Как я использую Perplexity и экономлю себе время (0/8)

Хочу поделиться своим опытом использования Perplexity и как он стал помогать мне не только в работе, но и в повседневной жизни.

Perplexity — это «умный поиск»: вы задаёте вопрос как в чате, а сервис сам находит свежую информацию в интернете и выдаёт короткий понятный ответ со ссылками на источники, чтобы можно было проверить.

Что разбираю

- Как использовать Perplexity не просто как поисковик, а как инструмент для сложной агрегации данных (от сборки ПК до планирования путешествий)?
- Как формировать запрос и какие модели (Claude, Gemini, ChatGPT) лучше выбирать для конкретных типов задач?
- Зачем настраивать Custom Instructions, чтобы нейросеть сама задавала уточняющие вопросы и искала информацию на разных языках?
- Каким образом инструмент Space помогает создавать персональных ИИ-агентов для повторяющихся задач?
- Как использовать саму нейросеть для генерации сложных и эффективных промптов?
- Почему для повышения качества ответов стоит отключить функцию «Memory» и какие еще настройки оптимизировать?

#d7a61496_4395_47ab_aa71_7bb541db36a3

Как я использую Perplexity и экономлю себе время (1/8)

Введение

Познакомился я с Perplexity почти год назад и мне уже зашла идея использования ИИ для поиска информации посредством индексации сайтов. Я мигом зашёл, зарегался и почувствовал этот вайб выдачи сводки материалов подкрепленными источниками.

Тогда я делал базовые запросы, которые требовали от меня простую агрегацию данных. Сейчас с опытом я использую Perplexity как основной инструмент для поиска, агрегации и выборки данных разного масштаба и сложности. Решаю задачи о выгодной покупке, подборе соответствующего оборудования или снаряжения (в поход например), консультация по нюансам посещения новой страны и всё это без долгого ресёрча интернета и погружения в детали.

Реальный пример: пару месяцев назад я с помощью Perplexity собрал себе игровой ПК с оптимальной конфигурацией и по оптимальной цене (ещё до повышения цен на RAM), сейчас не могу нарадоваться покупке и какой он шустрый, да ещё и стильно сияет со своей ARGB подсветкой.

Второй реальный пример: я недавно с девушкой ездил на Пхукет и с помощью Perplexity сделал нам персонального местного турагента, который знает когда мы приедем, где живём, когда уезжаем, наши предпочтения по отдыху. Он составил план путешествия с диаграммами и подсказывал где лучше поесть рядом с отелем, где закупиться и какое такси использовать. План путешествия я провалидировал с нашим реальным турагентом и она его поддержала.

Конечно я всё ещё не доверяю LLM для принятия важных решений, но научился максимизировать качество и достоверность ответов, что позволяет не делать серьёзный критический анализ каждого ответа.

Примечание:
- Я рад поделиться с вами этим опытом. Если у вас есть свои практики или подходы - делитесь, буду рад почитать их.
- Я использую Perplexity Pro.

#d7a61496_4395_47ab_aa71_7bb541db36a3

Как я использую Perplexity и экономлю себе время (2/8)

Что влияет на качество ответа

Для повышения качества ответа ИИ-модели в Perplexity стоит уделять внимание почти всем доступным кнопкам на панели поиска:

- Режим поиска: в большинстве случаев достаточно простого поиска, даже для сложной агрегации, я заметил отличие в других лишь в контексте и в объёме ответа, в Research и бывшем Labs там он больше. То есть если вам надо сделать какой-то план, то лучше попробовать режим отличный от простого поиска.
- Источники: также в большинстве случаев интернет наше всё, но в моментах, например, когда выбираете товар на основе отзывов пользователь, мне помогал Social источники. Люди много делятся ценным опытом в Reddit например.
- ИИ-модель: на моём опыте, для решения задач по разработке/автоматизации лучше справляется Claude Sonnet и Gemini Pro, для агрегации данных и в жизненных вопросах ChatGPT. Grok и Kimi могут похвастаться своим мнением без особых предубеждений, там меньше цензуры. Все модели рекомендую использовать только в режиме рассуждения (Thinking), так модель будет сначала строить план ответа, а уже после его давать.
- Ну и сам поиск, а именно - грамотное написание промпта. Тут всё строго по best practices: необходимо задать роль ИИ-модели (например, ты профессиональный туроператор с многолетним стажем); ваш вопрос; детали, которые будут полезны для ответа.

Дальше расскажу про приёмы, которые будут повышать качество вышеперечисленного.

#d7a61496_4395_47ab_aa71_7bb541db36a3

Как я использую Perplexity и экономлю себе время (3/8)

Приёмы улучшению качества ответов в Perplexity

Используем пользовательские инструкции
В Perplexity, как и в большинство инструментах на основе ИИ, можно задавать пользовательские инструкции или custom instructions. Вот мои рекомендации для данной инструкции:

Пускай LLM задаёт тебе вопросы
Мы для ресёрча в силу не погруженности в детали вопроса, можем не все детали вспомнить довольно важные для запроса в модель. То есть мы можем написать: *найди самый лучший увлажнитель.* Но с деталями гораздо релевантнее будет ответ: *найди* современный *качественный увлажнитель с высоким рейтингом пользователей для комнаты 25 кв. м. с возможностью удалённого и умного управления в минималистичном дизайне*. Для того что бы голову не ломать при каждом запросе, все ли детали мы уточнили и не тратить больше времени на переписывание запроса я в качестве пользовательских инструкций в настройках Perplexity указал, чтобы он сначала проанализировал мой запрос на полноту и уточнил детали и только после дал полный ответ.

Скажи LLM, что вы требовательны к ответам
Ещё хорошей практикой для повышения качества ответов является явное указание модели, что мы требовательны к точным ответам. В таком случае модель не выбирает, в каком виде подать информацию, она будет ориентирована почти на цитирование материала, а это значит меньше своего мнения и галлюцинаций, которые будут сбивать тебя с толку.

Пусть LLM ищет информацию на разных языках
Perplexity в основном делает запросы в поисковые системы на языке, на котором мы пишем. Потому я в промпте ему явно указал, чтобы он выполнял поиск не только на русском, но и на английском. Так как в интернете больше информации на английском, то мы значительно расширяется варианты исследования и точность.

Укажи свой бекграунд
Можно ещё добавить либо в персональный промпт, либо в конкретные промпты краткое описание вас. Где вы работаете и работали, в чем разбираетесь (уровень знаний). Модель будет учитывать и не давать вам упрощённую информацию по вопросу, где вам подойдёт глубина.

#d7a61496_4395_47ab_aa71_7bb541db36a3

Как я использую Perplexity и экономлю себе время (4/8)

Space

Когда вы решаете какую-то ресёрч задачу, вы можете создать тред после ввода поиска и в нём задавать вопросы до тех пор, пока не закроешь задачу. Если тебе надо будет решать похожую задачу, рекомендуется начинать диалог заново, что бы модель меньше выдавала галлюцинаций. Но опять приходится писать роль, суть и детали вопроса. Охота избавиться от данной рутины. Тут нам поможет инструмент Space.

В Space вы можете создать область, в которой можно заранее указать и сохранить инструкции используемые для всех ваших запросов в модель (промпт), тем самым создать мини реализацию персонального ИИ-агента.

Создаёте Space, например для базовой задачи: поиск промокодов для онлайн покупки и сверка цен в других магазинах. Открываете данный Space и просто пишите название товара туда в качестве запроса (да, больше не не надо писать роль и прочее, только суть). В итоге быстро получаете полный результат.

Примеры Space: турагент по Турции; изучение английского языка; инвестиции и акции; здоровое питание; организация умного дома; выгодная покупка; подбор товара.

#d7a61496_4395_47ab_aa71_7bb541db36a3

Как я использую Perplexity и экономлю себе время (5/8)

Space для создания промптов для Space

В ресёрче моего запроса для меня всегда была проблема - большое количество вариантов решений. Я изучал каждый вариант и сопоставлял плюсы минусы каждого и выбирал лучший. Чем больше вариантов, тем сложнее процесс. При использовании LLM для анализа вариантов я сталкивался с тем, что LLM тоже ограничена в вариантах. Если перегенерировать один и тот же запрос в модель, результаты будут похожи, но всё же отличаться. В таком случае я пришёл к следующему, для расширения вариантов, которые LLM будет анализировать и для повышения качества отбора самих вариантов стоит писать промпт более детальный и с конкретными пошаговыми инструкциями. Проще говоря, сказать конкретно модели, что нужно делать и что искать для решения твоей задачи. Промпт из трёх предложений вырастает в несколько абзацев и написание промпта занимает порой столько же времени, если бы вы самостоятельно выполняли ресёрч. Но отличная новость, это тоже можно автоматизировать.

LLM отлично пишет промпты для самой себя. И создавать промпты можно даже не самостоятельно под каждый Space, а через специальный Space, который будет конкретно эту задачу выполнять.

Сначала делаем запрос через Perplexity, выбирая модель ChatGPT с reasoning в которой говорим, что тебе надо создать промпт для ИИ-агента, который будет создавать системные промпты для универсальных ИИ-агентов для ресёрча. Говорим ему, что этот промпт будет использоваться в Space. Запускаем и у нас появляется промпт и мы его сохраняем в Space - Prompt Generator. Далее через этот Space, для решения задачи ресёрча мы пишем, создай промпт для ИИ-агента, который будет делать то-то то-то. Переносим готовый подробный вспомогательный промпт в новый Space и там выполняем ресёрч.

Вуаля, качество ответов и их глубина увеличилась.

#d7a61496_4395_47ab_aa71_7bb541db36a3

Как я использую Perplexity и экономлю себе время (6/8)

Дополнительно

- Для независимости твоих запросов рекомендую отключить память (memory) в настройках, т.к. Perplexity может запоминать то, что не совсем является твоей личной информацией и это будет путать ИИ в каждой новой выдаче.
- В настройках увеличить размер ответа по умолчанию (Response Length) до максимального. Больше ответ, больше деталей.
- Для первого месяца думаю достаточно Free версии, так как есть ежедневный лимит на Pro запросы (больше сайтов парсит), но потом, если постоянно используешь инструмент, лучше приобрести Pro подписку. Да, она стоит 20$ сейчас, но она стоит каждый доллар и рубль, если вы умеете этим инструментом пользоваться.

#d7a61496_4395_47ab_aa71_7bb541db36a3

Создал ИИ-плейлист в Spotify ежедневно автоматически обновляемый для кодинга и фокуса.
Спотик собирает музыку суммарной продолжительность около 8 часов. Точно хватит, что бы не устать от однотипного звука.
Сегодня проверил, музыка отличная подобралась.
Делюсь с вами.