Perplexity lança versão própria de deep research para rivalizar com ChatGPT
Usuários podem ter acesso gratuito a uma versão do novo produto
O recurso “Deep Research” (Pesquisa Profunda) foi implementado no Perplexity no último dia 14. O lançamento ocorre 12 dias depois que o rival ChatGPT, da OpenAI, passou a disponibilizar um serviço semelhante.
Para utilizar o modo “pesquisa profunda”, basta clicar no botão “auto”, localizado dentro na caixa de texto, e selecionar “deep research”. O recurso consiste na resposta de perguntas que são mais complexas e demora de 2 a 4 minutos para gerar o resultado.
Ao contrário do ChatGPT, que somente usuários que pagam o serviço podem ter acesso ao produto, a Perplexity adotou um modelo ‘freemium’, no qual qualquer um tem acesso a uma versão mais simples da função.
Casos indicados para se utilizar o Deep Research
Há alguns casos de pesquisa que são mais indicados para se utilizar o recurso “Deep Research”, segundo da Perplexity AI. Nas áreas de finanças, marketing e tecnologia, o modo de pesquisa profunda pode ser especialmente útil para dar insights sobre algum assunto dentro destes campos.
A nova ferramenta da Perplexity ainda pode ser útil para aconselhar a respeito da saúde, de pesquisa de produtos e planejamento de viagens dos usuários.
Desempenho no “Humanity’s Last Exam” (Último Exame da Humanidade)
No Humanity’s Last Exam, um benchmark criado para testar IAs através de 3 mil perguntas a respeito de mais de 100 assuntos de diferentes áreas, o Perpexlity conseguiu uma precisão de 21,1%, ficando atrás apenas do Deep Research da OpenAI, que obteve 26%.
Sobre a Perplexity
A Perplexity foi fundada em 2022 pelos engenheiros Aravind Srinivas, Andy Konwinski, Denis Yarats e Johnny Ho. Trata-se de um LLM (Large Language Model) que utiliza a internet como fonte de dados e cita links na resposta, que é dada na forma de texto.
A respeito dos fundadores da empresa, Srinivas trabalhou anteriormente como pesquisador na OpenAI, Konwinski foi um dos fundadores da Databricks, Yarats foi cientista de IA na Meta e Ho atuou como engenheiro no Quora e depois como trader quantitativo na Wall Street.
