa URL, kueri penelusuran membawa URL tersebut, sehingga halaman itu sendiri dikembalikan sebagai bukti dan model menjawab berdasarkan teksnya. Model mengembalikan probabilitas sama seperti untuk permintaan Decisions API lainnya. Jika penelusuran gagal atau melebihi batas waktu, model menjawab berdasarkan bukti apa pun yang berhasil diperoleh. Respons menyertakan search_results sehingga pengguna dapat melihat apa yang dilihat model. Permintaan pengguna dan bentuk respons tetap sama. Yang berubah adalah bukti yang dimiliki model saat menjawab.

Kami mengirim 328 klaim benar-atau-salah ke model keputusan yang sama sebanyak dua kali, sekali dengan web grounding dan sekali tanpa web grounding. Klaim-klaim tersebut terbagi antara berita Oktober 2026 dan fakta langka dari Wikipedia, dan setiap klaim yang benar memiliki pasangan klaim salah yang berbeda dalam satu detail. Tidak ada bukti yang disertakan dalam state.

Tanpa web grounding, Decisions API menjawab 56,4 persen klaim dengan benar, nyaris sama dengan menebak. Dengan web grounding, API ini menjawab 97,3% dengan benar dan memangkas kesalahan dari 143 menjadi 9. Konsekuensinya ada pada kecepatan: latensi median naik dari 139 ms menjadi 366 ms, dan latensi persentil ke-95 dari 514 ms menjadi 742 ms.

PWS-Decisions adalah tolok ukur publik berisi pertanyaan tertutup tentang kualifikasi akun, kemampuan produk, aturan kebijakan, dan peristiwa yang berkembang cepat. Sebanyak 100 pertanyaan bersifat publik dan dinilai berdasarkan kecocokan persis dengan jawaban referensi. Kami menjalankannya pada Decisions API + Web Grounding (pplx-decider-v1.2) pada 4 November 2026, dan sistem ini menjawab 86 pertanyaan dengan benar. Hasil lainnya di bawah ini adalah papan peringkat yang diterbitkan oleh penulis tolok ukur. Skor 51% mereka untuk Decisions API tanpa Web Grounding sesuai dengan hasil pengujian kami sendiri.

Permintaan Decisions API + Web Grounding selesai dalam 370 ms pada median dan 685 ms pada persentil ke-95, diukur dari klien kami pada 100 pertanyaan publik. Penulis benchmark melaporkan 560 ms dan 710 ms untuk API mereka pada set lengkap berisi 300 pertanyaan, diukur dari klien mereka pada 29 Oktober 2026. Dibandingkan dengan papan peringkat yang dipublikasikan, Decisions API + Web Grounding memiliki akurasi set publik tertinggi dan median waktu respons di bawah 400 ms.

Aktifkan web grounding untuk menjawab pertanyaan yang tidak dapat dijawab oleh data: saat fakta berubah setelah pelatihan dan ada informasi baru yang diterbitkan di web. Beberapa contohnya:

Kualifikasi akun berdasarkan berita terbaru. "Mendapatkan pendanaan dalam 90 hari terakhir?" di seluruh daftar akun.
Pantau alat yang Anda andalkan. "Apakah ada rilis stabil yang lebih baru daripada versi yang kami tetapkan?" ditinjau sesuai jadwal.
Konfirmasi sebelum agen bertindak. "Apakah acara ini masih berlangsung?" diperiksa sebelum agen melakukan pemesanan.

Setiap jawaban adalah probabilitas yang dapat ditindaklanjuti oleh kode pengembang, lengkap dengan sumber web yang mendasarinya.

Tambahkan "mode": "web_grounding" ke permintaan Decisions API mana pun. State dapat berupa teks, seperti klaim atau catatan, atau URL.

Periksa klaim terhadap 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?"
      }
    }
  }'

Respons menambahkan search_results, yaitu halaman-halaman yang dibaca model. Pada 4 November, permintaan ini menghasilkan probabilitas jawaban ya di atas 0,99, dengan catatan wahana antariksa NASA sebagai hasil pertama.

Arahkan model ke sebuah halaman dengan meneruskan URL-nya sebagai 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?"
      }
    }
  }'

Di pustaka Python Perplexity, teruskan mode di badan permintaan:

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)

Setiap penelusuran yang selesai dikenai biaya $0,001 di luar token input. Bukti penelusuran dihitung sebagai token input. Satu permintaan yang menggunakan Web Grounding dapat mencakup hingga 100 pertanyaan.

Mulai dengan menjelajahi dokumentasi web grounding.

Cara kerja model keputusan

Cara kerja web grounding

Menguji web grounding

PWS-Decisions

Apa yang dapat dibangun oleh pengembang

Mulai