Ho usato molto Perplexity e sto cercando di fare reverse engineering su come funziona. È chiaramente diverso sia dalla ricerca tradizionale sia da ChatGPT.
Cosa ho osservato:
La mia ipotesi sull’architettura:
Cosa sto cercando di capire:
Cerco qualcuno che abbia studiato in profondità l’architettura di Perplexity.
Daniel, la tua ipotesi sull’architettura è abbastanza vicina. Aggiungo qualche dettaglio:
La pipeline in quattro fasi:
| Fase | Funzione | Tecnologia |
|---|---|---|
| Elaborazione Query | Riconoscimento intenti, estrazione entità | NLP + tokenizzazione |
| Recupero Informazioni | Cerca documenti rilevanti nell’indice web | Ricerca semantica + API |
| Generazione Risposta | Sintesi dai contenuti recuperati | LLM (GPT-4, Claude) |
| Raffinamento | Fact-check, formattazione, suggerimenti | Post-processing |
Fase 1: Elaborazione Query
Non solo estrazione di parole chiave:
Esempio: “Ultimi sviluppi nel computing quantistico” →
Fase 2: Recupero
Usa la ricerca semantica, non solo corrispondenza di parole chiave. Un documento su “reti neurali artificiali” può essere recuperato per una query su “deep learning” perché il significato semantico è simile.
La parte sulla ricerca semantica è interessante. Quindi usa embedding per trovare contenuti concettualmente correlati, non solo corrispondenze di parole chiave?
E per la generazione della risposta - usa più fonti simultaneamente o le elabora in sequenza?
Recupero basato su embedding:
Sì, esattamente. Il processo:
Elaborazione multi-fonte:
Perplexity elabora le fonti in parallelo, non in sequenza:
Documenti recuperati (5-10 fonti)
↓
Estrazione parallela dei passaggi rilevanti
↓
Classifica dei passaggi per rilevanza
↓
Contesto combinato + query → LLM
↓
Risposta sintetizzata con citazioni in linea
Il meccanismo delle citazioni:
Mentre l’LLM genera ogni affermazione, mantiene l’attribuzione della fonte. Ecco perché le citazioni compaiono in linea: il modello tiene traccia di quale fonte supporta ogni affermazione.
Risoluzione dei conflitti:
Quando le fonti non concordano, Perplexity spesso:
Il livello LLM merita più analisi.
Selezione del modello:
Perplexity usa diversi LLM:
Come l’LLM genera risposte citate:
L’LLM non copia semplicemente il testo. Esso:
Esempio di trasformazione:
Fonte 1: “I computer quantistici usano i qubit che possono esistere in sovrapposizione.” Fonte 2: “I principali attori includono IBM, Google e IonQ.” Fonte 3: “Recenti progressi mostrano processori con oltre 1000 qubit.”
Output Perplexity: “I computer quantistici sfruttano qubit che operano in stati di sovrapposizione [1]. Leader di settore IBM, Google e IonQ [2] hanno recentemente raggiunto progressi tra cui processori da oltre 1000 qubit [3].”
La sintesi crea nuovo testo mantenendo un’attribuzione accurata.
Per i creatori di contenuti - ecco cosa conta per essere citati:
Fattori di selezione delle fonti:
| Fattore | Peso | Come ottimizzare |
|---|---|---|
| Rilevanza | Molto Alto | Rispondi direttamente alle domande |
| Credibilità | Alto | Credenziali autore, ente affidabile |
| Attualità | Alto | Date aggiornate, contenuto fresco |
| Chiarezza | Alto | Formato strutturato, facile da estrarre |
| Autorità dominio | Medio | Costruisci la reputazione del sito |
Formato che viene citato:
Perplexity estrae al meglio informazioni da:
Cosa viene saltato:
Ricerca Veloce vs Ricerca Pro - la differenza tecnica:
Ricerca Veloce:
Ricerca Pro:
La decomposizione:
La Ricerca Pro suddivide query complesse in sotto-query:
“Miglior CRM per startup sanitarie con conformità HIPAA” diventa:
Ogni sotto-query recupera fonti diverse, poi i risultati vengono combinati.
Prevenzione delle allucinazioni in Perplexity:
Come riduce le allucinazioni:
Il limite:
Perplexity può comunque allucinare se:
Rispetto a ChatGPT:
| Aspetto | Perplexity | ChatGPT |
|---|---|---|
| Recupero in tempo reale | Sì | Limitato (plugin) |
| Citazione obbligatoria | Sempre | Opzionale |
| Knowledge cutoff | Nessuno (live) | Data di training |
| Rischio allucinazione | Più basso | Più alto |
Il meccanismo della citazione forzata è la principale difesa di Perplexity contro le allucinazioni.
Sistema di memoria contestuale:
All’interno di una sessione:
Perplexity ricorda la cronologia della conversazione:
Esempio: D1: “Quali sono gli ultimi sviluppi nel computing quantistico?” D2: “Come si confronta con il computing classico?”
Per D2, Perplexity capisce che “questo” si riferisce al computing quantistico della D1.
Meccanismo di attenzione:
Utilizza pesi di attenzione per determinare quale contesto precedente è rilevante per la nuova query. Non tutto viene mantenuto - solo le parti contestualmente pertinenti.
Il limite:
La memoria è solo per sessione. Chiudi la conversazione = contesto perso. Nessuna personalizzazione persistente tra sessioni.
Questa è una scelta di privacy, non un limite tecnico.
La Focus Mode è sottovalutata per capire l’architettura di Perplexity:
Focus disponibili:
| Focus | Pool di fonti | Ideale per |
|---|---|---|
| Tutto | Intero web | Query generali |
| Accademico | Articoli scientifici | Domande scientifiche |
| Solo Reddit | Opinioni community | |
| YouTube | Contenuti video | Tutorial, how-to |
| Notizie | Testate giornalistiche | Notizie attuali |
| Scrittura | (nessuna) | Nessun recupero, generazione pura |
Cosa rivela:
La Focus Mode mostra che Perplexity può limitare il recupero a pool di fonti specifici. Ciò significa che hanno:
Per ottimizzare:
Se vuoi citazioni accademiche - assicurati che la tua ricerca sia indicizzata nei database accademici. Se vuoi citazioni generali - concentrati su contenuti facilmente scopribili sul web.
Questo thread ha colmato le lacune nella mia comprensione. Ecco il mio schema aggiornato dell’architettura:
Pipeline della Ricerca Live di Perplexity:
Query Utente
↓
Fase 1: Elaborazione Query
├── Tokenizzazione NLP
├── Classificazione intenti
├── Estrazione entità
├── Riformulazione query (sotto-query multiple)
↓
Fase 2: Recupero Informazioni
├── Ricerca semantica (basata su embedding)
├── Chiamate API all'indice web
├── Filtraggio fonti (Focus Mode)
├── Estrazione passaggi
├── Classifica rilevanza
↓
Fase 3: Generazione Risposta
├── Popolamento finestra di contesto
├── Sintesi LLM (GPT-4/Claude)
├── Tracciamento citazioni in linea
├── Risoluzione conflitti
↓
Fase 4: Raffinamento
├── Fact-check sulle fonti
├── Valutazione coerenza
├── Generazione suggerimenti follow-up
├── Formattazione citazioni
↓
Output finale (Risposta + Citazioni + Suggerimenti)
Principali insight:
Per ottimizzare i contenuti:
Per essere citato in Perplexity:
Grazie a tutti per l’approfondimento tecnico.
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