Glosar

Perplexity AI

Ce este Perplexity AI?

Perplexity AI este o companie din San Francisco, fondată în 2022, care operează un motor de căutare bazat pe IA. În loc de o listă de linkuri, oferă un răspuns scris care rezumă conținut web actual și citează sursele folosite. Pe lângă o versiune gratuită, există niveluri plătite cu posibilitatea de a alege modelele lingvistice, precum și browserul cu IA Comet (stare la octombrie 2026). Pentru companii, Perplexity este relevantă și pentru că schimbă modul în care este descoperit conținutul de pe web.

Subiecte

căutare IA
motor de răspunsuri
citări

Încercați KI.ordo

Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.

Porniți demo-ul

← Toți termenii

Termeni înrudiți

Căutare IA

Căutarea IA desemnează metodele de căutare care folosesc IA pentru a sesiza intenția din spatele unei interogări, a pondera rezultatele și, adesea, a genera un răspuns rezumat cu surse, în loc de o simplă listă de linkuri. Din punct de vedere tehnic, folosesc căutarea după cuvinte-cheie, căutarea vectorială pe embedding-uri sau o combinație a celor două, urmate frecvent de un model lingvistic. Exemple sunt motoarele de răspunsuri de pe web și căutarea internă în cunoștințe, care ajută angajații să găsească ce au nevoie în manuale și regulamente.

Căutare
Cunoștințe
+1

Optimizarea pentru motoarele generative (GEO)

Optimizarea pentru motoarele generative (GEO) cuprinde măsurile prin care conținutul devine vizibil și este citat ca sursă de sistemele de căutare bazate pe IA, precum ChatGPT, Perplexity sau rezumatele IA din motoarele de căutare. Termenul provine dintr-o lucrare de cercetare din 2023. Factorii-cheie includ răspunsuri clare, ușor de citat direct, o structură curată, fapte dovedite, informații actuale și autori identificabili. GEO completează optimizarea clasică pentru motoarele de căutare (SEO), fără a o înlocui.

căutare IA
SEO
+1

Șablon

Căutarea zero-click

O căutare zero-click apare atunci când utilizatorii primesc răspunsul direct pe pagina de rezultate, de exemplu prin casete cu răspunsuri evidențiate sau prin rezumate generate de IA, și nu mai accesează un site web. Pentru companii, aceasta reduce traficul chiar și atunci când conținutul lor servește drept sursă. A fi vizibil ca sursă citată devine astfel mai important: prin răspunsuri clare, fapte susținute și pagini bine structurate.

Șablon

Generare augmentată prin regăsire (RAG)

Generarea augmentată prin regăsire combină căutarea cu generarea de text: înainte de a răspunde, sistemul caută într-o colecție de cunoștințe – de exemplu manuale, regulamente sau FAQ-uri – pasajele relevante și le transmite modelului lingvistic drept context. Răspunsul se bazează astfel pe conținut actual, specific companiei, și nu doar pe cunoștințele de antrenare ale modelului. Aceasta reduce afirmațiile inventate, face sursele verificabile și permite actualizări fără reantrenare.

RAG
căutare în cunoștințe
+1