Perplexity မှရှာဖွေရေးအကြီးအကဲ Alexandr Yarats - အင်တာဗျူးစီးရီး

Alexandr Yarats သည် ရှာဖွေမှု၏ အကြီးအကဲဖြစ်သည်။ စိတ်ရှုပ်ထွေးမှု AI. သူသည် 2017 ခုနှစ်တွင် Yandex တွင် သူ၏အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းလုပ်ငန်းကို စတင်ခဲ့ပြီး Yandex School of Data Analysis တွင် လေ့လာခဲ့သည်။ ကနဦးနှစ်များသည် ပြင်းထန်သော်လည်း အကျိုးရှိသောကြောင့် သူ၏တိုးတက်မှုကို အင်ဂျင်နီယာအဖွဲ့ခေါင်းဆောင်ဖြစ်လာစေရန် တွန်းအားပေးခဲ့သည်။ နည်းပညာကုမ္ပဏီကြီးတစ်ခုနှင့် လက်တွဲလုပ်ကိုင်လိုသည့် ဆန္ဒကြောင့် Google တွင် Senior Software Engineer အဖြစ် 2022 ခုနှစ်တွင် ဝင်ရောက်ခဲ့ပြီး Google Assistant အဖွဲ့ (နောက်ပိုင်း Google Bard) ကို အာရုံစိုက်ခဲ့သည်။ ထို့နောက် သူသည် ရှာဖွေမှု၏အကြီးအကဲအဖြစ် Perplexity သို့ ပြောင်းရွှေ့ခဲ့သည်။

Perplexity AI သည် AI-chatbot-powered research and conversational search engine ဖြစ်ပြီး သဘာဝဘာသာစကား ခန့်မှန်းစာသားကို အသုံးပြု၍ မေးခွန်းများကို ဖြေကြားပေးသည့် အင်ဂျင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ 2022 ခုနှစ်တွင် စတင်ခဲ့ပြီး Perplexity သည် ဝဘ်မှ အရင်းအမြစ်များကို အသုံးပြုကာ အဖြေများကို ထုတ်ပေးပြီး စာသားတုံ့ပြန်မှုအတွင်း လင့်ခ်များကို ကိုးကားထားသည်။

စက်သင်ယူမှုကို အစကတည်းက သင်စိတ်ဝင်စားခဲ့တာက ဘာလဲ။

စက်သင်ယူခြင်း (ML) တွင် ကျွန်ုပ်၏စိတ်ဝင်စားမှုသည် တစ်ဖြည်းဖြည်း ဖြစ်စဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်၏ကျောင်းနှစ်များအတွင်းတွင်၊ ကျွန်ုပ်သည် သင်္ချာ၊ ဖြစ်နိုင်ခြေသီအိုရီနှင့် စာရင်းအင်းများကို အချိန်အတော်ကြာ လေ့လာခဲ့ပြီး linear regression နှင့် KNN ကဲ့သို့သော classical machine learning algorithms များဖြင့် ကစားရန် အခွင့်အရေးရခဲ့သည်။ ဒေတာမှ တိုက်ရိုက်ကြိုတင်ခန့်မှန်းသည့်လုပ်ဆောင်ချက်ကို သင်မည်ကဲ့သို့တည်ဆောက်နိုင်ပြီး မမြင်ရသောဒေတာကို ခန့်မှန်းရန် ၎င်းကိုအသုံးပြုရခြင်းသည် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းပါသည်။ ဤစိတ်ဝင်စားမှုသည် ရုရှားနိုင်ငံရှိ ပြိုင်ဆိုင်မှုပြင်းထန်သော စက်သင်ယူမှုမဟာဘွဲ့အစီအစဉ်ဖြစ်သည့် Yandex School of Data Analysis သို့ ကျွန်ုပ်အား ဦးဆောင်စေခဲ့သည် (တစ်နှစ်လျှင် လူ 200 သာလက်ခံသည်)။ အဲဒီမှာ၊ ပိုအဆင့်မြင့်တဲ့ စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်တွေအကြောင်း အများကြီးလေ့လာခဲ့ပြီး ကျွန်တော့်ရဲ့ပင်ကိုယ်ကို တည်ဆောက်ခဲ့ပါတယ်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း အရေးကြီးဆုံးအချက်မှာ အာရုံကြောကွန်ရက်များအကြောင်းနှင့် နက်နဲသော သင်ယူမှုတို့ကို လေ့လာခဲ့ချိန်ဖြစ်သည်။ ဒါက နောက်ဆယ်စုနှစ်နှစ်ခုအတွင်း ငါလိုက်ချင်တဲ့အရာတစ်ခုဆိုတာ ငါ့အတွက် အရမ်းရှင်းလင်းလာတယ်။

သင် ယခင်က Google တွင် အကြီးတန်း Software Engineer အဖြစ် တစ်နှစ်ကြာ အလုပ်လုပ်ခဲ့ပြီး၊ ဤအတွေ့အကြုံမှ သင့်အတွက် အဓိကသော့ချက်အချို့မှာ အဘယ်နည်း။

Google ကိုမ၀င်ခင်မှာ Yandex School of Data Analysis မှ ဘွဲ့ရပြီးနောက်မှာ Yandex မှာ လေးနှစ်ကျော်နေခဲ့ပါတယ်။ အဲဒီမှာ ကျွန်တော်က Yandex Taxi (ရုရှားမှာရှိတဲ့ Uber ရဲ့ analog အဖြစ်) အတွက် စက်သင်ယူမှုနည်းလမ်းအမျိုးမျိုးကို တီထွင်တဲ့အဖွဲ့ကို ဦးဆောင်ခဲ့တယ်။ စစချင်းမှာ ကျွန်တော် ဒီအဖွဲ့ကို စတင်ဝင်ရောက်ခဲ့ပြီး လေးနှစ်တာကာလအတွင်း လျင်မြန်စွာ ကြီးထွားလာခဲ့တဲ့ အနီးကပ်ပူးပေါင်းပြီး လျင်မြန်တဲ့အဖွဲ့မှာ အလုပ်လုပ်ခွင့်ရခဲ့ပါတယ်၊ headcount (လူ 30 မှ 500 အထိ) နဲ့ market cap (အကြီးဆုံး တက္ကစီဝန်ဆောင်မှုဖြစ်လာခဲ့ပါတယ်။ ရုရှားရှိ ဝန်ဆောင်မှုပေးသူ Uber နှင့် အခြားသူများထက် သာလွန်သည်)။

ဤအချိန်တစ်လျှောက်လုံးတွင် အရာများစွာကို အစမှအဆုံးတည်ဆောက်ပြီး သုညမှတစ်ခုသို့ ပရောဂျက်များစွာကို စတင်ခွင့်ရရှိခဲ့ပါသည်။ ကျွန်ုပ်လုပ်ဆောင်ခဲ့သော နောက်ဆုံးပရောဂျက်များထဲမှတစ်ခုမှာ ဝန်ဆောင်မှုပံ့ပိုးမှုအတွက် chatbots တည်ဆောက်ခြင်းဖြစ်ပါသည်။ အဲဒီမှာ ဘာသာစကား မော်ဒယ်ကြီးတွေရဲ့ စွမ်းအားကို ပထမဆုံး မြင်လိုက်ရပြီး အနာဂတ်မှာ သူတို့ ဘယ်လောက် အရေးပါလာမလဲဆိုတာကို သဘောကျသွားတယ်။ ဤနားလည်သဘောပေါက်မှုသည် ကျွန်ုပ်အား Google သို့ပို့ဆောင်ခဲ့ပြီး၊ နောက်ပိုင်းတွင် Google Bard ( Perplexity ၏ပြိုင်ဘက်များထဲမှတစ်ခု) ဟုအမည်ပြောင်းခဲ့သော Google Assistant အဖွဲ့သို့ဝင်ရောက်ခဲ့သည်။

Google တွင်၊ ကျွန်ုပ်သည် ကမ္ဘာ့အဆင့်မီ အခြေခံအဆောက်အအုံပုံသဏ္ဍာန်၊ Search နှင့် LLMs အလုပ်လုပ်ပုံနှင့် အမှန်တရားနှင့် တိကျသောအဖြေများကို ပေးဆောင်ရန် ၎င်းတို့အချင်းချင်း အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်ပုံတို့ကို လေ့လာခွင့်ရခဲ့သည်။ ဒါက ကောင်းမွန်တဲ့ သင်ယူမှုအတွေ့အကြုံတစ်ခုပါ၊ ဒါပေမယ့် အချိန်ကြာလာတာနဲ့အမျှ Google မှာ နှေးကွေးတဲ့ အရှိန်နဲ့ ဘာမှမလုပ်ဘူးဆိုတဲ့ ခံစားချက်ကြောင့် စိတ်ပျက်လာတယ်။ Search နဲ့ LLMs တွေမှာ အလုပ်လုပ်တဲ့ ကုမ္ပဏီတစ်ခုကို ရှာပြီး Yandex မှာ ရှိတုန်းကထက် ပိုမြန်တယ် ဒါမှမဟုတ် ပိုမြန်အောင် ရွှေ့ချင်တယ်။ ကံကောင်းထောက်မစွာ၊ ဤအရာသည် သဘာဝကျကျဖြစ်ပျက်ခဲ့သည်။

Google တွင် အတွင်းပိုင်း၌၊ Perplexity နှင့် Google Assistant ကို နှိုင်းယှဉ်ရန် လိုအပ်သည့် Perplexity နှင့် လုပ်ဆောင်စရာများကို စခရင်ပုံများကို စတင်တွေ့မြင်နေရပါသည်။ အဲဒါက ကုမ္ပဏီကို စိတ်ဝင်စားလာတယ်၊ ရက်သတ္တပတ်အတော်ကြာ သုတေသနလုပ်ပြီးနောက် အဲဒီမှာ အလုပ်လုပ်ချင်တယ်လို့ ယုံကြည်တဲ့အတွက် အဖွဲ့ကို ဆက်သွယ်ပြီး ဝန်ဆောင်မှုတွေ ပေးခဲ့တယ်။

Perplexity တွင် သင်၏ လက်ရှိအခန်းကဏ္ဍနှင့် တာဝန်များကို သင်သတ်မှတ်နိုင်ပါသလား။

ကျွန်ုပ်သည် လက်ရှိတွင် ရှာဖွေရေးအဖွဲ့၏ အကြီးအကဲအဖြစ် တာဝန်ထမ်းဆောင်နေပြီး Perplexity ကို အားကောင်းစေမည့် ကျွန်ုပ်တို့၏အတွင်းပိုင်းပြန်လည်ရယူသည့်စနစ်ကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် တာဝန်ရှိပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ရှာဖွေရေးအဖွဲ့သည် ဝဘ်ရှာဖွေရေးစနစ်၊ ပြန်လည်ရယူရေးအင်ဂျင်နှင့် အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုကို တည်ဆောက်ခြင်းတွင် လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ဤစိန်ခေါ်မှုများသည် ကျွန်ုပ်အား Google (Search နှင့် LLMs များတွင် လုပ်ဆောင်နေသည်) နှင့် Yandex တွင် ကျွန်ုပ်ရရှိထားသော အတွေ့အကြုံမှ အခွင့်ကောင်းယူနိုင်စေပါသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ Perplexity ၏ထုတ်ကုန်သည် အလွန်အစွမ်းထက်သော LLMs များရှိသည့်ကမ္ဘာကြီးတွင် ပြန်လည်ရယူသည့်စနစ်အား မည်သို့ကြည့်ရှုသင့်သည်ကို ပြန်လည်ဒီဇိုင်းရေးဆွဲရန်နှင့် ပြန်လည်အင်ဂျင်နီယာချုပ်လုပ်ရန် ထူးခြားသောအခွင့်အရေးများရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကလစ်တစ်ခု၏ဖြစ်နိုင်ခြေကိုတိုးမြှင့်ရန် အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ရန် အရေးကြီးတော့မည်မဟုတ်ပါ။ ယင်းအစား၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ အဖြေများ၏ အသုံးဝင်မှုနှင့် အမှန်တရားကို မြှင့်တင်ရန် အာရုံစိုက်နေပါသည်။ ၎င်းသည် အဖြေအင်ဂျင်နှင့် ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်ကြားတွင် အခြေခံခြားနားချက်ဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်နှင့်ကျွန်ုပ်တို့အဖွဲ့သည် ရိုးရာအပြာရောင်လင့်ခ် ၁၀ ခုကိုကျော်လွန်သွားမည့်အရာတစ်ခုကိုတည်ဆောက်ရန်ကြိုးစားနေပြီး လက်ရှိတွင်လုပ်ဆောင်ရန်ပို၍စိတ်လှုပ်ရှားစရာကောင်းသည်ဟုကျွန်တော်မတွေးနိုင်ပါ။

Perplexity တွင် text-to-SQL tool ကိုတီထွင်ခြင်းမှ AI-powered search ဖန်တီးခြင်းဆီသို့ လှည့်ပတ်ခြင်းဆီသို့ အသွင်ကူးပြောင်းမှုအပေါ် သင် အသေးစိတ်ရှင်းပြနိုင်မလား။

သင်၏ဖွဲ့စည်းပုံဒေတာများ (ဥပမာ၊ စာရင်းဇယား သို့မဟုတ် ဇယား) ပေါ်တွင် အခြေခံ၍ အမြန်အဖြေတစ်ခုရလိုသည့် အခြေအနေများတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် အထူးပြုအဖြေအင်ဂျင်ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် text-to-SQL အင်ဂျင်ကို တည်ဆောက်ရာတွင် အစပိုင်းတွင် ကျွန်ုပ်တို့ လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ Text-to-SQL ပရောဂျက်တွင် လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် LLMs နှင့် RAG တို့ကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ နားလည်နိုင်စေပြီး ကျွန်ုပ်တို့အား အဓိကနားလည်သဘောပေါက်မှုတစ်ခုသို့ ပို့ဆောင်ပေးသည်- ဤနည်းပညာသည် ကျွန်ုပ်တို့မူလထင်ထားသည်ထက် များစွာပို၍ အစွမ်းထက်ပြီး ယေဘုယျဖြစ်သည်။ ကောင်းစွာဖွဲ့စည်းထားသောဒေတာရင်းမြစ်များထက် ကောင်းစွာသွားနိုင်ပြီး ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသောဒေတာကိုလည်း ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်ကြောင်း လျင်မြန်စွာသိရှိနားလည်ခဲ့ပါသည်။

ဤအပြောင်းအရွှေ့ကာလတွင် အဓိကစိန်ခေါ်မှုများနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုသည် အဘယ်နည်း။

ဤအကူးအပြောင်းကာလတွင် အဓိကစိန်ခေါ်မှုများမှာ ကျွန်ုပ်တို့၏ကုမ္ပဏီအား B2B အဖြစ်မှ B2C သို့ ပြောင်းလဲကာ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော ရှာဖွေမှုကို ပံ့ပိုးရန်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ အခြေခံအဆောက်အဦများကို ပြန်လည်တည်ဆောက်ခြင်းဖြစ်ပါသည်။ ဤရွှေ့ပြောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း အလွန်လျင်မြန်စွာ၊ သင်သည် တုံ့ပြန်ချက်နှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုကို အဆက်မပြတ်လက်ခံရရှိလာသည်နှင့်အမျှ ဝယ်ယူသူရင်ဆိုင်ရသော ထုတ်ကုန်တစ်ခုတွင် လုပ်ဆောင်ရခြင်းသည် ပိုမိုပျော်စရာကောင်းကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ သဘောပေါက်လာခဲ့ပါသည်။ text-to-SQL အင်ဂျင်နှင့် လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ ဖြေရှင်းချက်များကို အာရုံစိုက်ပါ။

Retrieval-augmented generation (RAG) သည် Perplexity ၏ ရှာဖွေမှုစွမ်းရည်၏ အုတ်မြစ်ဖြစ်ပုံရသည်။ Perplexity သည် RAG ကို အခြားပလက်ဖောင်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ကွဲပြားစွာအသုံးပြုပုံနှင့် ရှာဖွေမှုရလဒ်တိကျမှုကို မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်ကြောင်း ရှင်းပြနိုင်မလား။

RAG သည် LLM သို့ ပြင်ပဗဟုသုတ ပေးဆောင်ခြင်းအတွက် ယေဘုယျ အယူအဆတစ်ခုဖြစ်သည်။ အိုင်ဒီယာသည် ပထမတစ်ချက်တွင် ရိုးရိုးရှင်းရှင်းဟု ထင်ရသော်လည်း သုံးစွဲသူ သန်းပေါင်းများစွာကို ထိထိရောက်ရောက်နှင့် တိကျစွာ ဝန်ဆောင်မှုပေးနိုင်သော စနစ်တစ်ခု တည်ဆောက်ခြင်းသည် သိသာထင်ရှားသော စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤစနစ်ကို အိမ်တွင်း၌ အင်ဂျင်နီယာချုပ်ရန် လိုအပ်ပြီး နောက်ဆုံးသော တိကျမှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရရှိရန်အတွက် အရေးပါသော စိတ်ကြိုက်အစိတ်အပိုင်းများစွာကို တည်ဆောက်ခဲ့ရပါသည်။ အသုံးပြုသူတောင်းဆိုချက်တစ်ခုအား မြန်မြန်ဆန်ဆန်နှင့် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာစွာ ကိုင်တွယ်ရန် ဆယ်ဂဏန်း (ကြီးမှငယ်အထိ) LLM များ (ကြီးမှငယ်အထိ) အပြိုင်အလုပ်လုပ်သည့် ကျွန်ုပ်တို့၏စနစ်ကို အင်ဂျင်နီယာချုပ်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ရှာဖွေမှု အဆုံးမှ အဆုံးအထိ အတူတကွ ပူးပေါင်းလေ့ကျင့်နိုင်စေမည့် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အနုမာနအခြေခံအဆောက်အအုံကိုလည်း တည်ဆောက်ထားသောကြောင့် ၎င်းတို့ကို တင်းတင်းကျပ်ကျပ် ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ၎င်းသည် အံ့ဩခြင်းများကို သိသိသာသာ လျော့နည်းစေပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏အဖြေများ၏ အသုံးဝင်မှုကို တိုးတက်စေသည်။

Google ၏အရင်းအမြစ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ကန့်သတ်ချက်များနှင့်အတူ၊ Perplexity သည် ၎င်း၏ဝဘ်ရှာဖွေခြင်းနှင့် အညွှန်းရေးခြင်းဗျူဟာများကို ယှဉ်ပြိုင်နိုင်စေရန်နှင့် နောက်ဆုံးပေါ်အချက်အလက်များကို သေချာစေရန် မည်သို့စီမံခန့်ခွဲသနည်း။

Google ကဲ့သို့ ကျယ်ပြန့်သော အညွှန်းတစ်ခုကို တည်ဆောက်ရာတွင် အချိန်နှင့် အရင်းအမြစ်များစွာ လိုအပ်ပါသည်။ ယင်းအစား၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် Perplexity နှင့် ပတ်သက်၍ ကျွန်ုပ်တို့၏ သုံးစွဲသူများ မကြာခဏ မေးမြန်းလေ့ရှိသည့် အကြောင်းအရာများကို အာရုံစိုက်နေပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏အသုံးပြုသူအများစုသည် Perplexity ကို အလုပ်/သုတေသနလက်ထောက်အဖြစ် အသုံးပြုကြပြီး မေးခွန်းများစွာသည် ဝဘ်၏အရည်အသွေးမြင့်၊ ယုံကြည်ရပြီး အထောက်အကူဖြစ်စေသော အစိတ်အပိုင်းများကို ရှာဖွေကြသည်ကို တွေ့ရှိရသည်။ ၎င်းသည် 80/20 ချဉ်းကပ်မှုဖြင့် သိသာထင်ရှားသောရလဒ်များကို ရရှိနိုင်သည့် ပါဝါဥပဒေ ဖြန့်ဖြူးမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤထိုးထွင်းသိမြင်မှုများအပေါ် အခြေခံ၍ အရည်အသွေးနှင့် သစ္စာရှိမှုအတွက် အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်နိုင်သော ပိုမိုကျစ်လစ်သိပ်သည်းသော အညွှန်းကိန်းတစ်ခုကို ကျွန်ုပ်တို့ တည်ဆောက်နိုင်ခဲ့သည်။ လောလောဆယ်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အမြီးကို လိုက်ဖမ်းရာတွင် အချိန်နည်းသော်လည်း ကျွန်ုပ်တို့၏ အခြေခံအဆောက်အအုံကို ချဲ့ထွင်လိုက်သည်နှင့်အမျှ အမြီးကိုလည်း လိုက်ရှာပါမည်။

ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များ (LLMs) သည် Perplexity ၏ရှာဖွေမှုစွမ်းရည်ကို မည်သို့မြှင့်တင်သနည်း၊ ၎င်းတို့သည် ဝဘ်မှအချက်အလက်များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် တင်ပြခြင်းတွင် အထူးထိရောက်မှုရှိစေသည့်အရာ။

ကျွန်ုပ်တို့သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီနှင့် အော့ဖ်လိုင်းလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် နေရာတိုင်း LLMs ကို အသုံးပြုပါသည်။ LLM များသည် ဝဘ်စာမျက်နှာများ၏ အရေးကြီးဆုံးနှင့် သက်ဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများကို အာရုံစိုက်နိုင်စေပါသည်။ ၎င်းတို့သည် signal-to-noise အချိုးကို ချဲ့ထွင်ရာတွင် ယခင်က မည်သည့်အရာမှ ကျော်လွန်သွားသည်၊ ၎င်းသည် အဖွဲ့ငယ်တစ်ခုမှ ယခင်က မလုပ်ဆောင်နိုင်သော အရာများစွာကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ ယေဘူယျအားဖြင့်၊ ၎င်းသည် LLMs ၏ အရေးကြီးဆုံး ကဏ္ဍဖြစ်ကောင်းဖြစ်နိုင်သည်- ၎င်းတို့သည် သင့်အား အလွန်သေးငယ်သောအဖွဲ့ဖြင့် ဆန်းပြားသောအရာများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။

ရှေ့ကိုမျှော်ကြည့်ရင်း၊ Perplexity က အဓိကနည်းပညာ ဒါမှမဟုတ် စျေးကွက်စိန်ခေါ်မှုတွေက ဘာတွေလဲ။

ကျွန်ုပ်တို့ ရှေ့ကိုမျှော်ကြည့်သည့်အခါ၊ ကျွန်ုပ်တို့အတွက် အရေးကြီးဆုံးသော နည်းပညာဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏အဖြေများ၏ အထောက်အကူဖြစ်မှုနှင့် တိကျမှန်ကန်မှုကို ဆက်လက်တိုးတက်စေရန်အတွက် ဆက်လက်အာရုံစိုက်နေမည်ဖြစ်ပါသည်။ ယုံကြည်စိတ်ချစွာဖြေဆိုနိုင်သော မေးခွန်းအမျိုးအစားများနှင့် မေးခွန်းအမျိုးအစားများ၏ နယ်ပယ်နှင့် ရှုပ်ထွေးမှုကို တိုးမြှင့်ရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ၎င်းအပြင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏စနစ်၏ အမြန်နှုန်းနှင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့် ထိရောက်မှုတို့ကို များစွာဂရုစိုက်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ထုတ်ကုန်အရည်အသွေးကို မထိခိုက်စေဘဲ တတ်နိုင်သမျှ ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့်စရိတ်များကို တတ်နိုင်သမျှ လျှော့ချကာ အာရုံစိုက်လုပ်ဆောင်သွားမည်ဖြစ်သည်။

သင့်အမြင်အရ၊ ရှာဖွေရန် Perplexity ၏ချဉ်းကပ်မှုသည် backlinks များအလိုက် ဝဘ်ဆိုဒ်များကို အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်းဆိုင်ရာ Google ၏ချဉ်းကပ်မှုနှင့် အခြားသက်သေပြထားသော ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်းဆိုင်ရာ တိုင်းတာမှုထက် အဘယ်ကြောင့် သာလွန်သနည်း။

ကျွန်ုပ်တို့သည် ရှေးရိုးရှာဖွေမှုအင်ဂျင်များထက် လုံးဝကွဲပြားခြားနားသော အဆင့်သတ်မှတ်မက်ထရစ်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နေပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်းရည်ရွယ်ချက်သည် ပြန်လည်ရယူသည့်စနစ်နှင့် LLM များကို မူရင်းအတိုင်းပေါင်းစပ်ရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ဤချဉ်းကပ်ပုံသည် ကလစ် သို့မဟုတ် ကြော်ငြာ၏ဖြစ်နိုင်ခြေကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ပေးသည့် ရှေးရိုးရှာဖွေရေးအင်ဂျင်များနှင့် အတော်လေး ကွာခြားပါသည်။

အင်တာဗျူးကောင်းအတွက် ကျေးဇူးတင်ပါသည်၊ ပိုမိုလေ့လာလိုသော စာဖတ်သူများ လာရောက်လေ့လာသင့်ပါသည်။ စိတ်ရှုပ်ထွေးမှု AI.