Ancorare web pentru Decisions API

Modelele de decizie AI sunt rapide și rentabile, dar știu doar ce le trimit utilizatorii și ce au învățat în timpul antrenării. Pentru întrebări despre fapte care se schimbă, de exemplu dacă cineva mai este CEO-ul unei companii sau dacă un produs are o versiune nouă, un model are nevoie de informații actualizate pentru a răspunde corect.

Începând de astăzi, Decisions API de la Perplexity poate căuta pe web înainte de a răspunde.

Adaugă o singură setare, "mode": "web_grounding", la orice cerere Decisions API, iar Perplexity Fast Search rulează câte o interogare pentru fiecare întrebare. Rezultatele sunt adăugate ca dovezi în câmpul state, astfel încât modelul de decizie returnează probabilități bazate pe ceea ce există pe web chiar acum. Câmpul state poate fi și un URL, pentru a direcționa modelul către o anumită pagină web în loc să introduci textul acesteia.

Pe PWS-Decisions, un benchmark public cu 100 de întrebări care depind de fapte actuale de pe web, acuratețea a crescut de la 51% la 86%, cu răspunsuri tipice în mai puțin de 400 ms.

Un model de decizie returnează un număr ca răspuns la fiecare întrebare. Utilizatorii trimit conținut ca state (text, JSON sau imagini), împreună cu una sau mai multe întrebări. Pentru o întrebare noul (da sau nu), rezultatul este probabilitatea răspunsului „da”. Pentru o întrebare choice, rezultatul este o probabilitate pentru fiecare opțiune definită de utilizator. Pentru o întrebare score, rezultatul este o probabilitate pentru fiecare nivel al grilei tale de evaluare, plus scorul așteptat.

Modelul are două surse de informații: câmpul state trimis de utilizator și ceea ce a învățat în timpul antrenării. Asta e suficient pentru o întrebare precum „Semnalează această recenzie un defect?” Nu este suficient pentru a răspunde la „Mai este această persoană CEO?” Răspunsul s-ar putea să se fi schimbat după antrenare, iar nimic din câmpul state nu indică asta. Ancorarea web adaugă o a treia sursă: web-ul, căutat în momentul cererii. Câmpul state poate fi și un URL, astfel încât utilizatorul poate direcționa modelul către o pagină web în loc de text.

Procesul de grounding rulează în gateway-ul API, înainte de apelul către model. Pentru fiecare întrebare dintr-o cerere, gateway-ul construiește o interogare Fast Search. Interogările rulează în paralel. Gateway-ul combină rezultatele, elimină URL-urile duplicate și adaugă dovezile în state: titlul, URL-ul și textul paginii. Dacă state este un URL, interogarea de căutare include acel URL, astfel încât pagina însăși este returnată ca dovadă, iar modelul răspunde pe baza textului ei. Modelul returnează probabilități la fel ca pentru orice cerere către Decisions API. Dacă o căutare eșuează sau expiră, modelul răspunde pe baza dovezilor returnate, oricare ar fi acestea. Răspunsul include search_results, astfel încât utilizatorul poate vedea ce a văzut modelul. Cererea utilizatorului și structura răspunsului rămân aceleași. Ceea ce se schimbă sunt dovezile de care dispune modelul atunci când răspunde.

Am trimis 328 de afirmații de tip adevărat sau fals de două ori către același model de decizie, o dată cu ancorare web și o dată fără. Afirmațiile au fost împărțite între știri din octombrie 2026 și fapte rare de pe Wikipedia, iar fiecare afirmație adevărată avea un geamăn fals, diferit printr-un singur detaliu. Nu au fost furnizate dovezi în câmpul state.

Fără Web Grounding, Decisions API a răspuns corect la 56,4% dintre afirmații, un rezultat apropiat de o ghicire la întâmplare. Cu Web Grounding, a răspuns corect la 97,3%, reducând numărul de erori de la 143 la 9. Compromisul este viteza: latența mediană a crescut de la 139 ms la 366 ms, iar latența la percentila 95 de la 514 ms la 742 ms.

PWS-Decisions este un benchmark public de întrebări cu răspuns închis despre eligibilitatea conturilor, capabilitățile produselor, regulile politicilor și evenimentele în rapidă desfășurare. 100 de întrebări sunt publice și sunt evaluate prin potrivire exactă cu un răspuns de referință. Le-am rulat pe Decisions API + Web Grounding (pplx-decider-v1.2) pe 4 noiembrie 2026, iar acesta a răspuns corect la 86 dintre ele. Celelalte rezultate de mai jos provin din clasamentul publicat de autorii benchmarkului. Rezultatul lor de 51% pentru Decisions API fără Web Grounding corespunde cu cel obținut la propria noastră rulare.

Cererile Decisions API + Web Grounding au primit răspuns în 370 ms la mediană și în 685 ms la percentila 95, măsurat de la clientul nostru pe cele 100 de întrebări publice. Autorii benchmarkului raportează 560 ms și 710 ms pentru API-ul lor pe setul complet de 300 de întrebări, măsurat de la clientul lor pe 29 octombrie 2026. Comparativ cu clasamentul publicat, Decisions API + Web Grounding are cea mai mare acuratețe pe setul public și un timp median de răspuns sub 400 ms.

Activează ancorarea web pentru a răspunde la întrebările la care datele nu pot răspunde: când faptele s-au schimbat după antrenare și există informații noi publicate pe web. Câteva exemple:

Califică conturile pe baza știrilor recente. „A atras finanțare în ultimele 90 de zile?”, aplicat pe o întreagă listă de conturi.
Urmărește instrumentele de care depinzi. „Există o versiune stabilă mai nouă decât versiunea noastră fixată?”, verificat periodic.
Confirmă înainte ca un agent să acționeze. „Mai are loc acest eveniment?”, verificat înainte de rezervare.

Fiecare răspuns este o probabilitate pe baza căreia poate acționa codul unui dezvoltator, însoțită de sursele web pe care se bazează.

Adăugați "mode": "web_grounding" la orice cerere către Decisions API. State poate fi un text, cum ar fi o afirmație sau o înregistrare, ori un URL.

Verificați o afirmație pe baza informațiilor de pe 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?"
      }
    }
  }'

Răspunsul adaugă search_results, adică paginile pe care le-a citit modelul. Pe 4 noiembrie, cererea a returnat o probabilitate de „da” de peste 0,99, iar primul rezultat a fost înregistrarea NASA despre nava spațială.

Direcționați modelul către o pagină transmițând URL-ul acesteia ca 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?"
      }
    }
  }'

În biblioteca Perplexity pentru Python, transmiteți mode în corpul cererii:

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)

Fiecare căutare finalizată costă 0,001 USD, pe lângă tokenurile de intrare. Dovezile din căutare sunt incluse în tokenurile de intrare. O cerere care folosește Web Grounding poate include până la 100 de întrebări.

Începeți explorând documentația Web Grounding.

Cum funcționează un model de decizie

Cum funcționează ancorarea web

Testarea ancorării web

PWS-Decisions

Ce pot construi dezvoltatorii

Primii pași