Perplexity வலைப்பதிவு

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
ஆய்வு21 அக்., 2026நல்ல ஆசிரியர் மாணவர் இருக்கும் நிலையிலேயே அவரைச் சந்திக்கிறார்சிக்கலான பகுத்தறிதல் மற்றும் ஏஜென்ட் பணிகளில் மாதிரி செயல்திறனையும் பயிற்சி வினைத்திறனையும் மேம்படுத்த, ஆசிரியரையும் மாணவரையும் கூட்டாகப் பயிற்றுவிக்கும் புதிய சுய-வடித்தல் முறை.
People working on laptops with the U.S. Capitol visible through a window at dusk.
செய்திகள்28 அக்., 2026புதிய FedRAMP சான்றிதழ், Perplexity-ஐ மேலும் பல அரசுப் பணிப்பாய்வுகளுக்குக் கொண்டுவருகிறதுபுதிய FedRAMP சான்றிதழின் ஒரு பகுதியாக, கூட்டாட்சி முகமைகள் Perplexity மூலம் நேரலை இணையத்தில் தேடி, மேற்கோள்களுடன் கூடிய பதில்களைப் பெறலாம்.

சிறப்பிடம் பெற்றவை

  1. A white shield and keyhole on a translucent glass tile against a teal landscape.
    யோசனைகள்29 செப்., 2026பாதுகாப்பான ஏஜென்ட்டுகளை நாம் எவ்வாறு பொறியியல் செய்கிறோம்Perplexity-ன் கிளவுட், உலாவி, உள்ளூர் மற்றும் எண்ட்பாயிண்ட் ஏஜென்ட்டுகள் முழுவதும் அடுக்கு பாதுகாப்புகள், சுயாதீன கண்காணிப்பு மற்றும் மனித மேற்பார்வை.
  2. Abstract glass panel with illuminated edges separating light and shadow against a dark background.
    செய்திகள்15 அக்., 2026Computer-இன் பின்னணியில் இயங்கும் சாண்ட்பாக்ஸ் தளமான SPACE-ஐ ஓப்பன் சோர்ஸாக வெளியிடுகிறோம்பாதுகாப்பான தன்னாட்சி AI ஏஜென்ட்களை உருவாக்க டெவலப்பர்களுக்கு உதவும் வகையில், Computer-இன் பின்னணியில் இயங்கும் சாண்ட்பாக்ஸ் தளமான SPACE-ஐ Perplexity ஓப்பன் சோர்ஸாக வெளியிடுகிறது
  3. Two people working at separate desks in a dimly lit office.
    டெவலப்பர்கள்28 செப்., 2026ஏஜென்ட் API இப்போது மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய ஏஜென்ட்களை ஆதரிக்கிறதுசெயலிகள் முழுவதும் பகிரக்கூடிய பதிப்பு செய்யப்பட்ட சுயவிவரங்கள், திறன்கள் மற்றும் நிர்வகிக்கப்பட்ட இணைப்பான்கள் மூலம் அணிகள் மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய ஏஜென்ட்களை உருவாக்குகின்றன.

Perplexity Research குழுவிடமிருந்து மேலும்

  1. SPACE இலிருந்து தப்பியோடுதல்: பகுதி IAI ஏஜென்ட்டுகளுக்கான VM தனிமைப்படுத்தல் மற்றும் நெட்வொர்க் கட்டுப்பாட்டிற்கான ரெட்-டீமிங்.
  2. மனிதர்களுக்கும் ஏஜென்ட்களுக்குமான பகிரப்பட்ட பணியிடங்களை உருவாக்குதல்Perplexity-இன் திட்டங்கள் நீண்டகாலப் பணிகளை எவ்வாறு நீடித்து நிலைப்பவையாகவும், ஒரே நேரத்தில் செயல்படக்கூடியவையாகவும், தடமறியக்கூடியவையாகவும் வைத்திருக்கின்றன.
  3. ஒரே vector ஐத் தாண்டிய multimodal embeddingsmodel sizes முழுவதும் shared embedding space உடன், text மற்றும் image retrieval க்கான late-interaction மாதிரிகளின் புதிய குடும்பம்.
அனைத்து ஆய்வுகளும்

சமீபத்தில் வெளியிடப்பட்டவை

211 இடுகைகள் கிடைத்தன

  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. புதிய FedRAMP சான்றிதழ், Perplexity-ஐ மேலும் பல அரசுப் பணிப்பாய்வுகளுக்குக் கொண்டுவருகிறதுபுதிய FedRAMP சான்றிதழின் ஒரு பகுதியாக, கூட்டாட்சி முகமைகள் Perplexity மூலம் நேரலை இணையத்தில் தேடி, மேற்கோள்களுடன் கூடிய பதில்களைப் பெறலாம்.
  3. அடிப்படை RAG செயலாக்கம்: படிப்படியான பயிற்சி வழிகாட்டிதொடக்கநிலையாளர்களுக்கு ஏற்ற இந்தப் பயிற்சி, அடிப்படை RAG செயலாக்கம் எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பதை விளக்கி, சிறந்த நடைமுறைகளைப் பற்றி விவரித்து, Python, ChromaDB, Perplexity-இன் எம்பெடிங் மற்றும் மொழி மாடல்கள் ஆகியவற்றைக் கொண்டு செயல்படும் கமாண்ட் லைன் RAG அமைப்பை உருவாக்குவதைப் படிப்படியாக விளக்குகிறது.
  4. LLM கேட்வே எவ்வாறு செயல்படுகிறது? பொறியியல் குழுக்களுக்கான ஒரு நடைமுறை வழிகாட்டிLLM கேட்வே என்பது உங்கள் மாடல் அழைப்புகளை ரூட் செய்யும், அங்கீகரிக்கும், கேஷ் செய்யும், பதிவு செய்யும் ஒரு ரிவர்ஸ் ப்ராக்ஸி ஆகும்; இந்த வழிகாட்டி ஒரு கோரிக்கை கேட்வே வழியாகச் செல்லும் பாதையைப் பின்தொடர்கிறது, திட்டமிட வேண்டிய பாதுகாப்பு மற்றும் நம்பகத்தன்மை அபாயங்களை விளக்குகிறது, மேலும் சொந்தமாக உருவாக்குதல், சுய-ஹோஸ்டிங், நிர்வகிக்கப்படும் சேவை, API கேட்வே ஆகிய தேர்வுகளை ஒப்பிடுகிறது.
  5. RAG கட்டமைப்பு என்றால் என்ன? விரிவான நடைமுறை எடுத்துக்காட்டுகளுடன் முழுமையான வரையறைRAG கட்டமைப்பு என்பது வெளிப்புறத் தகவல்களைச் சேமித்து, மீட்டெடுத்து, LLM-க்கு வழங்கும் கூறுகளின் தொகுப்பாகும்; அடிப்படை மற்றும் ஹைப்ரிட் RAG முதல் ஏஜென்டிக் RAG மற்றும் GraphRAG வரை 10 வகைகளை, இரண்டு படிப்படியான எடுத்துக்காட்டுகளுடன் இந்த வழிகாட்டி விளக்குகிறது.
  6. AI ஏஜென்ட்களை மதிப்பிடுவது எப்படி: சோதனைத் தொகுப்புகள், மதிப்பீட்டாளர்கள், பின்னடைவுச் சரிபார்ப்புகள்வெற்றியை வரையறுப்பது, உண்மையான தோல்விகளிலிருந்து சோதனைத் தொகுப்புகளை உருவாக்குவது முதல் மதிப்பீட்டாளர்களைத் தேர்ந்தெடுப்பது, பின்னடைவுச் சரிபார்ப்புகளை இயக்குவது, உற்பத்திச் சூழலில் கண்காணிப்பது வரை, AI ஏஜென்ட்களை மதிப்பிடுவதற்கான ஆறு படிகள் கொண்ட நடைமுறை வழிகாட்டி.
  7. குழுவின் டோக்கன் செலவைக் கண்காணித்துக் கட்டுப்படுத்துவது எப்படிகுழுக்கள் தங்கள் டோக்கன் பயன்பாட்டை டாஷ்போர்டுகளிலும் அறிக்கைகளிலும் எப்படிப் பார்க்கலாம், எந்த வகையான AI வேலைகள் அதிக டோக்கன்களைப் பயன்படுத்துகின்றன, கட்டுப்பாடுகளைப் பயன்படுத்தி அதை எப்படிக் குறைக்கலாம் என்பது பற்றி.
  8. நல்ல ஆசிரியர் மாணவர் இருக்கும் நிலையிலேயே அவரைச் சந்திக்கிறார்சிக்கலான பகுத்தறிதல் மற்றும் ஏஜென்ட் பணிகளில் மாதிரி செயல்திறனையும் பயிற்சி வினைத்திறனையும் மேம்படுத்த, ஆசிரியரையும் மாணவரையும் கூட்டாகப் பயிற்றுவிக்கும் புதிய சுய-வடித்தல் முறை.
  9. AI கேட்வே என்றால் என்ன? LLM மற்றும் ஏஜென்ட் டிராஃபிக்கிற்கான ரூட்டிங், செலவுக் கட்டுப்பாடு மற்றும் நிர்வாகம் குறித்த வழிகாட்டிAI கேட்வே என்பது உங்கள் பயன்பாடுகள் அல்லது AI ஏஜென்ட்களுக்கும் அவை அழைக்கும் மாடல்களுக்கும் இடையிலான ஒரு மையப் ப்ராக்ஸி ஆகும்; இது ரூட்டிங், செலவுக் கட்டுப்பாடு, பாதுகாப்பு மற்றும் கண்காணிப்புத்திறன் ஆகியவற்றை ஒரே இடத்தில் கையாளுகிறது.
  10. Valarian-உடன் இணைந்து Perplexity, Computer-ஐ நிறுவன உள்கட்டமைப்புக்குக் கொண்டுவருகிறதுஉணர்திறன் மிக்க தரவு மற்றும் ஒழுங்குமுறைக்கு உட்பட்ட பணிச்சுமைகளுக்கான கட்டுப்பாடுகளுடன், Perplexity-யும் Valarian-உம் Computer-ஐ நிறுவன உள்கட்டமைப்புக்குக் கொண்டுவருகின்றன