Perplexity Blog

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
Araştırma21 Eki 2026İyi bir öğretmen öğrenciyi bulunduğu yerde karşılarKarmaşık akıl yürütme ve ajan görevlerinde model performansını ve eğitim verimliliğini artırmak için öğretmen ile öğrenciyi birlikte eğiten yeni bir öz damıtma yöntemi.
People working on laptops with the U.S. Capitol visible through a window at dusk.
Haberler28 Eki 2026Yeni FedRAMP sertifikası, Perplexity’yi daha fazla kamu iş akışına taşıyorFederal kurumlar, yeni FedRAMP sertifikası sayesinde Perplexity ile canlı web’de arama yapabilir ve kaynak gösterilen yanıtlar alabilir.

Öne çıkanlar

  1. A white shield and keyhole on a translucent glass tile against a teal landscape.
    Fikirler29 Eyl 2026Daha güvenli ajanların mühendisliğini nasıl yapıyoruz?Perplexity'nin bulut, tarayıcı, yerel ve uç nokta ajanlarında katmanlı güvenlik önlemleri, bağımsız izleme ve insan denetimi.
  2. Abstract glass panel with illuminated edges separating light and shadow against a dark background.
    Haberler15 Eki 2026Computer’ın arkasındaki korumalı alan platformu SPACE’i açık kaynak hâline getiriyoruzPerplexity, geliştiricilerin daha güvenli otonom yapay zekâ ajanları oluşturmasına yardımcı olmak için Computer’ın arkasındaki korumalı alan platformu SPACE’i açık kaynak hâline getiriyor
  3. Two people working at separate desks in a dimly lit office.
    Geliştiriciler28 Eyl 2026Agent API artık yeniden kullanılabilir ajanları destekliyorEkipler, uygulamalar arasında paylaşabilecekleri sürümlendirilmiş Profiller, Skill'ler ve yönetilen bağlayıcılarla yeniden kullanılabilir ajanlar oluşturur.

Perplexity Research ekibinden daha fazlası

  1. SPACE'ten Kaçış: Bölüm IYapay zeka ajanları için VM izolasyonu ve ağ kısıtlamasına kırmızı takım testi.
  2. İnsanlar ve ajanlar için ortak çalışma alanları oluşturmakPerplexity'nin Projeler özelliği, uzun soluklu çalışmaları nasıl kalıcı, eşzamanlı ve izlenebilir kılıyor?
  3. Tek vektörün ötesinde çok modlu gömmelerModel boyutları arasında paylaşılan gömme alanına sahip, metin ve görüntü geri getirme için yeni bir geç etkileşim modeli ailesi.
Tüm araştırmalar

Son yayımlananlar

211 gönderi bulundu

  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. Yeni FedRAMP sertifikası, Perplexity’yi daha fazla kamu iş akışına taşıyorFederal kurumlar, yeni FedRAMP sertifikası sayesinde Perplexity ile canlı web’de arama yapabilir ve kaynak gösterilen yanıtlar alabilir.
  3. Temel RAG Uygulaması: Adım Adım RehberYeni başlayanlara uygun bu rehber, temel bir RAG uygulamasının nasıl çalıştığını açıklıyor, en iyi yöntemleri ele alıyor ve Python, ChromaDB ile Perplexity'nin gömme ve dil modellerini kullanarak çalışan bir komut satırı RAG sistemi oluşturma sürecinde adım adım yol gösteriyor.
  4. LLM ağ geçidi nasıl çalışır? Mühendislik ekipleri için pratik bir rehberLLM ağ geçidi, model çağrılarınızı yönlendiren, kimlik doğrulamasını yapan, önbelleğe alan ve günlüğe kaydeden bir ters proxy’dir. Bu rehber, bir isteğin ağ geçidinden geçişini adım adım izliyor, hazırlıklı olunması gereken güvenlik ve güvenilirlik risklerini ele alıyor ve kendiniz geliştirme, kendi sunucunuzda barındırma, yönetilen hizmet ve API ağ geçidi seçeneklerini karşılaştırıyor.
  5. RAG Mimarisi Nedir? Ayrıntılı Pratik Örneklerle Kapsamlı Bir TanımRAG mimarisi, harici bilgileri depolayan, getiren ve bir LLM'e aktaran bileşenler bütünüdür; bu rehber, temel ve hibrit RAG'den ajan tabanlı RAG ve GraphRAG'e kadar 10 türü iki adım adım örnekle açıklıyor.
  6. Yapay zeka ajanları nasıl değerlendirilir: test kümeleri, puanlayıcılar ve regresyon kontrolleriBaşarıyı tanımlamaktan ve gerçek hatalardan test kümeleri oluşturmaktan puanlayıcı seçmeye, regresyon kontrolleri yapmaya ve üretim ortamında izlemeye kadar yapay zeka ajanlarını değerlendirmeye yönelik altı adımlık pratik bir rehber.
  7. Ekip token harcaması nasıl takip edilir ve kontrol altına alınırEkiplerin token kullanımını panolarda ve raporlarda nasıl görebileceği, hangi tür yapay zekâ işlerinin en çok token kullandığı ve kontrolleri kullanarak bu kullanımı nasıl azaltabilecekleri.
  8. İyi bir öğretmen öğrenciyi bulunduğu yerde karşılarKarmaşık akıl yürütme ve ajan görevlerinde model performansını ve eğitim verimliliğini artırmak için öğretmen ile öğrenciyi birlikte eğiten yeni bir öz damıtma yöntemi.
  9. Yapay Zekâ Ağ Geçidi Nedir? LLM ve Ajan Trafiği için Yönlendirme, Maliyet Kontrolü ve Yönetişim RehberiYapay zekâ ağ geçidi, uygulamalarınız veya yapay zekâ ajanlarınız ile bunların çağırdığı modeller arasında yer alan ve yönlendirme, maliyet kontrolü, güvenlik ile gözlemlenebilirliği tek bir yerden yöneten merkezi bir proxy'dir.
  10. Perplexity, Valarian ile Computer'ı kurumsal altyapıya taşıyorPerplexity ve Valarian, hassas veriler ve düzenlemeye tabi iş yüklerine yönelik denetimlerle Computer'ı kurumsal altyapıya taşıyor