Nettforankring for Decisions API

AI-beslutningsmodeller er raske og kostnadseffektive, men de vet bare det brukerne sender dem og det de lærte under treningen. For spørsmål om fakta som endrer seg, for eksempel om noen fortsatt er administrerende direktør i et selskap eller om et produkt har fått en ny versjon, trenger en modell oppdatert informasjon for å svare nøyaktig.

Fra og med i dag kan Perplexitys Decisions API søke på nettet før det svarer.

Legg til én innstilling, "mode": "web_grounding", i en hvilken som helst Decisions API-forespørsel, så kjører Perplexity Fast Search én spørring for hvert spørsmål. Resultatene legges til i state-feltet ditt som kildegrunnlag, slik at beslutningsmodellen returnerer sannsynligheter basert på det som står på nettet akkurat nå. State kan også være en URL, slik at du kan peke modellen mot en bestemt nettside i stedet for å legge inn teksten fra den.

På PWS-Decisions, en offentlig referansetest med 100 spørsmål som avhenger av aktuelle fakta på nettet, økte nøyaktigheten fra 51 % til 86 %, med typiske svartider på under 400 ms.

En beslutningsmodell returnerer et tall som svar på hvert spørsmål. Brukere sender innhold som state (tekst, JSON eller bilder) sammen med ett eller flere spørsmål. For et noul-spørsmål (ja eller nei) er resultatet sannsynligheten for ja. For et choice-spørsmål er resultatet en sannsynlighet for hvert alternativ brukeren definerer. For et score-spørsmål er resultatet en sannsynlighet for hvert nivå i vurderingsrubrikken din og den forventede poengsummen.

Modellen har to informasjonskilder: state-feltet brukeren sender, og det den lærte under treningen. Det er nok for et spørsmål som «Rapporterer denne anmeldelsen en feil?». Det er ikke nok til å svare på «Er denne personen fortsatt administrerende direktør?». Svaret kan ha endret seg etter treningen, og ingenting i state-feltet sier noe om det. Nettforankring legger til en tredje kilde: nettet, søkt i på tidspunktet for forespørselen. State kan også være en URL, slik at brukeren kan peke modellen mot en nettside i stedet for tekst.

Forankringen kjøres i API-gatewayen før modellkallet. For hvert spørsmål i en forespørsel bygger gatewayen en Fast Search-spørring. Spørringene kjøres parallelt. Gatewayen slår sammen resultatene, fjerner dupliserte URL-er og legger kildegrunnlaget til i state: tittel, URL og sidetekst. Hvis state er en URL, inneholder søkespørringen denne URL-en, slik at selve siden kommer tilbake som kildegrunnlag og modellen svarer ut fra teksten på den. Modellen returnerer sannsynligheter på samme måte som for enhver annen Decisions API-forespørsel. Hvis et søk mislykkes eller får tidsavbrudd, svarer modellen ut fra det kildegrunnlaget som kom tilbake. Svaret inkluderer search_results, slik at brukeren kan se hva modellen så. Brukerens forespørsel og strukturen på svaret forblir de samme. Det som endres, er kildegrunnlaget modellen har når den svarer.

Vi sendte 328 sant-eller-usant-påstander til den samme beslutningsmodellen to ganger, én gang med nettforankring og én gang uten. Påstandene var fordelt mellom nyheter fra oktober 2026 og sjeldne fakta fra Wikipedia, og hver sanne påstand hadde en usann tvilling som skilte seg fra den på én detalj. Det ble ikke oppgitt noe kildegrunnlag i state-feltet.

Uten web grounding svarte Decisions API riktig på 56,4 prosent av påstandene, nær tilfeldig gjetting. Med web grounding svarte den riktig på 97,3 %, og antallet feil gikk ned fra 143 til 9. Ulempen er hastigheten: medianlatensen økte fra 139 ms til 366 ms, og latensen ved 95. persentil fra 514 ms til 742 ms.

PWS-Decisions er en offentlig referansetest med lukkede spørsmål om kontokvalifisering, produktfunksjoner, policyregler og hendelser i rask utvikling. 100 spørsmål er offentlige og vurderes ut fra eksakt samsvar med et referansesvar. Vi kjørte dem mot Decisions API + Web Grounding (pplx-decider-v1.2) 4. november 2026, og den svarte riktig på 86. De øvrige resultatene nedenfor er fra den publiserte resultatlisten til forfatterne av referansetesten. Deres 51 % for Decisions API uten Web Grounding samsvarer med vår egen kjøring.

Forespørsler til Decisions API + Web Grounding ble besvart på 370 ms i median og 685 ms ved 95-persentilen, målt fra vår klient på de 100 offentlige spørsmålene. Forfatterne av referansetesten rapporterer 560 ms og 710 ms for sitt API på hele settet med 300 spørsmål, målt fra deres klient 29. oktober 2026. Sammenlignet med den publiserte resultattabellen har Decisions API + Web Grounding den høyeste nøyaktigheten på det offentlige settet og en mediansvartid på under 400 ms.

Aktiver nettforankring for å besvare spørsmål som dataene ikke kan besvare: når fakta har endret seg etter treningen, og det er publisert ny informasjon på nettet. Noen eksempler:

Kvalifiser kontoer basert på ferske nyheter. «Har de hentet inn kapital de siste 90 dagene?» på tvers av en hel kontoliste.
Følg med på verktøyene du er avhengig av. «Finnes det en stabil versjon som er nyere enn den låste versjonen vår?» gjennomgås etter en fast tidsplan.
Bekreft før en agent handler. «Blir dette arrangementet fortsatt noe av?» sjekkes før agenten bestiller.

Hvert svar er en sannsynlighet som utviklerens kode kan handle ut fra, sammen med nettkildene bak den.

Legg til "mode": "web_grounding" i en hvilken som helst Decisions API-forespørsel. Verdien for state kan være tekst, for eksempel en påstand eller en oppføring, eller en URL.

Sjekk en påstand mot nettet:

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?"
      }
    }
  }'

Svaret legger til search_results, sidene modellen leste. 4. november returnerte dette en sannsynlighet for ja på over 0,99, med NASAs oppføring om romfartøyet som første resultat.

Pek modellen mot en side ved å sende inn URL-en til siden som 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?"
      }
    }
  }'

I Perplexity Python-biblioteket sender du mode i forespørselsteksten:

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)

Hvert fullførte søk koster 0,001 USD i tillegg til inndatatokener. Kildegrunnlaget fra søk teller med i inndatatokenene. En forespørsel som bruker Web Grounding, kan inneholde opptil 100 spørsmål.

Kom i gang ved å utforske dokumentasjonen for web grounding.

Slik fungerer en beslutningsmodell

Slik fungerer nettforankring

Testing av nettforankring

PWS-Decisions

Hva utviklere kan bygge

Kom i gang