You’re using Perplexity Deep Research Wrong

Tóm tắt ngắn:

Video thảo luận về cách sử dụng hiệu quả tính năng Deep Research của Perplexity AI, một công cụ nghiên cứu sâu. Video chỉ ra những hạn chế của Perplexity Deep Research so với các công cụ khác như nghiên cứu mở của AI.
Những điểm chính bao gồm: tốc độ phản hồi nhanh, khả năng chuyển đổi mô hình AI, nhưng cũng có những hạn chế về độ tin cậy do phụ thuộc nhiều vào nguồn Reddit, cửa sổ ngữ cảnh đầu ra nhỏ, và hiện tượng ảo giác. Video đề cập đến các công cụ như Google Search Pro, mô hình lý luận như O3 mini, DS R1.
Video trình bày cách tiếp cận nghiên cứu tốt hơn để tận dụng tối đa Perplexity Deep Research, bao gồm các ứng dụng trong phân tích cạnh tranh, chiến lược nội dung, và xây dựng trường hợp kinh doanh.
Phương pháp được mô tả chi tiết bao gồm: lập kế hoạch nghiên cứu, xác định nguồn tin cậy, quản lý cửa sổ ngữ cảnh bằng cách tải lên các tệp, và kiểm tra chéo kết quả.

Tóm tắt chi tiết:

Video được chia thành các phần chính sau:

Phần 1: Giới thiệu và Hạn chế của Perplexity Deep Research: Video bắt đầu bằng việc so sánh Perplexity Deep Research với các công cụ nghiên cứu khác. Điểm mạnh được nêu là tốc độ và khả năng chuyển đổi mô hình AI. Tuy nhiên, video nhấn mạnh những hạn chế chính: sự phụ thuộc quá nhiều vào Reddit (đến 70% trong một số trường hợp), cửa sổ ngữ cảnh đầu ra nhỏ dẫn đến kết quả không toàn diện, và hiện tượng ảo giác nhiều hơn so với Google Search Pro. Người thuyết trình cho rằng điều này có liên quan đến lớp lý luận mà Perplexity tạo ra.

Phần 2: Phương pháp Nghiên cứu Tối ưu: Để khắc phục những hạn chế, video đề xuất một quy trình nghiên cứu ba bước: (1) Lập kế hoạch: Tạo kế hoạch nghiên cứu rõ ràng với phạm vi xác định, nguồn dữ liệu cần thiết, sử dụng mô hình lý luận (O3 mini hoặc DS R1) để tối ưu hóa quá trình. (2) Nghiên cứu thực tế: Thực hiện nghiên cứu dựa trên kế hoạch, tránh thiên vị bằng cách lựa chọn nguồn tin cậy và tắt chế độ "Social" để giảm sự phụ thuộc vào Reddit. (3) Tổng hợp và Kiểm tra: Kết hợp các phát hiện, kiểm tra chéo bằng cách tìm kiếm bằng chứng cụ thể. Video nhấn mạnh việc sử dụng mô hình lý luận để tạo kế hoạch và mẫu báo cáo.

Phần 3: Ví dụ ứng dụng: Video minh họa phương pháp này qua ba trường hợp sử dụng:

Phân tích cạnh tranh: Tạo kế hoạch nghiên cứu, mẫu báo cáo, và hướng dẫn nguồn tin cậy để phân tích đối thủ cạnh tranh. Video chỉ ra cách sử dụng Perplexity để tạo mẫu báo cáo chi tiết và sau đó sử dụng Perplexity Search Pro để đề xuất nguồn tin.
Chiến lược nội dung: Tạo kế hoạch nghiên cứu cho chiến lược nội dung podcast, bao gồm xác định đối tượng mục tiêu và các cơ hội nội dung. Video nhấn mạnh việc sử dụng dấu hiệu "đã xác minh" và "chưa xác minh" để đánh giá độ tin cậy của dữ liệu. Kỹ thuật tải lên các phản hồi trước đó để mở rộng cửa sổ ngữ cảnh được đề cập.
Xây dựng trường hợp kinh doanh: Xây dựng trường hợp kinh doanh cho việc triển khai công cụ hỗ trợ khách hàng AI. Video trình bày cách sử dụng Perplexity để tạo dàn ý, sau đó tiến hành nghiên cứu từng phần, cuối cùng tổng hợp thành báo cáo hoàn chỉnh. Quá trình kiểm tra chéo kết quả được nhấn mạnh.

Phần 4: Kết luận: Video kết luận bằng cách nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu rõ mục tiêu và hạn chế của Perplexity Deep Research, và khuyến nghị kết hợp với các công cụ khác như notebook LM để có được những hiểu biết sâu sắc hơn. Người thuyết trình cũng đề cập đến việc kiểm tra thực tế và lập kế hoạch kỹ lưỡng là chìa khóa để đạt được kết quả chất lượng cao. Video kết thúc bằng lời kêu gọi tham gia cộng đồng và xem thêm các video liên quan.