Perplexity AI on 2022. aastal asutatud San Francisco ettevõte, mis haldab TI-põhist otsingumootorit. Linkide nimekirja asemel annab see kirjaliku vastuse, mis võtab kokku värske veebisisu ja viitab kasutatud allikatele. Lisaks tasuta versioonile on tasulised paketid keelemudeli valikuga ning TI-brauser Comet (seisuga oktoober 2026). Ettevõtetele on Perplexity oluline ka seetõttu, et see muudab seda, kuidas veebisisu leitakse.
TI-otsing tähendab otsingumeetodeid, mis kasutavad TI-d, et mõista päringu taga olevat kavatsust, kaaluda tulemusi ja sageli genereerida allikatega kokkuvõtlik vastus, selle asemel et anda pelgalt linkide loend. Tehniliselt kasutavad need märksõnaotsingut, sisendivektoritel põhinevat vektorotsingut või nende kombinatsiooni, mille järel on sageli keelemudel. Näideteks on veebi vastusemootorid ja sisemine teadmisteotsing, mis aitab töötajatel leida vajaliku juhendites ja eeskirjades.
Generatiivse otsingumootori optimeerimine (GEO) hõlmab meetmeid, mis aitavad sisul olla nähtav TI-põhistes otsingusüsteemides, nagu ChatGPT, Perplexity või otsingumootorite TI-ülevaated, ja et neis sellele allikana viidataks. Termin pärineb 2023. aasta teadusartiklist. Olulised tegurid on selged, otse tsiteeritavad vastused, korrektne struktuur, tõendatud faktid, ajakohane info ja tuvastatavad autorid. GEO täiendab klassikalist otsingumootorite optimeerimist (SEO), mitte ei asenda seda.
Nullklõpsuotsing tähendab, et kasutajad saavad vastuse otse tulemuslehel, näiteks esiletõstetud vastusekastide või TI loodud kokkuvõtete kaudu, ega klõpsa enam veebilehele. Ettevõtetele tähendab see väiksemat liiklust ka siis, kui nende sisu on allikaks. Seetõttu muutub järjest olulisemaks olla nähtav viidatud allikana: selgete vastuste, tõendatud faktide ja hästi struktureeritud lehtedega.
Otsinguga täiendatud genereerimine (retrieval-augmented generation) ühendab otsingu ja tekstigenereerimise: enne vastamist otsib süsteem teadmiste kogumikust – näiteks käsiraamatutest, reeglitest või KKK-st – asjakohaseid lõike ja annab need keelemudelile kontekstina. Vastus põhineb seega ajakohasel, ettevõttespetsiifilisel sisul, mitte ainult mudeli treeningteadmistel. See vähendab väljamõeldud väiteid, muudab allikad jälgitavaks ja võimaldab värskendusi ilma ümberõppeta.
