You’re using Perplexity Deep Research Wrong

Tóm tắt ngắn:

Video hướng dẫn 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 như phụ thuộc nhiều vào nguồn Reddit, cửa sổ ngữ cảnh đầu ra nhỏ, và khả năng gây ảo giác. Tuy nhiên, video cũng trình bày phương pháp tối ưu hóa việc sử dụng Deep Research thông qua lập kế hoạch nghiên cứu chi tiết, kiểm soát nguồn dữ liệu, và chia nhỏ truy vấn để vượt qua giới hạn cửa sổ ngữ cảnh. Các ví dụ cụ thể về phân tích cạnh tranh, chiến lược nội dung và xây dựng trường hợp kinh doanh được sử dụng để minh họa phương pháp này. Video nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kiểm tra thực tế kết quả và kết hợp với các công cụ khác như Google Scholar để đảm bảo độ chính xác.

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 giới thiệu Perplexity Deep Research và so sánh nhanh với các công cụ nghiên cứu khác như Google Scholar. Điểm mạnh được nhấn mạnh là tốc độ và khả năng chuyển đổi giữa các mô hình AI. Tuy nhiên, video chỉ ra những hạn chế chính: phụ thuộc quá nhiều vào Reddit (đặc biệt khi chế độ "Social" được bật), cửa sổ ngữ cảnh đầu ra nhỏ dẫn đến kết quả không toàn diện, và khả năng gây ảo giác cao hơn so với tìm kiếm thông thường.

Phần 2: Phương pháp tối ưu hóa Perplexity Deep Research: Đây là phần cốt lõi của video, trình bày một quy trình ba bước để tối ưu hóa việc sử dụng Deep Research:

Lập kế hoạch nghiên cứu: Tạo một kế hoạch nghiên cứu rõ ràng với phạm vi xác định, nguồn dữ liệu dự kiến, và cấu trúc báo cáo mong muốn. Video sử dụng mô hình lý luận của Perplexity để tạo kế hoạch này, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cung cấp ngữ cảnh đầy đủ.
Thực hiện nghiên cứu: Thực hiện nghiên cứu dựa trên kế hoạch, kiểm soát nguồn dữ liệu bằng cách bật/tắt các chế độ tìm kiếm và chỉ định nguồn tin đáng tin cậy. Video khuyến nghị tắt chế độ "Social" để giảm thiểu độ lệch từ Reddit. Để khắc phục giới hạn cửa sổ ngữ cảnh, video đề xuất chia nhỏ truy vấn thành các chủ đề nhỏ hơn và tải lên các kết quả trung gian để mở rộng cửa sổ ngữ cảnh.
Kiểm tra và tổng hợp: Kiểm tra lại kết quả, xác minh tính chính xác của số liệu, và tổng hợp thông tin từ các nguồn khác nhau. Video đề xuất sử dụng các công cụ khác để kiểm tra chéo kết quả.

Phần 3: Ví dụ minh họa: Video trình bày ba ví dụ cụ thể để minh họa phương pháp tối ưu hóa:

Phân tích cạnh tranh: Xây dựng kế hoạch nghiên cứu, tạo mẫu báo cáo, và sử dụng Deep Research để thu thập thông tin, sau đó tổng hợp thành báo cáo cuối cùng.
Chiến lược nội dung: Tương tự như trên, nhưng nhấn mạnh việc chỉ định các nguồn tin uy tín và sử dụng dấu hiệu "đã xác minh" để đánh giá độ tin cậy của dữ liệu. Video cũng chỉ ra cách sử dụng tải lên nhiều file để mở rộng cửa sổ ngữ cảnh.
Xây dựng trường hợp kinh doanh: Video hướng dẫn cách xây dựng dàn ý, sử dụng Deep Research để nghiên cứu từng phần của trường hợp kinh doanh, và cuối cùng tổng hợp thành một báo cáo hoàn chỉnh. Video nhấn mạnh việc kiểm tra thực tế và xác minh tính chính xác của dữ liệu.

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, khuyến khích người xem sử dụng chiến lược phù hợp và kết hợp với các công cụ khác để đạt được kết quả tốt nhất. Video cũng đề cập đến việc kết hợp Deep Research với các công cụ khác như notebook LM để có được những hiểu biết sâu sắc hơn.

Video không có trích dẫn trực tiếp nổi bật nào, nhưng toàn bộ nội dung tập trung vào việc hướng dẫn người xem sử dụng Perplexity Deep Research một cách hiệu quả hơn bằng cách khắc phục những hạn chế của nó thông qua một quy trình có hệ thống và bài bản.