编译：周静

本篇内容是 Perplexity 创始人 Aravind Sriniva 和 Lex Fridman 对谈的精华整理。除了分享了 Perplexity 的产品逻辑，Aravind 也解释了为什么 Perplexity 的终极目标并不是颠覆 Google，以及 Perplexity 在商业模式上的选择，技术思考等。

随着 OpenAI SearchGPT 的发布，AI 搜索的竞争、wrapper 和模型公司在这件事情上的优劣势讨论再次成为市场焦点。Aravind Srinivas 认为，搜索其实是一个需要大量行业 know-how 的领域，做好搜索不仅涉及到海量的 domain knowledge，还涉及到工程问题，比如需要花很多时间来建立一个具有高质量 indexing 和全面的信号排名系统。

在《为什么 AGI 应用还没有大爆发》中，我们提到 AI-native 应用的 PMF 是 Product-Model-Fit，模型能力的解锁是渐进式的，AI 应用的探索也会因此受到影响，Perplexity 的 AI 问答引擎是第一阶段组合型创造的代表，随着 GPT-4o、Claude-3.5 Sonnet 的先后发布，多模态、推理能力的提升，我们已经来的 AI 应用爆发的前夜。Aravind Sriniva 认为，除了模型能力提升外， RAG、RLHF 等技术对于 AI 搜索同样重要。

01. Perplexity 和 Google 不是替代关系

Lex Fridman：Perplexity 是如何运作的？搜索引擎和大模型分别在其中扮演了什么角色？

Aravind Srinivas：对 Perplexity 最合适的形容是：它是一个问答引擎。人们问它一个问题，它就会给出一个答案。但不同的是，它给出的每个答案都会有一定的来源作为支撑，这和学术论文写作有点像。引用的部分或者说信息来源是搜索引擎在发挥作用。我们结合了传统搜索，并提取了其中和用户提问相关的结果。然后会有一个 LLM 根据用户的 query 和收集到的相关段落，生成一个格式很适合阅读的答案。这个答案中的每一句话都会有恰当的脚注，用来标注信息的来源。