Perplexity ಯ API ಮೂಲಕ Apollo ಬಳಕೆದಾರರು 46% ಹೆಚ್ಚು ಮೀಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಬುಕ್ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ

ಸಮಸ್ಯೆ

ಮಾರಾಟ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಬಳಕೆದಾರ ನೆಲೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಸಂಭಾವ್ಯ ಗ್ರಾಹಕರ ಕುರಿತ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವುದು

ತನ್ನ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ವಿಶಿಷ್ಟತೆಯಾಗಿ, Apollo ತನ್ನ ಮಾರಾಟ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳು ಮತ್ತು GTM ತಂಡಗಳ ಬಳಕೆದಾರರ ನೆಲೆಗಾಗಿ 210+ ಮಿಲಿಯನ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳು ಮತ್ತು 35+ ಮಿಲಿಯನ್ ಕಂಪನಿಗಳ ಹುಡುಕಬಹುದಾದ B2B ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ, ಲೀಡ್‌ಗಳೊಂದಿಗಿನ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಲು, ಕಂಪನಿಯ ಅಪ್‌ಡೇಟ್‌ಗಳು, ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕರ ಆದ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಹುಡುಕಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತಿತ್ತು. ಸಂಪರ್ಕಿಸಬೇಕಾದ ಸರಿಯಾದ ಲೀಡ್‌ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದು ಸೂಕ್ತ ಇಮೇಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು ಮಾತ್ರವೇ ಮಾರಾಟ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳು LinkedIn ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗಳು, ಕಂಪನಿ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗಳು, ಪತ್ರಿಕಾ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ನಡುವೆ ಅಲೆದಾಡುತ್ತಿದ್ದರು — ಇದು ಛಿದ್ರಗೊಂಡ, ನಿಧಾನವಾದ ಮತ್ತು ವಿಸ್ತರಿಸಲಾಗದ ಔಟ್‌ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹವಾಗಿತ್ತು.

Apollo ದ ಪ್ರಾಡಕ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್‌ಮೆಂಟ್ ನಿರ್ದೇಶಕರಾದ Tyler Phillips ಈ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ, AI ಆಳಗಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗೆ ತರುವ ಪ್ರಸ್ತಾಪ ಮಾಡಿದರು — ಇದರಿಂದ ಸಂದರ್ಭ ಬದಲಾವಣೆ ತಪ್ಪುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಸ್ತರಿಸಬಲ್ಲ ಔಟ್‌ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತವೆ. ಅವರ ಮಾತಿನಲ್ಲೇ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, “ನೀವು 1,000 ಖಾತೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡು, ಅವೆಲ್ಲದರ ಮೇಲೆ ಸಂಶೋಧನೆ ನಡೆಸಿ, ಯಾವುವು ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತಿವೆ ಎಂದು ನೋಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಬೇಕು.” ತಮ್ಮ ಕನಸನ್ನು ನನಸಾಗಿಸಲು Tyler ಹೊರಗಿನ ಪರಿಹಾರಗಳತ್ತ ನೋಡಿದರು — ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗೆ ವೇಗವಾಗಿ ತಲುಪುವುದಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ, Apollo ದ AI ತಂಡದ ಮೇಲೆ ಅನಗತ್ಯ ಹೊರೆ ಬೀಳದಂತೆ ನೋಡಿಕೊಂಡರು. ಅವರಿಗೆ ಬೇಕಾಗಿದ್ದದ್ದು ತಕ್ಷಣ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದಾದ, ಈ ಗುಣಗಳುಳ್ಳ ಪರಿಹಾರ:

• ನಿಖರ: ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಪರ್ಕವೂ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ B2B ಮಾರಾಟದಲ್ಲಿ, ದೋಷಪೂರಿತ ಅಥವಾ ಹಳೆಯ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಅವಕಾಶವೇ ಇಲ್ಲ. ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಅಥವಾ ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡಿದ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಫ್ರಾಂಟಿಯರ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಹಲವು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ ನಂತರ, ಬೇಡಿಕೆಯ ಮೇರೆಗೆ ಮೂಲ-ಆಧಾರಿತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡಬಲ್ಲ AI ಪಾಲುದಾರನ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂದು Tyler ಅವರಿಗೆ ಅರಿವಾಯಿತು.
• ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮ: ಸಮಯದ ಕೊರತೆಯಿರುವ ಮಾರಾಟ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳಿಗೆ, ಲೀಡ್‌ಗಳ ದೊಡ್ಡ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವಾಗ ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡ್ ಕೂಡ ಮುಖ್ಯ. ಸಂಶೋಧನೆ ತಡವಾದರೆ, ಮಾರಾಟ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳು ತಮ್ಮ ಲಯವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಂಡು ಅದನ್ನು ಕೈಬಿಟ್ಟು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತಾರೆ. Tyler ಅವರಿಗೆ ತಕ್ಷಣದ ಅನುಭವ ನೀಡುವ ಪರಿಹಾರ ಬೇಕಿತ್ತು — ಔಟ್‌ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಲ ತುಂಬುವಷ್ಟು ವೇಗವಾದ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ನಿರ್ಧಾರ ಕೈಗೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವಷ್ಟು ಸ್ಪಂದನಶೀಲವಾದ ಪರಿಹಾರ.
• ವಿಸ್ತರಿಸಬಲ್ಲ: Apollo ದ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಮಾರಾಟ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ತಿಂಗಳು ಮಿಲಿಯನ್‌ಗಟ್ಟಲೆ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುತ್ತದೆ. Tyler ಅವರ ಆದರ್ಶ ಪರಿಹಾರವು ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಡುವೆ ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳದೆ ಆ ಮಟ್ಟದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಬೇಕಿತ್ತು. ಹೊರೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಕುಸಿಯುವ — ಅಥವಾ ಬಳಕೆ ಹೆಚ್ಚಿದಂತೆ ಅತಿಯಾಗಿ ದುಬಾರಿಯಾಗುವ — ಸಂಶೋಧನಾ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವೇ ಇರಲಿಲ್ಲ.

ಪರಿಹಾರ

ಒಂದೇ ಏಕೀಕೃತ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಸಹಿತ, ನೈಜ-ಸಮಯದ ಒಳನೋಟಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾರಾಟ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳನ್ನು ಸಶಕ್ತಗೊಳಿಸುವುದು

ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬೇಡುವ ಆಂತರಿಕ ನಿರ್ಮಾಣಕ್ಕೆ ಬದ್ಧರಾಗದೆಯೇ Apollo ದ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಆಳಗಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸಲು Tyler ಅವರಿಗೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಬೇಕಾಗಿದ್ದದ್ದು Perplexity ಯ API ಎಂದು ಸಾಬೀತಾಯಿತು. Apollo ತಂಡವು Perplexity ಯ API ಬಳಸಿ Apollo AI Research ಅನ್ನು ರೂಪಿಸಿತು — ಇದು Apollo ದ ಆಂತರಿಕ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ವೆಬ್‌ನಾದ್ಯಂತದ ಬಾಹ್ಯ ಮೂಲಗಳೆರಡರಿಂದಲೂ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಸಂಶೋಧನಾ ಪದರವಾಗಿದೆ.

Apollo AI Research ನೊಂದಿಗೆ, ಮಾರಾಟ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳು ಈಗ ಲೀಡ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಿಂದ ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ ಸಂಪರ್ಕದವರೆಗೆ ಒಂದೇ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ ಸಾಗುತ್ತಾರೆ — ಸಂದರ್ಭ ಬದಲಾವಣೆಯೂ ಇಲ್ಲ, ತಪ್ಪಿಹೋದ ಸಂಕೇತಗಳೂ ಇಲ್ಲ. “ಸಂಶೋಧನೆಯು ಬಹುಬೇಗನೆ ನಮ್ಮ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭವಾಗಿದೆ,” ಎಂದು Tyler ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. “ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿತ್ತು — ಮತ್ತು ಆ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳಲು Perplexity ನಮಗೆ ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ.”

ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ ಸಂಶೋಧನೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವುದು

ಮಾರಾಟ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳು ವೇಗವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ — Apollo AI Research ಕೂಡ ಹಾಗೆಯೇ. ಆಂತರಿಕ ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಸಮಗ್ರ ಹಾಗೂ ಉಲ್ಲೇಖಸಹಿತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಕೆಲವೇ ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ, Perplexity-ಚಾಲಿತ ಈ ಸಂಶೋಧನಾ ಪದರವು ಮಾರಾಟ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳು ತಮ್ಮ ಔಟ್‌ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳನ್ನು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಸಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. Tyler ಅವರ ಮಾತಿನಲ್ಲಿ, “ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಬಿಡುಗಡೆಯಾದ 10-K ಅಥವಾ ಪಾಡ್‌ಕಾಸ್ಟ್‌ವೊಂದರಲ್ಲಿ CEO ನೀಡಿದ ಹೇಳಿಕೆಗಳಂತಹ, Apollo ದ ಆಂತರಿಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರು ಪಡೆಯಲು Perplexity ಯ API ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸಿದೆ.”

ವಿಶೇಷ ಸಂದರ್ಭಗಳ ಕುರಿತ ಸಹಯೋಗದ ಮೂಲಕ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುವುದು

Perplexity ಜೊತೆಗಿನ ನಿಕಟ ಸಹಯೋಗವು, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದರೂ ಉತ್ತರಗಳ ನಿಖರತೆ ದೃಢವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾರಾಟ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳು ವಿಶೇಷ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಿದಾಗ, Apollo ಅವುಗಳನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸಿ, ನಂತರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲು Slack ಮೂಲಕ Perplexity ಜೊತೆ ನೇರವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ. “ತಂಡವು ನಮ್ಮ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಗಂಭೀರವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ,” ಎಂದು Tyler ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. “ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೂ ಮಾರಾಟ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ; ಇದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೇಲಿನ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸಂದೇಹಪಡುತ್ತಾ ವ್ಯಯಿಸುವ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.”

ಸಮಯ ಉಳಿಸುತ್ತಲೇ ಆಂತರಿಕ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವುದು

ಇದರ ಪರಿಣಾಮ Apollo ದ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಸೀಮಿತವಾಗಿಲ್ಲ. ಆಂತರಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಬರಿದು ಮಾಡದೆ Apollo ದ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಲೀಡ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಪ್ರಬಲ ಮೂಲವಾಗಿ ಉಳಿಯುವಂತೆ ಮಾಡಲು, Perplexity ಈಗ AI Research ನ 65% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಎನ್‌ರಿಚ್‌ಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ತಿಂಗಳು ಮಿಲಿಯನ್‌ಗಟ್ಟಲೆ ಎನ್‌ರಿಚ್‌ಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದರೂ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಕುಸಿತವಿಲ್ಲದೆ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ನಿಧಾನವಾಗದೆ ಅಥವಾ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸದೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ.

ಫಲಿತಾಂಶ

ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅವಕಾಶವನ್ನೂ ಸದುಪಯೋಗಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು Apollo AI Research ಮಾರಾಟ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳಿಗೆ ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ

ಬೇಡಿಕೆಯ ಮೇರೆಗೆ ಮೂಲ-ಆಧಾರಿತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು Apollo AI Research ಒದಗಿಸುವುದರಿಂದ, ಮಾರಾಟ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳು ವೇಗವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಆಳವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಹ ಅವಕಾಶಗಳ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯಪ್ರವೃತ್ತರಾಗುತ್ತಾರೆ. ಸಾವಿರಾರು ಲೀಡ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಕೈಯಾರೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಬದಲು, Apollo ಬಳಕೆದಾರರು ಈಗ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಿ ಎಲ್ಲಾ ಅವಕಾಶಗಳಾದ್ಯಂತ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕೆಲವೇ ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ.

ಸಂಯೋಜನೆಯಾದ ಕೆಲವೇ ತಿಂಗಳುಗಳಲ್ಲಿ, Apollo AI Research ತನ್ನ ಬಳಕೆದಾರರಲ್ಲಿ ಬುಕ್ ಮಾಡಲಾದ ಮೀಟಿಂಗ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಈಗಾಗಲೇ 46% ಹೆಚ್ಚಳಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ, Apollo ಪ್ರತಿ ತಿಂಗಳು Perplexity Sonar ಮೂಲಕ 5.6 ಮಿಲಿಯನ್ ಎನ್‌ರಿಚ್‌ಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ — ಇದು ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನ B2B ಸಂಪರ್ಕಗಳ ವಿಶಾಲ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಲೀಡ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಪ್ರಬಲ ಮೂಲವಾಗಿ ಉಳಿಯುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

“ಈಗ ಮಾರಾಟ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ AI ಬಗ್ಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಸಂದೇಹವಿದೆ — ಅದು ಕೇವಲ ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಅನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಜನರು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ,” ಎಂದು Tyler ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. “ಆದರೆ Perplexity Apollo ದ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಶಕ್ತಿ ನೀಡುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ, AI ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಲ್ಲದು ಎಂದು ನಾವು ತೋರಿಸಿದ್ದೇವೆ. ನಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ, ಉಪಯುಕ್ತ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸಂಪರ್ಕ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ — ಮತ್ತು ನಾವು ವ್ಯಾಪಕ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ನೀಡಲು ಬಯಸುವುದು ನಿಖರವಾಗಿ ಅಂತಹ ಅನುಭವವನ್ನೇ.”

Sonar Chat Completions ಈಗ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾದರಿಗಳು, ಟೂಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನೆ-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರೀಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ Agent API ಆಗಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ ಡಾಕ್ಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ.