在写本篇文章前，忽然想到个笑话：

如果你的研究（Research）还没完成，那就再多做做搜索（Search）。因为 Research = Re-search。（🥶）

今天我们要聊的这款 AI 调研提效工具，Perplexity，它自称是「你的网络搜索与研究助手」（A Copilot for All Your Web Searches and Researches）。

如果你需要一款提供完整信息溯源，并能够精炼、有条理地进行信息汇总的 AI 调研工具，那 Perplexity 绝对是称职的。

什么是 Perplexity？

Perplexity 创始人来自 OpenAI 及 Quora，产品于 2022 年 12 月发布（公司成立于同年 8 月），此后用户规模迅速增长，4 个月内即突破 200 万 MAU（月活跃用户数）。

基于 Bing Analytics 分析，在此之后，Perplexity 网站的月访问流量持续增长，增长趋势喜人。

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接下来，本文将基于亲自体验的 4 个使用场景，提供一些可以快速上手、高效使用 Perplexity 的思路。

使用思路 1

针对调研目的缩小信息源

Perplexity 提供 Focus Search（焦点搜索），其中列举了多种不同类型的信息来源。

如果选择 All（全部），调研的范围扩大到整个互联网，用户发起一次检索，Perplexity 就自动从纷繁的信息来源中，总结答案，并给出引用来源。

与之相对的是，针对更具体的调研目标，用户可以缩小调研范围，进行有侧重的研究。

以我的使用姿势为例：我希望快速调研某款软件的评价和喜恶。

基于 Perplexity 的推介：Reddit 适用于对讨论和观点的检索。我选择了聚焦在 Reddit 上进行调研。

很快，我获得了 Reddit 中对 Loom 和 HeyGen 两款 AI 工具的评价：对 Loom 的评价以正面积极为主；对 HeyGen 则褒贬不一。

如果想了解评价的源头，可以根据参考索引找到原始页面，深入阅读。

使用思路 2
人机合作「总-分-总」式调研，吸收效果更好

Perplexity 在特定命题中，先给出 AI 的总结（总1），附上参考链接。用户可自行选择阅读材料了解详情（分），最终用户将信息内化，得出自己的总结（总2），达到知识充分吸收的效果。

传统搜索引擎的使用，是「分-总」结构。ChatGPT 的使用，是只有总结，无法直接进行拓展阅读，提升了信息内化的难度。

在 Databricks 给出的使用示例中，体现出 Perplexity / Google / ChatGPT 在提供答案方面的效率差异。 

以我的使用姿势为例：查找 Perplexity 公司创始人的领英主页。

如图所示，Perplexity 给出了 3 个创始人的名字、背景、Linkedin 直达链接，而 New Bing 中只出现了 2 个创始人，并且还混杂了其他貌似广告的网页内容，需要用户自行分辨。

再来一个有趣的小例子。需要一个 SQL 语句，用于查找：Perplexity 这家公司中，曾在 Quora 有任职经历的 ，35 岁以下的员工。

以上，答案清晰易懂。

使用思路 3
思考过程与答案同样重要

除了 Focus Search，Perplexity 还提供了另一种 Copilot Search 模式。相比前者，Copilot 更侧重于通过交互式推进，帮助使用者找到问题的答案。

这次的使用姿势是：请 Perplexity 为我制定一个健身计划。

Copilot 询问我的个体情况、健身地点、健身目的等，给出个性化的健身方案。

可以看出，Copilot 的行为模式，比较符合咨询顾问式的层层推进。有的复杂问题，用户并不能一句话描述清楚，也无法指望一下子得到完美答案。正确的打开方式是：逐步的、有思路的推进，该聚焦的聚焦、该联想的联想、该深挖的深挖。

使用思路 4
不要让自己的思考白费

很多时候，我们不断搜索、浏览到 Tab 栏爆炸，转头第二天却找不到之前的“研究成果”。既不记得结论从何而来，也不记得自己的思考是从哪里跳到了哪里。（😭）

Perplexity 的 Library，把历史的信息搜集工作聚合在一起，并以 Threads 形式将思路和搜索结果串联起来，便于回顾及跟进。

你的搜索与研究，不再散落在浏览器的各个角落。

从此，不用担心调研断线。（😁）

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AI 破壳儿 编辑部 🐣

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