发布日期：2024 年 11 月 1 日 / 更新日期：2024 年 11 月 1 日 - 作者：康拉德·德军总部
搜索和研究：Perplexity 和 ChatGPT 来源的比较 – 图片：Xpert.Digital
AI 启示：Perplexity 与 ChatGPT 的来源策略
隐藏信息：Perplexity 和 ChatGPT 如何使用其来源
近年来，人工智能世界取得了巨大进步，目前使用的两个最著名的人工智能系统是 Perplexity 和 ChatGPT。这两个系统都提供了令人印象深刻的自然语言处理能力，并广泛用于各种任务，包括回答问题、编写文本和协助研究。然而，这两个系统获取和处理信息的方式存在重大差异。本文重点介绍了 Perplexity 和 ChatGPT 使用的来源之间的差异及其对响应的准确性、可靠性和及时性的影响。
困惑：关注实时信息
Perplexity 是一个人工智能驱动的系统，因其访问实时信息的能力而脱颖而出。这意味着 Perplexity 能够使用互联网上的当前数据来回答问题。在信息不断变化的世界中——无论是通过科学发现、政治发展还是技术进步——这种技能都是无价的。通过访问实时数据库和最新来源，Perplexity 可以确保其答案始终是最新的。
Perplexity 使用不同来源的组合来生成搜索结果。正如几份报告所证实的那样，Bing 是排名信号的主要来源之一。然而，有证据表明 Perplexity 可能会利用第三方提供商间接访问 Google 数据，以获取 Google 严格保护的信息。这可能与 Perplexity 使用某些排名信号来评估链接相关性的方式有关。
重要的是，Perplexity 使用自己的网络爬虫来爬行互联网并索引信息。这些网络爬虫的工作方式与其他搜索引擎机器人类似，可以使用 robots.txt 文件在网站上进行阻止。因此，虽然 Google 或 Bing 可能在确定排名方面发挥间接作用，但 Perplexity 主要依靠各种来源和专有技术来生成答案。
Perplexity 的另一个重要方面是其来源的透明度。该系统通常会指出它从哪里获取信息，从而允许用户自己检查答案的可信度。这种透明度建立了信任，并允许用户进一步研究或验证信息。
ChatGPT：基于预训练数据的模型
相比之下，ChatGPT 基于预训练模型。它使用来自各种文本来源（包括书籍、网站和学术文章）的庞大数据集来生成答案。然而，关键的区别在于 ChatGPT 无法实时访问互联网。它的知识库在训练数据集的时间（通常是特定年份）结束，这意味着它无法提供有关该时间之后的事件或发展的信息。
ChatGPT 旨在利用训练过程中获得的知识生成连贯且有意义的文本。这通常会产生非常详细且措辞良好的答案。然而，ChatGPT 可能会提供过时的信息或不了解最新的发展。
数据时效性的影响
在评估人工智能生成答案的质量时，数据及时性是一个重要因素。由于 Perplexity 可以访问当前信息，因此在事实快速变化或需要新见解的情况下特别有用。例如，对于有关当前政治局势或最新科学发现的问题，Perplexity 可以提供比 ChatGPT 更好的结果。
另一方面，ChatGPT 更适合需要永恒信息的任务，例如历史主题或一般科学概念。由于他的知识来自广泛的文本，因此他通常可以对复杂的主题提供更深入的见解。然而，当涉及到当前或专门的主题时，它就达到了极限。
可靠性和准确性
比较 Perplexity 和 ChatGPT 时的另一个重要方面是所提供信息的可靠性。由于 Perplexity 可以直接访问来源并经常引用或引用它们，因此用户可以更轻松地验证信息的准确性。这使得该系统对于准确引用至关重要的学术或专业目的特别有用。
另一方面，ChatGPT 并没有为用户提供直接的方式来追踪其信息的来源。该模型基于互联网各个领域和其他书面来源的文本混合。虽然这通常会产生格式良好的答案，但始终存在不准确或误解的风险 - 特别是当模型尝试根据不完整或过时的数据生成答案时。
两个系统的应用领域
Perplexity 和 ChatGPT 的不同方法也意味着它们在不同的应用领域各有优势：
困惑特别有利于：
- 利用当前数据进行研究
- 需要验证来源的情况
- 需要根据最新信息快速获得答案的用户
- 事实快速变化的主题（例如新闻）
ChatGPT 非常适合：
- 根据常识生成文本
- 创意写作任务
- 历史研究或具有永恒内容的主题
- 不需要实时数据的情况
用户体验：交互性与一致性
Perplexity 和 ChatGPT 之间的另一个区别是用户体验的本质。 Perplexity 提供了一种交互式体验，并通过参考文献提供了清晰的答案结构。这使得用户不仅可以快速收到答案，还可以更深入地研究特定主题并直接查找更多信息。
另一方面，ChatGPT 提供更流畅的对话体验，不会因来源信用或外部内容引用而中断。这使得它对于想要进行自然对话或正在寻求创意支持的用户特别有吸引力 - 例如在撰写故事或集思广益新想法时。
适合：
两种系统的挑战
尽管 Perplexity 和 ChatGPT 各有优势，但它们都面临着挑战：
- Perplexity 必须确保所使用的来源是可靠的。由于互联网包含各种信息（包括正确的和不正确的），因此始终存在使用不正确数据的风险。
- ChatGPT 面临着保持数据库最新的问题。由于它不是实时更新并且不了解新的进展，因此对当前问题的答案可能不正确或不完整。
然而，这两个系统都在不断努力克服这些挑战：Perplexity 通过不断改进其源选择算法，而 ChatGPT 通过定期更新其模型。
选择正确的工具
最终，Perplexity 和 ChatGPT 之间的选择在很大程度上取决于各自的用例：
- 当需要最新信息并且所用来源的透明度很重要时，Perplexity 提供了明显的优势。
- 对于没有当前数据要求的创意写作或一般知识问题等任务，ChatGPT 由于其流畅的对话功能可能更适合。
这两种系统都有其优点和缺点。因此，用户应该仔细考虑哪种工具最适合他们的需求。
适合：