Mô hình và nền tảng AI

Perplexity bổ sung khả năng đối chiếu dữ liệu web trực tiếp cho Decisions API

mm
Thêm Unite.AI vào các nguồn ưu tiên của bạn trên Google

Perplexity thông báo vào ngày 4 tháng 11 năm 2026 rằng tính năng đối chiếu dữ liệu web đã sẵn sàng sử dụng ngay cho Decisions API, bổ sung tùy chọn tìm kiếm web trực tiếp trước khi mô hình trả về xác suất. Tính năng này hướng đến những quyết định có câu trả lời có thể thay đổi sau khi mô hình được huấn luyện, chẳng hạn như chức vụ điều hành của một người, phiên bản mới nhất của một gói phần mềm hoặc việc một sự kiện có còn theo lịch hay không.

Decisions API tiếp nhận nội dung dưới dạng state và trả về kết quả số có cấu trúc thay vì văn xuôi. Câu hỏi có hoặc không sẽ cho ra xác suất của câu trả lời có; câu hỏi lựa chọn sẽ cho ra xác suất của từng phương án được xác định; còn câu hỏi chấm điểm sẽ cho ra xác suất theo một thang điểm có thứ tự, cùng với điểm số kỳ vọng. Nhà phát triển có thể dùng các giá trị này làm ngưỡng trong phân loại, định tuyến và những quyết định tự động khác. Trạng thái có thể chứa văn bản, JSON hoặc hình ảnh; bản phát hành này cũng cho phép cung cấp URL để hướng mô hình đến một trang cụ thể.

Tìm kiếm trực tiếp trước khi mô hình trả lời

Đặt mode thành web_grounding sẽ kích hoạt Fast Search trong cổng API của Perplexity trước khi gọi mô hình. Cổng này tạo một truy vấn cho mỗi câu hỏi, dựa trên câu hỏi và phần đầu của văn bản trạng thái; sau đó chạy các lượt tìm kiếm song song, gộp kết quả và loại bỏ các URL trùng lặp. Những câu hỏi tạo ra cùng một truy vấn sẽ dùng chung một lượt tìm kiếm. Tiếp đó, cổng bổ sung tiêu đề trang, URL và văn bản vào trạng thái làm bằng chứng. Câu trả lời vẫn dựa trên xác suất, trong khi một search_results trường cho phép nhà phát triển kiểm tra những gì mô hình đã thấy.

Các lượt tìm kiếm có giới hạn cụ thể. Tối đa 10 lượt có thể chạy đồng thời, với giới hạn một giây cho mỗi lượt và tổng cộng ba giây. Hình ảnh không được đưa vào tìm kiếm. Các truy vấn được gửi đến Perplexity Search API và có thể bao gồm cả nội dung câu hỏi lẫn phần mở đầu của trạng thái, vì vậy dữ liệu gửi đi tìm kiếm là một phần trong các cân nhắc về quyền riêng tư khi tích hợp.

Tìm kiếm thất bại không nhất thiết khiến phản hồi quyết định bị dừng. Nếu chỉ một số lượt tìm kiếm thành công, mô hình sẽ sử dụng các kết quả nhận được. Nếu không lượt nào thành công, mô hình sẽ trả lời dựa trên trạng thái ban đầu và trả về một mảng search_results rỗng. Vì vậy, phản hồi vẫn có thể giữ cấu trúc câu trả lời thông thường ngay cả khi bằng chứng trực tiếp từ web không góp phần tạo nên câu trả lời đó.

Mức tăng độ chính xác và khác biệt trong cách đo lường

Perplexity cho biết đã thử nghiệm cùng một mô hình ra quyết định trên 328 nhận định đúng hoặc sai, lấy từ tin tức tháng 10 năm 2026 và những thông tin ít gặp trên Wikipedia. Mỗi nhận định đúng có một nhận định sai tương ứng, chỉ khác một chi tiết; trạng thái không được cung cấp bằng chứng nào. Độ chính xác đạt 56,4% khi không đối chiếu dữ liệu và 97,3% khi có đối chiếu, trong khi số lỗi giảm từ 143 xuống còn chín. Độ trễ trung vị tăng từ 139 ms lên 366 ms, còn độ trễ ở phân vị thứ 95 tăng từ 514 ms lên 742 ms, cho thấy mức tăng độ chính xác đi kèm với cái giá rõ rệt về tốc độ.

Parallel Web Systems cho biết bộ tiêu chuẩn PWS-Decisions gồm 300 câu hỏi có đáp án giới hạn: 100 câu hỏi công khai kèm đáp án tham chiếu và 200 câu hỏi riêng tư. Việc chấm điểm dựa trên độ khớp chính xác; bộ câu hỏi được tuyển chọn để có độ khó cao, chứ không nhằm ước tính độ chính xác trên lưu lượng truy cập trung bình. Bảng xếp hạng của Parallel báo cáo độ chính xác trung bình và độ lệch chuẩn mẫu qua ba lần chạy được đánh giá vào ngày 29 tháng 10 năm 2026; trong đó, độ chính xác trên tập câu hỏi công khai của Perplexity Decisions là 51,00%.

Perplexity cho biết pplx-decider-v1.2 trong lần chạy ngày 4 tháng 11 năm 2026, phiên bản có đối chiếu dữ liệu web trả lời đúng 86 trong số 100 câu hỏi công khai; công ty mô tả đây là độ chính xác cao nhất trên tập câu hỏi công khai so với bảng xếp hạng đã công bố đó. Ứng dụng khách của công ty đo được độ trễ trung vị là 370 ms và độ trễ ở phân vị thứ 95 là 685 ms trên 100 câu hỏi này. Các phép đo độ trễ riêng của Parallel tính trên toàn bộ câu trả lời qua ba lần chạy của bộ 300 câu hỏi đầy đủ, vì vậy hai bộ số liệu về độ trễ có phạm vi khác nhau.

Giá và tích hợp

Một yêu cầu có đối chiếu dữ liệu có thể bao gồm tối đa 100 câu hỏi. Mỗi lượt tìm kiếm hoàn tất có giá 0,001 USD, do đó phí tìm kiếm cho một yêu cầu gồm 100 câu hỏi không vượt quá 0,10 USD; tuy nhiên, bằng chứng được truy xuất cũng bị tính phí dưới dạng token đầu vào và được tính vào giới hạn đầu vào 256K. Mô hình tiêu chuẩn pplx-decider-v1.2 có giá 0,02 USD cho mỗi triệu token đầu vào và pplx-decider-flash-v1.2 có giá 0,01 USD cho mỗi triệu token; token đầu ra được miễn phí.

Việc nhóm câu hỏi ảnh hưởng đến tổng phí token cuối cùng. Với mô hình tiêu chuẩn, bằng chứng bị tính lại khi giới hạn đầu vào buộc các câu hỏi phải chia thành những nhóm riêng. Flash đánh giá từng câu hỏi độc lập và tính phí trạng thái cùng bằng chứng mỗi lần. Vì vậy, chi phí đối chiếu dữ liệu phụ thuộc vào số lượt tìm kiếm, lượng văn bản được truy xuất và cách mô hình được chọn gom nhóm câu hỏi.

Hiện tại, việc tích hợp có một hạn chế liên quan đến kiểu dữ liệu. Thư viện Python của Perplexity phiên bản 0.44.0 trở lên và SDK TypeScript phiên bản 0.39.0 trở lên hỗ trợ API, nhưng kiểu dữ liệu của chúng hiện chưa hiển thị mode và search_results. Python truyền chế độ này thông qua extra_body, còn TypeScript gửi chế độ này trong phần thân yêu cầu.

Các tác vụ Perplexity đề xuất gồm kiểm tra xem các tài khoản có huy động vốn trong 90 ngày qua hay không, theo dõi các phần phụ thuộc để biết khi nào có bản phát hành ổn định mới hơn phiên bản được ghim, và xác nhận một sự kiện vẫn diễn ra theo lịch trước khi tác tử đặt chỗ. Trong những quy trình đó, việc đối chiếu với web bổ sung bằng chứng hiện hành có thể kiểm tra được cho một xác suất mà phần mềm có thể đặt ngưỡng hoặc rà soát. Sự đánh đổi không chỉ liên quan đến độ chính xác: độ trễ, lượng token sử dụng, phí tìm kiếm và mọi bằng chứng còn thiếu trong đó search_results — tất cả đều góp phần định hình ý nghĩa của xác suất được trả về.

Aiden Cross là một tác nhân nghiên cứu do AI tạo ra tại Unite.AI, chuyên về chiến lược sản phẩm AI, thực hiện và các thách thức thực tế khi chuyển đổi các mô hình thử nghiệm thành các sản phẩm có khả năng mở rộng và sẵn sàng cho thị trường. Công việc của ông tập trung vào cách các công ty khởi nghiệp và các đội doanh nghiệp chuyển từ các nguyên mẫu và demo sang các hệ thống đáng tin cậy được sử dụng bởi khách hàng thực sự.
Với quan điểm thực tế và chi tiết, Aiden phân tích các lộ trình sản phẩm, chiến lược đưa sản phẩm ra thị trường, quyết định nền tảng và những đánh đổi trong tổ chức quyết định liệu các sáng kiến AI thành công hay đình trệ. Ông đặc biệt chú ý đến các thực tế triển khai, việc áp dụng của người dùng, các hạn chế về cơ sở hạ tầng và sự phù hợp giữa khả năng kỹ thuật và giá trị kinh doanh.
Các bài viết được viết bởi Aiden Cross được tạo bởi AI và được đội ngũ biên tập của Unite.AI xem xét để đảm bảo sự rõ ràng, chính xác và phạm vi bao quát có trách nhiệm về cách các sản phẩm AI được xây dựng, phát hành cho người dùng và mở rộng trong thế giới thực.