Perplexity ಬ್ಲಾಗ್

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
ಸಂಶೋಧನೆಅಕ್ಟೋ 21,2026ಉತ್ತಮ ಶಿಕ್ಷಕರು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಇರುವ ಮಟ್ಟದಿಂದಲೇ ಕಲಿಸುತ್ತಾರೆಸಂಕೀರ್ಣ ರೀಜನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ಶಿಕ್ಷಕ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗೆ ಜಂಟಿಯಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಹೊಸ ಸೆಲ್ಫ್-ಡಿಸ್ಟಿಲೇಶನ್ ವಿಧಾನ.
People working on laptops with the U.S. Capitol visible through a window at dusk.
ಸುದ್ದಿಅಕ್ಟೋ 28,2026ಹೊಸ FedRAMP ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವು Perplexity ಅನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಸರ್ಕಾರಿ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಿಗೆ ತರುತ್ತದೆಹೊಸ FedRAMP ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣದ ಭಾಗವಾಗಿ, ಫೆಡರಲ್ ಏಜೆನ್ಸಿಗಳು Perplexity ಮೂಲಕ ಲೈವ್ ವೆಬ್‌ನಲ್ಲಿ ಹುಡುಕಬಹುದು ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಗಳೊಂದಿಗಿನ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.

ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಪೂರ್ಣ

  1. A white shield and keyhole on a translucent glass tile against a teal landscape.
    ಆಲೋಚನೆಗಳುಸೆಪ್ಟೆಂ 29,2026ಸುರಕ್ಷಿತ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಾವು ಹೇಗೆ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆPerplexity ನ ಕ್ಲೌಡ್, ಬ್ರೌಸರ್, ಸ್ಥಳೀಯ ಮತ್ತು ಎಂಡ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬಹುಪದರದ ರಕ್ಷಣೆಗಳು, ಸ್ವತಂತ್ರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ.
  2. Abstract glass panel with illuminated edges separating light and shadow against a dark background.
    ಸುದ್ದಿಅಕ್ಟೋ 15,2026Computer ಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಸ್ಯಾಂಡ್‌ಬಾಕ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ SPACE ಅನ್ನು ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆಹೆಚ್ಚು ಸುರಕ್ಷಿತ ಸ್ವಾಯತ್ತ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಾಗಿ, Computer ಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಸ್ಯಾಂಡ್‌ಬಾಕ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ SPACE ಅನ್ನು Perplexity ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ
  3. Two people working at separate desks in a dimly lit office.
    ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳುಸೆಪ್ಟೆಂ 28,2026Agent API ಈಗ ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆTeams ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಆವೃತ್ತಿಯ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗಳು, ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲ್ಪಡುವ ಕನೆಕ್ಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತವೆ.

Perplexity Research ತಂಡದಿಂದ ಇನ್ನಷ್ಟು

  1. SPACE ನಿಂದ ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು: ಭಾಗ IAI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ರೆಡ್-ಟೀಮಿಂಗ್ VM ಐಸೊಲೇಷನ್ ಮತ್ತು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಕನ್‌ಫೈನ್‌ಮೆಂಟ್.
  2. ಜನರು ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಹಂಚಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದುPerplexity ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಕೆಲಸವನ್ನು ಹೇಗೆ ಶಾಶ್ವತ, ಏಕಕಾಲಿಕ ಮತ್ತು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದಾದಂತೆ ಇರಿಸುತ್ತವೆ.
  3. ಒಂದೇ vector ಅನ್ನು ಮೀರಿದ multimodal embeddingsವಿಭಿನ್ನ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಹಂಚಿಕೊಂಡ embedding space ಹೊಂದಿರುವ text ಮತ್ತು image retrieval ಗೆ late-interaction ಮಾದರಿಗಳ ಹೊಸ ಕುಟುಂಬ.
ಎಲ್ಲಾ ಸಂಶೋಧನೆ

ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಗಿದೆ

211 ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳು ಕಂಡುಬಂದಿವೆ

  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. ಹೊಸ FedRAMP ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವು Perplexity ಅನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಸರ್ಕಾರಿ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಿಗೆ ತರುತ್ತದೆಹೊಸ FedRAMP ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣದ ಭಾಗವಾಗಿ, ಫೆಡರಲ್ ಏಜೆನ್ಸಿಗಳು Perplexity ಮೂಲಕ ಲೈವ್ ವೆಬ್‌ನಲ್ಲಿ ಹುಡುಕಬಹುದು ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಗಳೊಂದಿಗಿನ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.
  3. ಮೂಲಭೂತ RAG ಅನುಷ್ಠಾನ: ಹಂತ ಹಂತದ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ಆರಂಭಿಕರಿಗೆ ಸ್ನೇಹಿಯಾದ ಈ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್, ಮೂಲಭೂತ RAG ಅನುಷ್ಠಾನವು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು Python, ChromaDB ಹಾಗೂ Perplexity ಯ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕಮಾಂಡ್-ಲೈನ್ RAG ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ.
  4. LLM ಗೇಟ್‌ವೇ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ? ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತಂಡಗಳಿಗಾಗಿ ಒಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿLLM ಗೇಟ್‌ವೇ ಎಂಬುದು ನಿಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್ ಕರೆಗಳನ್ನು ರೂಟ್ ಮಾಡುವ, ದೃಢೀಕರಿಸುವ, ಕ್ಯಾಶ್ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಲಾಗ್ ಮಾಡುವ ರಿವರ್ಸ್ ಪ್ರಾಕ್ಸಿ ಆಗಿದೆ; ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಗೇಟ್‌ವೇ ಮೂಲಕ ಸಾಗುವ ವಿನಂತಿಯೊಂದನ್ನು ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ, ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಯೋಜಿಸಬೇಕಾದ ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಂತವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು, ಸ್ವಯಂ-ಹೋಸ್ಟಿಂಗ್, ನಿರ್ವಹಿತ ಸೇವೆ ಹಾಗೂ API ಗೇಟ್‌ವೇ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ.
  5. RAG ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಎಂದರೇನು? ವಿವರವಾದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನRAG ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಎಂದರೆ ಬಾಹ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ, ಮರುಪಡೆಯುವ ಮತ್ತು LLMಗೆ ಒದಗಿಸುವ ಘಟಕಗಳ ಸಮೂಹ; ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಮೂಲಭೂತ ಮತ್ತು ಹೈಬ್ರಿಡ್ RAGನಿಂದ ಹಿಡಿದು ಏಜೆಂಟಿಕ್ RAG ಮತ್ತು GraphRAGವರೆಗೆ 10 ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಎರಡು ಹಂತ-ಹಂತದ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
  6. AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು ಹೇಗೆ: ಟೆಸ್ಟ್ ಸೆಟ್‌ಗಳು, ಗ್ರೇಡರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳುಯಶಸ್ಸನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನೈಜ ವೈಫಲ್ಯಗಳಿಂದ ಟೆಸ್ಟ್ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು, ಗ್ರೇಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು, ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ರನ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್‌ನಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವವರೆಗೆ, AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಆರು ಹಂತಗಳ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ.
  7. ತಂಡದ ಟೋಕನ್ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದು ಹೇಗೆತಂಡಗಳು ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವರದಿಗಳಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಟೋಕನ್ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ನೋಡಬಹುದು, ಯಾವ ರೀತಿಯ AI ಕೆಲಸಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು.
  8. ಉತ್ತಮ ಶಿಕ್ಷಕರು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಇರುವ ಮಟ್ಟದಿಂದಲೇ ಕಲಿಸುತ್ತಾರೆಸಂಕೀರ್ಣ ರೀಜನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ಶಿಕ್ಷಕ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗೆ ಜಂಟಿಯಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಹೊಸ ಸೆಲ್ಫ್-ಡಿಸ್ಟಿಲೇಶನ್ ವಿಧಾನ.
  9. AI ಗೇಟ್‌ವೇ ಎಂದರೇನು? LLM ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್‌ಗಾಗಿ ರೂಟಿಂಗ್, ವೆಚ್ಚ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿAI ಗೇಟ್‌ವೇ ಎಂಬುದು ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅವು ಕರೆಯುವ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಕೇಂದ್ರೀಯ ಪ್ರಾಕ್ಸಿಯಾಗಿದ್ದು, ರೂಟಿಂಗ್, ವೆಚ್ಚ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಅಬ್ಸರ್ವಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ಒಂದೇ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
  10. Valarian ಜೊತೆಗೂಡಿ Perplexity, Computer ಅನ್ನು ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಕ್ಕೆ ತರುತ್ತದೆPerplexity ಮತ್ತು Valarian, ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕೊಳಪಟ್ಟ ವರ್ಕ್‌ಲೋಡ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳೊಂದಿಗೆ Computer ಅನ್ನು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಕ್ಕೆ ತರುತ್ತವೆ