在人工智慧領域， 大型語言模型（LLM）已成為必不可少的、為特定任務量身定製的模型，而不是單一的實體。當今的人工智慧世界擁有專案構建的模型，這些模型在定義明確的領域中具有強大的效能–無論是摸索出開發人員工作流程的編碼助手，還是在龐大的資訊中心中自主導航內容的研究代理。在這篇文章中，我們將分析一些優秀的SOTA LLM，它們在解決基本問題的同時，還將我們獲取資訊和製作原創內容的方式進行了重大轉變。
瞭解這些不同的方向將有助於專業人士選擇最適合其特定需求的人工智慧工具，同時在人工智慧日益增強的工作站環境中嚴格遵守經常性的提醒。
注：這是我使用上述所有 SOTA LLM 的經驗，您的使用情況可能會有所不同。
什麼是SOTA模型？
SOTA（state-of-the-art）人工智慧模型是目前最先進、最具創新性的模型。它們代表了人工智慧研究特定領域的最高成就，通常為效能和能力設定了新標準。
SOTA對人工智慧有何幫助？
SOTA 模型是人工智慧創新背後的驅動力，推動著人工智慧的發展。讓我們來探討它如何為人工智慧領域做出貢獻：
1. 設定新基準
SOTA 模型為特定任務設定了可實現的最高標準。研究人員努力超越這些基準，從而不斷改進。
GPT-4 是最近推出的一種 SOTA 語言模型，它在生成人類質量的文字、翻譯語言、撰寫不同型別的創意內容以及以資訊豐富的方式回答您的問題方面表現出了卓越的能力。它的表現為語言模型設立了新的標準，激勵研究人員開發更先進的模型。
2. 激勵創新
新的想法和方法：SOTA 模型可以激發創造力，並帶來新穎的人工智慧技術。研究人員會探索新的途徑來改進現有模型
Transformer 模型（如 BERT 和 GPT）的成功引發了注意力機制研究的熱潮，而注意力機制已成為許多現代人工智慧架構的基本組成部分。
3. 支援新應用
它使人工智慧能夠處理更復雜、更具挑戰性的任務。這些模型可用於開發創新產品和服務。
計算機視覺領域的 SOTA 模型在物體檢測和影像識別方面取得了長足進步，使自動駕駛汽車、醫療影像分析和監控系統等應用成為可能。
SOTA模型有哪些例項？
SOTA 模型適應性強，可應用於任何需要高階人工智慧解決方案來應對複雜挑戰的地方。以下是人工智慧不同領域的 SOTA 模型示例：
自然語言處理 (NLP)
- GPT-4（OpenAI）：在文字生成、推理和編碼方面表現出色的自迴歸語言模型。
- PaLM 2（谷歌）：先進的多語言語言模型，針對推理和特定任務應用進行了最佳化。
- Gemini 2.0 Flash（谷歌）：多模態語言模型，將對話式人工智慧與影像和音訊生成整合在一起。
- BERT（谷歌）：雙向編碼器模型，擅長理解分類和問答等任務的上下文。
計算機視覺任務
- Vision Transformers（ViT）（谷歌）：基於 Transformer 的影像分類模型。
- ConvNeXt （Meta AI）：用於影像識別的現代化卷積神經網路（CNN）。
影像合成：
- DALL-E 3（OpenAI）：文字到影像的生成，提高了保真度和對齊度。
- Stable Diffusion（Stability AI）：用於逼真影像建立的開源生成模型。
在語音和音訊處理方面
- Whisper（OpenAI）：支援多種語言的魯棒 ASR 模型。
- Conformer（谷歌）：結合卷積層和變換層進行語音識別。
- Tacotron 2（谷歌）：逼真的文字到語音生成。
生成模型
- GPT-4 (OpenAI)：文字生成和推理任務中的 SOTA。
- DALL-E 3 和 Stable Diffusion：文字到影像合成
- Make-A-Video (Meta)：從文字描述生成影片的尖端模型。
推薦系統
- BERT4Rec：用於順序推薦任務的基於變換器的模型。
- DSSM（深度結構化語義模型）：用於個性化搜尋和排序。
SOTA模型在現實世界中有哪些應用？
以下是 SOTA 模型的一些主要應用領域：
- 自然語言處理( NLP)：SOTA 模型可用於機器翻譯、情感分析、文字摘要和對話式人工智慧等任務，從而實現更準確、更能感知上下文的語言理解。
- 計算機視覺：這些模型用於影像和影片識別、物體檢測、面部識別和醫學成像，為自動駕駛汽車、監控系統和醫療診斷等應用提供動力。
- 語音識別：SOTA 模型提高了語音助手、轉錄服務和即時語言翻譯工具的準確性，增強了人類與機器之間的互動。
- 醫療保健：這些模型有助於疾病診斷、個性化治療規劃、藥物發現和預測分析，推動了醫學研究和患者護理的進步。
- 金融：在金融領域，SOTA 模型可用於欺詐檢測、演算法交易、風險評估和客戶服務自動化，幫助機構做出資料驅動的決策並提高安全性。
當下最前列的SOTA模型
1. Claude 3.7 Sonnet
在不斷變化的人工智慧世界中，Claude 3.7 Sonnet 已成為編碼相關工作和軟體開發領域無與倫比的領導者（SOTA LLMs）。現在，雖然該模型是在 2025 年 2 月 24 日推出的，但它已經具備了在更多領域創造奇蹟的能力。有人認為，這不是一種漸進式的改進，而是一種突破性的飛躍，它重新定義了人工智慧輔助程式設計所能實現的一切。
無與倫比的編碼能力
Claude 3.7 Sonnet 透過前所未有的智慧編碼技術脫穎而出：
- 端到端軟體開發：從最初的專案構思到最終的部署，Claude 可精確處理整個軟體開發生命週期。
- 全面的程式碼生成：在多種程式語言中生成高質量、上下文感知程式碼。
- 智慧除錯：透過類似於人豆的推理，識別、解釋並解決複雜的編碼問題。
- 大型上下文視窗：支援多達 128K 的輸出標記，可實現全面的程式碼生成和複雜的專案規劃。
主要優勢
- 混合推理：無與倫比的適應性，可對複雜任務進行思考和推理。
- 擴充套件上下文視窗：多達 128K 的輸出標記（比以前的版本長 15 倍以上）。
- 多模態優點：在編碼、視覺和基於文字的任務中表現出色。
- 低幻覺：高度有效的知識檢索和問題解答。
技術創新
先進的推理能力
Claude 3.7 Sonnet 引入了一種革命性的人工智慧推理方法，提供以下功能
- 立即生成響應
- 可觀察到透明的逐步思考過程。
- 對計算思維時間的精細控制。
用途廣泛
該模型知道如何在不同的事情上表現出色：
- 軟體開發：在規劃和維護之間提供端到端的線上編碼支援。
- 資料分析：從圖表中提取高階視覺化資料
- 內容生成：以卓越的語氣理解寫作的細微差別
- 流程自動化：先進的指令跟蹤和複雜的工作流程管理。
實踐指南：你的第一個 Claude 3.7 Sonnet 專案
前提條件
- Anthropic 控制檯賬戶
- API 金鑰
- Python 3.7 及以上版本或 TypeScript 4.5 及以上版本
分步實施
1. 安裝 Anthropic SDK
!pip install anthropic
2. 設定 API 環境
export ANTHROPIC_API_KEY='your-api-key-here'
3.Python 程式碼示例：
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
message = client.messages.create(
model="claude-3-7-sonnet-20250219",
max_tokens=1000,
temperature=1,
system="You are a world-class poet. Respond only with short poems.",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Why is the ocean salty?"
}
]
}
]
)
print(message.content)
輸出
[TextBlock(text="The ocean's salty brine,\nA tale of time and design.\nRocks and rivers, their minerals shed,\nAccumulating in the ocean's bed.\nEvaporation leaves salt behind,\nIn the vast waters, forever enshrined.", type='text')]
最佳實踐
- 使用系統特定的提示–清晰而具體
- 嘗試溫度設定–它可以引導你進行新的設定
- 利用擴充套件的上下文視窗–對於複雜的任務，它往往能帶來成功的結果
定價和可用性
- API 訪問：Anthropic API, Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI
- 消費者訪問：Claude.ai（Web、iOS、Android）
- 定價 ：
- 每百萬輸入tokens 3 美元
- 每百萬輸出tokens 15 美元
- 即時快取可節省高達 90% 的成本
- 批次處理可節省 50% 的成本
Claude 3.7 Sonnet 不僅僅是一個語言模型，它還是一個複雜的人工智慧伴侶，不僅能夠遵循微妙的指令，還能執行自己的修正，並提供各領域的專家監督。
2. Gemini 2.0 Flash
谷歌 DeepMind 透過 Gemini 2.0 Flash 實現了技術飛躍，超越了多模態人工智慧互動的極限。這不僅僅是一次更新，而是有關人工智慧的正規化轉變。
關鍵技術進步
- 多模態輸入：可接受文字、影像、影片和音訊輸入，實現無縫操作。
- 多模式輸出：生成影像、文字以及多語言音訊。
- 內建工具整合：可使用工具在谷歌中搜尋、執行程式碼和其他第三方功能。
- 效能增強：比以往任何型號都更出色，而且速度更快。
上機指南： 使用 Gemini 2.0 Flash 執行程式碼
前提條件
- 谷歌雲賬戶
- Vertex AI 工作臺訪問許可權
- Python 環境
安裝和設定
在執行示例程式碼之前，您需要安裝 Google AI Python SDK：
!pip install google-generativeai
示例：計算前 50 個質數之和
from google import genai from google.genai import types # Set up your API key client = genai.Client(api_keyGoogle DeepMind="GEMINI_API_KEY") # Create a prompt that requires code generation and execution response = client.models.generate_content( model='gemini-2.0-flash', contents='What is the sum of the first 50 prime numbers? ' 'Generate and run code for the calculation, and make sure you get all 50.', config=types.GenerateContentConfig( tools=[types.Tool( code_execution=types.ToolCodeExecution )] ) ) # Print the response print(response.text)
輸出
真實世界應用
Gemini 2.0 Flash 使開發人員能夠
- 建立動態和互動式應用程式
- 執行詳細的資料分析
- 即時生成和執行程式碼
- 無縫整合多種資料型別
可用性和訪問
- 實驗模型：透過 Gemini API 提供
- 平臺：Google AI Studio, Vertex AI
- 輸入模式：多模態輸入、文字輸出
- 高階功能：文字轉語音、本地影像生成（早期訪問）
Gemini 2.0 不僅是一項技術進步，也是通向人工智慧未來的一扇窗，在這裡，模型可以理解、推理並以前所未有的複雜性在多個領域採取行動。
3. OpenAI o3-mini-high
OpenAI o3-mini-high 是一種特殊的數學解題方法，具有先進的推理能力。整個模型以前所未有的深度和精度解決一些最複雜的數學問題。o3-mini-high 提供了一種更好的數學推理方法，而不是簡單地將數字打入計算機，它能將合理難度的問題分解成若干部分並逐步解答。
數學推理的本質
數學推理是該模型的真正亮點。其增強的思維鏈架構可以更全面地考慮數學問題，讓使用者不僅能得到答案，還能詳細解釋這些答案是如何得出的。在科學、工程和研究領域，對問題解決過程的理解與結果同樣重要，因此這種方法非常實用。
跨數學領域的效能
該模型在所有數學型別中的表現都非常出色。無論是簡單的計算還是複雜的科學計算，它都能非常準確和深入地完成。它的顯著特點是可以解決極其複雜的多步驟問題，即使是最好的標準人工智慧模型也會被它難倒。例如，許多複雜的數學問題都可以透過這款出色的人工智慧工具分解成直觀的步驟。在一些基準測試（如 AIME 和 GPQA）中，該模型的表現可與一些大型模型相媲美。
解決問題的獨特方法
讓 o3-mini-high 傲視群雄的是它細緻入微的數學推理方法。與標準模型相比，該變體需要更多的時間來處理和解釋數學問題。雖然這意味著回答時間會更長，但卻能讓使用者獲得更好、更有根據的推理。這個模型不只是回答問題，它還會帶領使用者完成所有的推理和處理過程，這使它真正成為教育、研究或需要全面數學知識的專業應用領域的寶貴工具。
考慮因素和侷限性
- 更多使用標記
- 響應時間稍短
- 計算成本較高
數學問題解決中的實際應用
在實踐中，o3-mini-high 在需要高階數學推理的應用場景中具有重要價值。這種剖析難題的能力對科學研究人員、工程師和高年級學生特別有幫助。無論是開發複雜定義的演算法、解決多步驟數學問題，還是進行全面的科學計算，該模型所提供的數學洞察力都遠遠超出了大多數人對傳統計算工具的期望。
Source: OpenAI
技術架構和數學推理
密集變壓器框架構成了模型架構的基礎，使所有數學問題都能以嚴密定義的方式得到解決。這種先進的模型能處理各種約束條件，並推理出經過驗證的步驟，因此最適合於僅靠計算無法代表真正數學理解的高深數學。
實踐：使用 o3-mini-high 解決數學問題的實用指南
第 1 步：註冊 API 訪問
如果您尚未加入 OpenAI 測試計劃，則需要訪問 OpenAI 的 API 頁面申請訪問許可權。註冊後，您可能需要等待批准才能訪問o3-mini模型。
第 2 步：生成 API 金鑰
獲得訪問許可權後，登入 OpenAI API 平臺並生成一個 API 金鑰。該金鑰是進行 API 請求所必需的。要生成金鑰，請訪問 API Keys 並點選 “建立新金鑰”。生成後，確保複製金鑰並安全儲存。
第 3 步：安裝 OpenAI Python SDK
要與 OpenAI API 互動，您需要安裝 OpenAI Python SDK。您可以使用以下命令進行安裝：
!pip install openai
第 4 步：初始化 OpenAI 客戶端
安裝 OpenAI SDK 後，您需要透過設定 API 金鑰來初始化客戶端：
import os import openai # Set your API key as an environment variable os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_api_key_here"
第 5 步：向 o3-mini-high 模型發出請求
# Or configure the client directly
client = openai.OpenAI(api_key="your_api_key_here")
# Example chat completion request
response = client.chat.completions.create(
model="o3-mini-high",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Write a function to calculate the Fibonacci sequence."}
],
temperature=0.7,
max_tokens=1500
)
# Print the response
print(response.choices[0].message.content)
理想應用案例
O3-mini-high 特別適合用於
- 高階科學計算
- 複雜演算法開發
- 多步驟數學問題解決
- 研究級數學分析
- 需要詳細解釋問題的教育環境
毋庸置疑，OpenAI o3-mini-high 在數學推理方面的優勢非常明顯，遠遠超出了人們對傳統計算的預期。該模型結合了先進的推理技術和對數學問題求解方法的透徹理解，為任何需要快速解答以上問題的人提供了真正的解決方案。
4. ElevenLabs API
隨著人工智慧的飛速發展，ElevenLabs 作為一項革命性技術脫穎而出，永遠改變著我們使用音訊技術的方式。ElevenLabs API 的核心是一個精心設計的語音合成工具生態系統，它為開發人員和製作人員提供了前所未有的便捷和靈活性，讓他們能夠建立聽起來非常自然的語音。
技術能力
- 文字到語音的轉換
- 複雜的語音克隆技術
- 即時語音轉換
- 自定義語音模型
- 為建立音訊內容提供多種語言支援
技術架構和功能
ElevenLabs 與傳統語音合成工具的唯一區別在於語音生成的基礎： 前者採用最先進的機器學習演算法，涵蓋了人類語音的所有細微差別。這種應用程式介面允許開發人員對影響語音的引數進行精確微調。使用者可以更改代表情感強度、參考語音相似度和說話風格強度的引數，從而對音訊生成進行前所未有的控制。
安裝和整合
第 1 步：註冊 elevenLabs
在 elevenlabs.io 建立賬戶，並選擇合適的訂閱計劃。
第 2 步：生成API金鑰
在您的 ElevenLabs 面板中，導航至 Profile 部分，建立並複製您的 API 金鑰。
第 3 步：安裝 SDK
!pip install elevenlabs
第 4 步：初始化客戶端
from elevenlabs import set_api_key, generate, play, save
# Set your API key
set_api_key("your_api_key_here")
第 5 步：生成語音音訊
# Generate speech with a pre-made voice audio = generate( text="Hello world! This is ElevenLabs text-to-speech API.", voice="Rachel" ) # Play the audio or save to file play(audio) save(audio, "output_speech.mp3")
第 6 步：語音自定義
from elevenlabs.api import Voice, VoiceSettings audio = generate( text="This uses custom voice settings.", voice=Voice( voice_id="21m00Tcm4TlvDq8ikWAM", # Rachel's voice ID settings=VoiceSettings( stability=0.7, similarity_boost=0.5 ) ) )
語音定製功能
ElevenLabs 的真正優勢在於其廣泛的自定義功能。開發人員可以對語音設定進行細微調整。穩定性設定可控制情感變化的亮點，而相似度提升設定則可提高語音複製的準確性。這些工具可用於製作出令人難以置信的類人語音，並可針對不同的使用情況調整功能。
實際應用
- 內容創作者可以用一致且高質量的旁白將敘事製作成有聲讀物。
- 學校可以透過電子學習平臺提供互動學習體驗。
- 遊戲公司可以根據敘事背景調整動態角色的聲音。
- 無障礙工具可以為有視力障礙的使用者提供更生動、更個性化的音訊體驗。
最佳實踐和注意事項
有了如此強大的功能，在實施過程中也需要謹慎考慮。應用程式介面金鑰的安全性必須優先考慮，速率限制必須得到尊重，錯誤處理必須優先實施。兌現生成的音訊將被證明是一種效能提升，同時還能消除一些 API 呼叫。充分認識到這些方面，就能順利實現整合，並最佳利用平臺提供的功能。
成本和易用性
ElevenLabs 的價格體系具有包容性和靈活性。免費層支援開發人員進行遊戲和原型開發，而高階用例則採用即用即付和訂閱模式。基於代幣的定價是一個優勢，因為它允許開發人員根據專案的需求，無論規模大小，只需支付所消耗資源的費用。
故障排除和支援
該平臺認識到，使用先進的人工智慧技術會帶來挑戰。
- 提供全面的文件和支援機制
- 驗證 API 金鑰許可權
- 檢查網路連線
- 確保音訊檔案格式的相容性
語音技術的未來
ElevenLabs 不僅僅是一個應用程式介面，更是人機互動未來的一個縮影。透過將高階語音合成技術平民化，該平臺確實正在消除障礙，從而為先進的通訊、娛樂和無障礙環境開啟大門。
對於希望推動音訊技術發展的開發者和創作者來說，ElevenLabs 提供了一個強大而靈活的解決方案。考慮到它的功能和定製選項，創新者可以將其用於建立聽起來自然的引人入勝的音訊體驗，以及創新者希望實現的幾乎所有其他功能。
5. OpenAI Deep Research
在日益發展的大型語言模型領域，OpenAI 的深度研究是專為詳盡研究而設計的開創性解決方案。與擅長文字生成或編碼的普通 LLM 不同，深度研究本身就是一種全新的模式，涉及人工智慧如何自主瀏覽、綜合和記錄來自網路的資訊。
研究動力
深度研究遠不止是具有瀏覽功能的 ChatGPT 的最新發展，而是基於 OpenAI 即將推出的o3 推理模型構建的獨立代理，從本質上顛覆了人工智慧研究的功能。典型的 LLM 只關注提示，而深度研究則以更透徹、更完整的文件來處理一個主題。
該工具以其獨立的研究工作流程而獨樹一幟：
- 多階段調查：它可以瀏覽開放網路上的數百個資料來源
- 涵蓋閱讀：透過文字、PDF、影像和其他各種內容格式
- 結構化合成：將資料轉化為連貫、條理清晰的報告
- 文件清晰：完美引用所有原始檔。
打破基準的效能
Deep Research 的能力不僅僅是市場宣傳，其令人印象深刻的基準效能也證明了它的研究優勢：
- Humanity’s Last Exam：達到 26.6% 的準確率，大幅超越 OpenAI o1（9.1%）、DeepSeek-R1（9.4%）和 Claude 3.5 Sonnet（4.3%）等以前的模型。
- GAIA 基準測試 ：在所有難度級別上都創造了新的一流記錄，在需要多步推理的複雜 3 級任務上表現尤為突出
隨著任務複雜程度的增加，其效能的擴充套件能力尤為引人關注。根據 OpenAI 的內部評估，Deep Research 的準確性隨著工具呼叫次數的增加而提高。因此，在探索研究路徑的同時，最終產出的質量也會更高。
實施研究代理
按照文章中的詳細指南構建您的深度研究代理：👉構建您自己的深度研究代理
這篇文章將指導您
- 設定 OpenAI 和 Tavily Search API 金鑰。
- 為任務自動化配置 LangChain 和 LangGraph。
- 構建一個執行研究、彙總資料和生成報告的系統。
傳統LLM何時失效？
標準語言模型擅長根據訓練資料生成文字、回答問題或編寫程式碼。但是，它們在以下方面存在根本性的困難
- 獲取訓練資料之外的最新專業知識
- 系統地探索多種資訊源
- 為其產出提供可驗證的引文
- 完成多小時的研究任務，這些任務會讓人類研究人員不堪重負
深度研究 “實際上就是一個細緻入微的研究助手，它就是這樣克服各種限制的。它不像典型的聊天機器人，而是幫助調查研究和評估編譯。這從根本上改變了知識工作者使用人工智慧的方式。
現實世界的應用優勢
對於從事嚴肅研究的專業人士來說，深度研究與傳統的法律碩士相比具有明顯的優勢：
- 金融專業人士可以獲得全面的市場分析，並引用權威資料來源
- 科學家可以在幾分鐘而不是幾天內收集數百種出版物的文獻綜述
- 法律研究人員可以彙編案例先例和法定參考文獻，並進行適當引用
- 做出重大購買決策的消費者可以獲得詳細的多因素比較結果
該工具尤其適用於需要花費 1-3 小時人工研究時間的場景–這些任務過於複雜，無法進行快速網路搜尋，但又不太專業，不需要專有的知識來源。
人工智慧研究助理的未來
深度研究是新一代人工智慧工具中的第一個，它將專注於自主研究。雖然它仍處於早期階段，偶爾會出現錯誤，也會對瞬息萬變的現狀感到困惑，但它表明人工智慧已經超越了簡單的文字生成，成為研究領域真正的合作伙伴。
在 OpenAI 繼續發展的同時，未來的改進計劃包括
- 改進資料視覺化
- 支援嵌入圖片
- 訪問私人和訂閱資料來源
- 移動整合
深度研究是人工智慧的一種，它能讓知識工作者和研究專業人員提前瞭解機器在未來將如何改變資訊的收集和合成。
6. Perplexity AI
在競爭激烈的人工智慧搜尋工具領域，Perplexity AI 是最新進入者，因為它在對抗谷歌、必應和 ChatGPT 瀏覽功能等現任者方面潛力巨大。然而，Perplexity 的與眾不同之處並不僅僅在於其實際的網路瀏覽能力，而是其提供、展示和整合資訊的機制正在重塑搜尋體驗。
搜尋技術的新典範
傳統的搜尋引擎通常以超連結的形式提供搜尋結果，需要進一步探索，而 Perplexity 則與之截然不同：
- 直接回答：提供全面、易懂的資訊，使用者無需深入研究多個網站。
- 豐富的影片整合：搜尋直接包含相關圖片、影片和其他媒體，以進一步實現這一目的。
- 明確的來源歸屬：所有資訊都有明確的出處，便於驗證。
- 無廣告體驗：資訊的呈現不受贊助商內容或廣告的干擾。
這樣，研究就從一個多步驟的過程轉變成了一種本質上的資訊體驗，節省了大量時間和認知能量的投入。
驅動效能的關鍵功能
快速搜尋與專業搜尋
Perplexity 提供兩種截然不同的搜尋體驗：
快速搜尋為直接查詢提供快速、簡明的答案，非常適合事實核查或基本資訊需求。
專業搜尋代表了搜尋技術的重大發展，具體表現為
- 讓使用者參與對話式搜尋
- 提出明確的問題以瞭解搜尋意圖
- 根據使用者偏好提供個性化的綜合結果
- 從不同來源獲取均衡資訊
- 將複雜的主題歸納為易於理解的格式
安裝和整合
要在網路搜尋中使用 Perplexity AI，您需要使用其 API。以下是如何使用 Python 安裝和實現 Perplexity AI 網路搜尋的分步指南。
第 1 步：獲取 API 金鑰
- 在 Perplexity 上註冊：訪問 Perplexity 網站並註冊賬戶。
- 生成 API 金鑰：註冊後，進入賬戶設定，生成API金鑰。
第 2 步：安裝所需軟體包
您將需要用於發出 HTTP 請求的 requests 和用於管理 API 金鑰的 python-dotenv 選項。
!pip install requests python-dotenv
第 3 步：實施Perplexity AI搜尋
下面是一個如何使用 Perplexity API 進行網路搜尋的基本示例：
import requests
import os
from dotenv import load_dotenv
# Load API key from .env file if using
load_dotenv()
# Set API key
PERPLEXITY_API_KEY = os.getenv('PERPLEXITY_API_KEY')
def perplexity_search(query):
url = "https://api.perplexity.ai/chat/completions"
headers = {
'accept': 'application/json',
'content-type': 'application/json',
'Authorization': f'Bearer {PERPLEXITY_API_KEY}'
}
data = {
"model": "mistral-7b-instruct",
"stream": False,
"max_tokens": 1024,
"frequency_penalty": 1,
"temperature": 0.0,
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "Provide a concise answer."
},
{
"role": "user",
"content": query
}
]
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
return None
# Example usage
query = "How many stars are in the Milky Way?"
response = perplexity_search(query)
if response:
print(response)
else:
print("Failed to retrieve response.")
Perplexity AI 為網頁搜尋提供了一系列模型，可滿足不同需求和複雜程度的要求。預設模型針對速度和網頁瀏覽進行了最佳化，可為快速搜尋提供快速準確的答案。對於更高階的任務，Perplexity Pro 使用者可以訪問 GPT-4 Omni、Claude 3.5 Sonnet 等領先人工智慧公司的模型。這些模型擅長複雜推理、創造性寫作和深入分析，非常適合需要細緻入微的語言理解或高階問題解決的任務。此外，Perplexity Pro 還允許使用者透過訪問多個來源來執行深入的網際網路搜尋，從而提高搜尋結果的廣度和深度。無論是簡單的查詢還是更復雜的研究任務，使用者都可以根據自己的具體要求選擇最合適的模型。
整合功能
透過強大的整合功能，Perplexity 已超越了獨立搜尋的範疇：
- GitHub Copilot 擴充套件：允許開發人員在不離開整合開發環境的情況下訪問最新資訊、文件和行業趨勢
- 檔案上傳功能：使使用者能夠在自己的文件中進行搜尋並將其上下文化
- 空間和執行緒：利用團隊協作功能組織研究專案
實際應用優勢
Perplexity 在幾個關鍵領域表現出特別卓越的能力：
1. 資訊發現
在搜尋諸如巴黎聖母院大教堂修復之類的時事時，Perplexity 提供全面的摘要，包括關鍵日期、重要細節和多媒體內容–所有這些都以易於消化的格式呈現。
2. 專業研究
對於商業和專業使用者，Perplexity 的優勢在於
- 競爭分析
- 市場研究
- 產品比較
- 技術文件
3. 學術應用
學生和研究人員可從以下方面受益
- 不同來源的文獻綜述
- 對複雜主題的平衡視角
- 清晰的引文，便於核實參考文獻
4. 實用規劃
有了 Perplexity 的方法，日常工作變得更有效率：
- 透過全面的目的地資訊進行旅行規劃
- 透過比較分析進行產品研究
- 發現和定製食譜
它與其他領先工具相比有何優勢？
與其他頂級搜尋和人工智慧解決方案的對比：
與谷歌/Bing 相比
- 無需瀏覽多個搜尋結果
- 刪除贊助內容和廣告
- 提供直接答案而不僅僅是連結
- 更無縫地整合多媒體內容
與 ChatGPT 相比
- 透過即時搜尋提供更多最新資訊
- 提供更清晰的來源引用
- 透過整合媒體更有效地格式化資訊
- 為事實查詢提供更快的結果
高階使用者的最佳化技巧
最大限度地發揮 Perplexity 的功能：
- 戰略性提示 ：
- 使用特定的關鍵字獲得重點結果
- 上傳相關檔案進行上下文搜尋
- 利用專業搜尋滿足複雜的研究需求
- 個性化選項 ：
- 調整語言偏好、輸出格式和語氣
- 更新個人資料資訊以提高相關性
- 在主題空間中組織研究
- 協作功能 ：
- 當協作有益時，公開分享主題
- 邀請撰稿人到 “空間 ”進行團隊研究
- 根據專案需要靈活調整隱私設定
人工智慧搜尋的未來
Perplexity 不僅僅是一個搜尋工具，它還預示著我們與線上資訊互動方式的正規化變革。Perplexity在人工智慧與搜尋的最佳結合方面奠定了自己的基礎：傳統搜尋引擎的設計和構建，似乎它們仍將佔據主導地位。
對於正在尋找更高效、更完整、更透明的資訊發現方式的使用者來說，Perplexity 讓他們看到了搜尋的未來：在這裡，查詢資訊不再是點選連結，而是直接接收經過上下文驗證的知識。
小結
隨著專業 SOTA LLM 登上舞臺中央，通用人工智慧時代正在消逝。OpenAI 的 “深度研究”（Deep Research）可以自動進行復雜的、有引文支援的查詢，而Perplexity人工樂虎國際手機版下載則透過富媒體結果改變了網路搜尋。這些不僅僅是升級，而是我們獲取和應用知識方式的正規化轉變。
成功的關鍵不在於選擇單一的人工智慧，而在於利用合適的工具來完成任務。透過整合這些專業系統，知識工作者可以獲得前所未有的生產力、更深入的洞察力和更明智的決策。未來不屬於一家獨大的人工智慧，而是屬於專家驅動模型的生態系統。
評論留言