You’re using Perplexity Deep Research Wrong

Tóm tắt ngắn:

Video hướng dẫn cách sử dụng hiệu quả tính năng Deep Research của Perplexity, một công cụ nghiên cứu AI. Video chỉ ra những hạn chế của Deep Research so với các công cụ khác như nghiên cứu mở (open research) như giới hạn cửa sổ ngữ cảnh và việc phụ thuộc nhiều vào nguồn Reddit.
Các 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 nguồn dữ liệu và giới hạn về chiều dài đầu ra. Video đề cập đến việc sử dụng các mô hình như 03 mini, DS R1.
Video trình bày cách tiếp cận nghiên cứu tốt hơn bằng một quy trình ba bước: lập kế hoạch nghiên cứu, thực hiện nghiên cứu và nhấn mạnh kết quả. Các ví dụ được đưa ra bao gồm phân tích cạnh tranh, nghiên cứu chiến lược nội dung và xây dựng trường hợp kinh doanh.
Phương pháp được mô tả chi tiết bao gồm việc tạo kế hoạch nghiên cứu rõ ràng, sử dụng các mô hình lý luận, quản lý nguồn dữ liệu, và vượt qua giới hạn cửa sổ ngữ cảnh bằng cách tải lên các tệp đã tạo trước đó.

Tóm tắt chi tiết:

Video 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. Tác giả chỉ ra điểm mạnh là tốc độ và khả năng chuyển đổi mô hình AI. Tuy nhiên, hạn chế lớn nhất là việc dựa nhiều vào nguồn Reddit (đôi khi đến 70%), ảnh hưởng đến độ tin cậy, và giới hạn cửa sổ ngữ cảnh đầu ra, dẫn đến kết quả không toàn diện và dễ bị ảo giác hơn so với tìm kiếm thông thường.

Phần 2: Phương pháp Nghiên cứu Tối ưu: Video đề xuất một quy trình ba bước để tối ưu hóa việc sử dụng Deep Research:

Lập kế hoạch nghiên cứu: Tạo kế hoạch chi tiết với phạm vi rõ ràng, nguồn dữ liệu dự kiến, và sử dụng mô hình lý luận (như 03 mini hoặc DS R1) để lập kế hoạch. Đây là bước quan trọng để khắc phục việc Perplexity không tự động đề xuất kế hoạch nghiên cứu.
Thực hiện nghiên cứu: Thực hiện nghiên cứu dựa trên kế hoạch, chú trọng chọn lọc nguồn dữ liệu, tắt chế độ "Social" để giảm thiểu ảnh hưởng của Reddit, và sử dụng Perplexity Pro search để đề xuất nguồn uy tín.
Nhấn mạnh kết quả: Kết hợp các phát hiện, kiểm tra chéo thông tin, và sử dụng các mô hình khác (như ChatGPT) để xác minh. Video nhấn mạnh việc tải lên các tệp (kế hoạch, mẫu báo cáo) để mở rộng cửa sổ ngữ cảnh.

Phần 3: Ví dụ minh họa: 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 sử dụng Perplexity để thu thập thông tin, tạo báo cáo chi tiết.
Nghiên cứu chiến lược nội dung: Tương tự, video hướng dẫn tạo kế hoạch, sử dụng Perplexity để nghiên cứu từng chủ đề nhỏ, và tải lên kết quả từng phần để tổng hợp. Video nhấn mạnh việc thêm hướng dẫn cụ thể (ví dụ: phân biệt dữ liệu đã xác minh và chưa xác minh).
Xây dựng trường hợp kinh doanh: Video hướng dẫn xây dựng dàn ý, sử dụng Perplexity 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 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 (như notebook LM) để đạt hiệu quả tối ưu. Video cũng nhắc đến việc kiểm tra thực tế và kế hoạch nghiên cứu tốt là chìa khóa thành công.

Tóm lại, video cung cấp một hướng dẫn chi tiết và thực tiễn về cách sử dụng Perplexity Deep Research hiệu quả, khắc phục những hạn chế của nó và tạo ra các báo cáo nghiên cứu chất lượng cao. Video nhấn mạnh tầm quan trọng của lập kế hoạch, quản lý nguồn dữ liệu, và sử dụng các kỹ thuật để vượt qua giới hạn cửa sổ ngữ cảnh.