Perplexity ブログ

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
研究2026年10月21日優れた教師は、生徒の現在地に寄り添う教師と生徒を共同で学習させ、複雑な推論タスクやエージェント型タスクにおけるモデルの性能と学習効率を向上させる新しい自己蒸留手法。
People working on laptops with the U.S. Capitol visible through a window at dusk.
ニュース2026年10月28日新たなFedRAMP認証により、Perplexityをより多くの政府業務で活用可能に新たなFedRAMP認証の取得により、連邦政府機関はPerplexityでリアルタイムのウェブを検索し、出典付きの回答を得られるようになります。

注目の記事

  1. A white shield and keyhole on a translucent glass tile against a teal landscape.
    アイデア2026年9月29日より安全なエージェントをエンジニアリングする方法Perplexityのクラウド、ブラウザ、ローカル、エンドポイントのエージェント全体における、階層型セーフガード、独立したモニタリング、および人間の監視。
  2. Abstract glass panel with illuminated edges separating light and shadow against a dark background.
    ニュース2026年10月15日Computerを支えるサンドボックスプラットフォーム「SPACE」をオープンソース化Perplexityは、開発者がより安全な自律型AIエージェントを構築できるよう、Computerを支えるサンドボックスプラットフォーム「SPACE」をオープンソース化します
  3. Two people working at separate desks in a dimly lit office.
    開発者2026年9月28日Agent APIが再利用可能なエージェントをサポートチームは、アプリケーション間で共有できるバージョン管理されたプロファイル、スキル、管理されたコネクタを使用して、再利用可能なエージェントを作成できます。

Perplexity リサーチチームの記事をもっと見る

  1. SPACEからの脱出：パートIAIエージェント向けVM分離とネットワーク隔離のレッドチーミング。
  2. 人とエージェントのための共有ワークスペースの構築Perplexityのプロジェクトが、長期的な作業を永続的、並行的、かつ追跡可能に保つ仕組み。
  3. 単一ベクトルを超えるマルチモーダル埋め込みモデルサイズをまたいで共有される埋め込み空間を備えた、テキストおよび画像検索向けの新しい late-interaction モデル群。
すべてのリサーチ

最近公開された記事

211 件の記事が見つかりました

  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. 新たなFedRAMP認証により、Perplexityをより多くの政府業務で活用可能に新たなFedRAMP認証の取得により、連邦政府機関はPerplexityでリアルタイムのウェブを検索し、出典付きの回答を得られるようになります。
  3. 基本的なRAG実装：ステップバイステップのチュートリアルこの初心者向けチュートリアルでは、基本的なRAG実装の仕組みとベストプラクティスを解説し、Python、ChromaDB、Perplexityの埋め込みモデルと言語モデルを使って、実際に動作するコマンドラインのRAGシステムを構築する手順を説明します。
  4. LLMゲートウェイの仕組みとは？エンジニアリングチームのための実践ガイドLLMゲートウェイは、モデル呼び出しのルーティング、認証、キャッシュ、ログ記録を担うリバースプロキシです。本ガイドでは、リクエストがゲートウェイを通過する流れをたどりながら、事前に備えておくべきセキュリティと信頼性のリスクを取り上げ、自社構築、セルフホスト、マネージド、APIゲートウェイの各選択肢を比較します。
  5. RAGアーキテクチャとは？定義と詳しい実践例を徹底解説RAGアーキテクチャとは、外部情報を保存・検索してLLMに渡すコンポーネントの集合です。本ガイドでは、基本RAGやハイブリッドRAGからエージェント型RAG、GraphRAGまで10種類を解説し、手順を追った2つの例を紹介します。
  6. AIエージェントの評価方法：テストセット、採点器、回帰チェック成功の定義や実際の失敗に基づくテストセットの構築から、採点器の選択、回帰チェックの実行、本番環境での監視まで、AIエージェントを評価するための実践的な6ステップガイド。
  7. チームのトークン消費を把握し、管理する方法チームがダッシュボードやレポートでトークン使用量を確認する方法、最も多くのトークンを使うAI作業の種類、そして管理機能を使って削減する方法を紹介します。
  8. 優れた教師は、生徒の現在地に寄り添う教師と生徒を共同で学習させ、複雑な推論タスクやエージェント型タスクにおけるモデルの性能と学習効率を向上させる新しい自己蒸留手法。
  9. AIゲートウェイとは？　LLMとエージェントのトラフィックにおけるルーティング、コスト管理、ガバナンスを解説するガイドAIゲートウェイは、アプリケーションやAIエージェントと、それらが呼び出すモデルとの間に位置する中央プロキシです。ルーティング、コスト管理、セキュリティ、オブザーバビリティを一元的に処理します。
  10. Perplexity、Valarianとの提携でComputerを企業インフラに提供PerplexityとValarianは、機密データや規制対象のワークロードに対応する制御機能を備えたComputerを、機関のインフラに提供します