Perplexity – Tìm tài liệu tham khảo trong nghiên cứu khoa học – Bằng AI

Dạo này đang xài Perplexity để làm nghiên cứu, thấy tiện quá nên viết một bài, vừa tổng hợp kiến thức cho mình luôn.  Thường thì mình sử dụng để phục vụ cho việc học, vì mình không chỉ cần thông tin mà mình còn cần tài liệu kham khảo nữa. Mà thường mình tìm đến Perplexity là vì đã có câu trả lời cho một câu hỏi rồi, nhưng minh không biết nó được nói trong bài báo nào mình từng đọc. Mình muốn cái nguồn đó.

Perplexity được ra mắt vào năm 2022, sử dụng các thuật toán và công nghệ từ Open-AI như GPT và Microsoft Bings, cung cấp các câu trả lời chính xác, được tóm tắt với trích dẫn nguồn xác thực. Ở các phiên bản phát triển hơn hiện tại, Perplexity cho phép người dùng sử dụng thêm các công nghệ tìm kiếm từ Gemini Pro của Google hay Claude.ai.

Những nhà sáng lập của Perplexity vao gồm Aravind Srinivas, đồng thời là giám đốc điều hành, đã tốt nghiệp Tiến sĩ Khoa học máy tính từ UC Berkeley và đã từng là nhà nghiên cứu ở OpenAI và thực tập tại Google DeepMind. Ngoài ra, trong đội ngũ còn 3 người khác là Denis Yarrats – cựu nhân viên nghiên cứu tại Facebook, Johnny Ho – cựu kỹ sư tại Quora, và Andy Konwinski – đồng sáng lập Databricks.

Perplexity hoạt động như thế nào?

Bản chất là công cụ tìm kiếm, nhưng Perplexity giúp người dùng tiếp cận thông tin một cách chính xác và nhanh chóng hơn bằng sự truy vấn theo ngữ cảnh, tổng hợp thông tin, đồng thời cung cấp trích dẫn để người dùng tự kiểm chứng.

Cách đặt promp đối với AI này cũng tương tự như các AI khác, đã được đề cập trong bài viết Các khái niệm cơ bản về AI. Tuy nhiên, Perplexity cung cấp các lựa chọn trả lời câu hỏi tuỳ thuộc vào nhu cầu của người dùng. Ở phía dưới thanh tìm kiếm, Perplexity cung cấp các lựa chọn về phạm vi tìm kiếm và chế độ xử lý thông tin. Ngoài ra, người dùng cũng có thể thêm tệp để Perplexity hỗ trợ tìm kiếm thông tin liên quan.

Phạm vi tìm kiếm

Người dùng có thể chọn phạm vi mà Perplexity sẽ tìm kiếm thông tin

• Web (lựa chọn này là mặc định): Tìm kiếm trên toàn bộ Internet, nơi nào có thông tin liên quan thì lấy về
• Academic: Chỉ tìm kiếm trong các tài liệu học thuật và cấc bài báo nghiên cứu
• Social: Tìm kiếm trên các diễn đàn, mạng xã hội để lấy thông tin, ý kiến và thảo luận. Các mạng xã hội Perplexity tìm kiếm thường là Twitter hay Reddit.

Chế độ xử lý thông tin

Cách Perplexity xử lý và hiển thị kết quả:

• Auto (Chế độ mặc định): Chế độ này phù hợp cho các tìm kiếm hằng ngày
• Pro Search: Sử dụng x3 nguồn so với tìm kiếm Auto và cung cấp câu trả lời chi tiết hơn
• Deep Research: Tạo các báo cáo chuyên sâu cho các chủ đề phức tạp
• Reasoning with R1: Sử dụng mô hình AI DeepSeek R1 để suy luận và chạy trên máy chủ
• Reasoning with o3-mini: Sử dụng mô hình o3-mini của OpenAI để hỗ trợ suy luận.

Vậy lựa chọn các mô hình như thế nào?

Trong khi sử dụng, nếu mình chỉ cần đáp án các câu hỏi chung chung mình sẽ sử dụng chế độ Auto hoặc Pro. Vì mình sẽ luôn check lại trang web và nguồn gốc để kiểm chứng câu trả lời. Các câu hỏi không liên quan đến học thuật, nghiên cứu cũng có thể sử dụng chế độ Pro để có câu trả lời chi tiết hơn

Thường thì mình sử dụng Deep Research để phục vụ cho việc học, vì mình không chỉ cần thông tin mà mình còn cần tài liệu kham khảo nữa. Mà thường mình tìm đến Perplexity là vì đã có câu trả lời cho một câu hỏi rồi, nhưng minh không biết nó được nói trong bài báo nào mình từng đọc.

Phía dưới là các bược Perplexity đã đi qua để tạo nên một câu trả lời khi mình muốn dùng Deep Research. Số lượng nguồn tham khảo Perplexity đã dùng là 66 nguồn.

Các chế độ Reasoning hỗ trợ lập luận, phân tích và suy luận.

Chế độ thêm tệp trong Perplexity

Có thể sử dụng thêm tệp thông tin, hình ảnh, để cung cấp thêm đầu mối về tìm kiếm (Ở góc bên phải, phía dưới thanh tìm kiếm) . Dựa vào thông tin bạn thêm, Perplexity sẽ tìm kiếm những thông tin và hình ảnh tương tự. Kết hợp với chế độ xử lý thông tin mà bạn chọn, Perplexity sẽ đưa ra câu trả lời.

Còn nếu bạn muốn hỏi và truy xuất những thông tin trong những tệp mà bạn đang có, mà không tìm kiếm thêm bên ngoài, thì có thể sử dụng ChatPDF hoặc SciSpace, vì Perplexity sẽ không đáp ứng được nhu cầu này. Xem thêm bài viết Nói chuyện với PDF bằng AI

Đăng ký và sử dụng Perplexity như thế nào?

Nếu bạn là học sinh, sinh viên, hoặc có email edu, bạn có thể truy cập theo đường link này để nhận 1 tháng dùng phiên bản Pro miễn phí (20$). Nếu đang đăng nhập rồi thì thoát ra rùi hãy vào lại nhé, bạn sẽ thấy màn hình phía dưới.

Sau đó bạn có thể nhận 6 tháng dùng Perplexity Pro free theo đường link này của mình, hoặc mã FREEPPLXVNMEDICAL nhé!

Nếu bạn không có mail .edu, bạn có thể đăng nhập thông qua link này hoặc nhập code R274V351 để được giảm 50% (10$) cho 1 tháng sử dụng đầu tiên.