昨天朋友给我推荐了一个搜索工具：perplexity。这是一个基于大语言模型的搜索引擎。

试用了一下，初上手问了一些比较简单的问题，感觉比谷歌精准、快速多了。

谷歌只能带我到别人写的文章和网站，但这个可以直接告诉我答案，但这个答案也不是大模型直接生成的，而是结合了检索的结果，分析现有的网站、文章、视频，然后经过大语言模型的推理得到的。

最让我惊喜的是能够检索视频内容并进行推理，这是目前谷歌做不到的。

对于一个问题，谷歌只能推荐给我一些视频，但是面对两三个视频，加起来长度可能有十分钟甚至一个小时，想要迅速找到答案是非常困难的。

perplexity可以根据视频的内容进行回答，盲猜应该是对视频的语音和字幕做了转文本，然后当成自然语言进行处理了。

非常直观的工程技巧，但是非常管用、好用，这是我一直想要的功能，youtube没有实现，perplexity实现了。youtube可能运用了这个技术进行视频推荐，但是并没有让用户基于这个技术进行问答。

用了一天下来，perplexity最突出的特性是快，回答非常迅速。与之相对的，gpt-4有时候“思考”真的很慢。但这也让我产生了一个怀疑，总是这么快，准确率能高吗。

针对这个问题，我看了一些评测，perplexity的特性就是fast and comprehensive answers，看来这个就是产品设计的特征，快、全面、详尽。

关于准确率

关于准确率，这是目前大模型的普遍问题，暂时无法解决。大模型是一定会产生幻觉的，也就是乱说，这个只能自己加强警惕。好的大模型幻觉率会低很多，可用性极高。

我对比了perplexity的免费档和付费档。简单的问题两个准确率都还可以。但免费版对于较为深入的专业问题的准确率需要高度警惕。

我问他“in unreal engine, can modules written in python (called by blueprints) be used at runtime?”

反复尝试下，免费版给出的都是错误回答。事实上，python在ue里面只能用来写编辑器相关的流程，游戏的运行时无法使用（不包括第三方）。这里，免费档自信满满跟我说可以在runtime使用，还捏造了一大堆细节。

然后我勾选了copilot（付费版），他给出了正确的回答，而且确实做到了全面、详尽，因为它还贴心的列出了哪些runtime不能使用python。

除此之外，付费档可以进行更深入、更细节的问答，直觉上，这对于需要深度的内容创作者是非常有用的功能。它甚至还能引导用户，对用户的需求进行细化提问。

由于免费版模型模型说胡话的概率远高于付费版，对于比较专业、深入的内容创作者，可能付费是必需的。那么是否选择perplexity作为主力就是每个人自己需要评估的了。

关于套壳gpt

perplexity，包括最近一些其他app的出现，让我对套壳gpt的想法产生了一些改变。

之前openai的ceo Sam Altman说套壳gpt必死，我是有点赞同的。但最近几个月对于各种ai产品的使用让我觉得，产品设计独立于模型能力，对于ai产品也很重要。

GPT-4的能力普遍来讲仍然是最强的，但是有时候它也提供不了最好的结果和体验，反而是对某个任务深度优化的产品更好用，即便背后的模型能力不如gpt-4.

比如pdf.ai，perplexity这种工具。

总结：体验不错，但是还是大模型的老问题，准确率无法保证， 需要保持警惕。创作者应该把它们当成加速工具，而不是替代自己的思考。