В отличие от традиционного подхода, когда модель последовательно вызывает различные инструменты, Search as Code генерирует Python-код, который напрямую взаимодействует с поисковым стеком. Эта функциональность доступна через Perplexity Agent API и в настоящее время используется по умолчанию в Computer. Преимущества этого подхода включают: • Параллельное выполнение нескольких поисковых запросов • Дедупликацию результатов • Фильтрацию и объединение данных • Ранжирование результатов до их попадания в контекст модели По мнению Perplexity, традиционный метод вызова инструментов имеет существенные недостатки, включая высокую задержку, необходимость ручного управления и засорение контекстного окна промежуточными данными. Search as Code была протестирована на различных бенчмарках, включая DSQA, BrowseComp, HLE, WideSearch и WANDR. Результаты тестирования показали, что система либо сравнялась, либо превзошла своих конкурентов на всех пяти бенчмарках. 🔵ClewAI
Perplexity представила новую архитектуру поиска под названием Search as Code, предназначенную для агентов
ВчераВчера
1
~1 мин