文心一言寫代碼：代碼生成力的探索
Perplexity Pro的用戶界面經過精心設計，強調用戶體驗。用戶在提交查詢時，AI會制定一個回答問題的分步計劃，對于計劃中的每一步，系統會生成并執行一系列搜索查詢。這些步驟按順序執行，前面步驟的結果會傳遞給后續步驟。搜索查詢會返回一系列文檔，這些文檔經過分組后，篩選出最相關的內容。然后，這些高度相關的文檔會被傳遞給LLM生成最終答案。這種分步執行的方法提高了問題解決的效率和準確性。
Perplexity Agent的核心是其Agent和Chains組件。這些組件負責預測下一步操作，理解用戶查詢，并決定是否需要進行網絡搜索。通過這種方式，Perplexity Agent能夠處理用戶的復雜查詢，提供智能化的響應。
Perplexity運用多種語言模型來處理網絡搜索任務，使用戶能夠根據具體問題選擇最適合的模型?？紤]到每個語言模型對提示的處理和理解方式都不盡相同，Perplexity在后端為每個模型量身定制了專屬提示詞。為了更好的模型效果，Perplexity采用了少樣本提示示例和思維鏈等技術。少樣本示例有助于提高模型的推理行為。在構建少樣本示例時，維持適當的提示長度至關重要。在制定語言模型應遵循的規則上，也經過了多輪迭代。
“對于模型來說，遵循過于復雜的提示指令較為困難。每次修改提示后，我們都需要進行查詢測試，不僅要確保最終輸出合理，中間步驟也必須合理。”通過保持系統提示規則的簡單明確，Perplexity降低了模型理解任務和生成相關響應的認知負擔。
在推出Pro Search升級版之前，Perplexity依靠答案質量指標和內部實踐測試。團隊通過對各類查詢進行測試，并與其他AI產品的答案進行對比來進行人工評估。在向用戶發布之前，檢查中間步驟的能力對于識別常見錯誤起到了關鍵作用。為了擴大評估規模，Perplexity收集了大量問題，并使用LLM作為評判標準對答案進行排名。同時，團隊還對用戶進行了A/B測試，以評估他們對產品不同配置的傾向，比如在不同模型間權衡延遲和成本。當產品體驗在答案質量和用戶體驗方面都令團隊滿意后，產品才正式發布。
用戶體驗是Perplexity Pro Search的核心競爭力之一。研究發現，如果產品能夠顯示中間進度，用戶更愿意等待結果。這促使團隊開發了一個展示計劃逐步執行的交互式界面。他們改進了可展開的部分，允許用戶點擊單個步驟查看搜索詳情。他們還引入了懸停查看引用功能，用戶可以查看來源片段，并通過點擊在新窗口中打開。
“在用戶產生好奇心之前，不要過度展示信息。只有當他們真正感興趣時，再滿足他們的好奇心。”團隊通過多次迭代，確保用戶界面在簡潔性和實用性之間達到最佳平衡。
通過將復雜查詢分解為可管理的步驟，并提供透明、交互式的界面，Perplexity創造了一個能夠跟上用戶好奇心節奏的強大工具。用戶在使用過程中可以清晰地看到每一步的執行過程，大大增強了用戶對系統的信任和滿意度。
Perplexity的Pro Search代表了AI驅動搜索和問答系統的重大進步。隨著技術的不斷發展，Perplexity團隊將繼續優化其AI Agent，提升搜索的智能化程度和用戶體驗。未來，Perplexity計劃引入更多專業工具，如代碼解釋器和Wolfram Alpha等數學評估工具，使用戶能夠即時進行計算或文件分析。
“在產品設計時必須以用戶為中心，因為我們的用戶群體對AI系統的熟悉程度差異巨大。有些是專家，有些則是AI搜索界面的新手——因此我們必須確保能為所有用戶，無論其專業水平如何，都創造積極的使用體驗?！?/p>
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Perplexity Pro Search是一種高級搜索模式，能夠通過多步推理來解答復雜且微妙的問題，幫助學生、研究人員和企業獲得準確且相關的答案。
Perplexity Agent通過分解多步驟問題，提供條理清晰的事實答案。每個步驟按順序執行，前面步驟的結果會傳遞給后續步驟，最終生成答案。
Perplexity通過展示計劃逐步執行的交互式界面和懸停查看引用功能，提升了用戶體驗。用戶可以清晰地看到每一步的執行過程，增強了對系統的信任。
Perplexity的設計考慮到了不同用戶群體的需求，無論是AI系統的專家還是新手用戶，都能輕松使用。
Perplexity計劃繼續優化其AI Agent，提升搜索的智能化程度和用戶體驗，并引入更多專業工具，如代碼解釋器和Wolfram Alpha等。
