Perplexity Deep Research nedir ve nasıl kullanılır?

Bugün sıcak bir konuda bir uzmana mı ihtiyacınız var? Şaşkınlık, Şaşkınlık Derin Araştırma'nın ihtiyacınız olan bilgileri sağlayabileceğini vaat ediyor. Yapar mı? Hadi bulalım.

Yapay zeka (AI) şirketi Perplexity, arama için Google'dan daha iyi olmasının yanı sıra, yeni Derin Araştırma özelliği ile her konuda uzman olmak istiyor.

Perplexity AI tarafından Şubat 2025'te piyasaya sürülen bu son teknoloji araç, özel konular hakkında kapsamlı raporlar sunmak için otonom akıl yürütmeyi hızlı işlemeyle birleştirir.

Perplexity'ye göre, "Bir Derin Araştırma sorusu sorduğunuzda, Perplexity düzinelerce arama yapar, yüzlerce kaynağı okur ve kapsamlı bir rapor sunmak için materyal aracılığıyla nedenler sunar."

Şaşkınlık nasıl çalışır?

Şirket, özünde, Perplexity Deep Research'ün karmaşık konuların sistematik olarak araştırılmasını sağlayan test süresi hesaplama (TTC) genişletme adı verilen tescilli bir çerçeve kullandığını iddia ediyor.

Statik sonuçları alan geleneksel arama motorlarının aksine, TTC mimarisi, analiz döngüleri aracılığıyla anlayışını yinelemeli olarak iyileştirerek insan bilişsel süreçlerini taklit eder. Sistem, sorguyu alt bileşenlere ayırarak başlar, ardından otonom olarak düzinelerce web araması gerçekleştirir, yüzlerce kaynağı değerlendirir ve olasılıksal akıl yürütme modelleri aracılığıyla bulguları sentezler.

Bu katmanlı yaklaşım, yapay zekanın çelişkili bilgileri uzlaştırmasına, ortaya çıkan kalıpları belirlemesine ve yetkili kaynaklara öncelik vermesine olanak tanır - bu, titiz "İnsanlığın Son Sınavı" AI kıyaslamasında %21,1 puanla kanıtlanmış bir yetenektir. Bu kulağa kötü gelebilir, ancak karşılaştırıldığında GPT-4o %3.1 puan aldı ve DeepSeek-R1 %8.5 ile geldi.

Şaşkınlık bu akıl yürütmeyi "konu alanları hakkında daha fazla bilgi edindikçe araştırma planını iyileştirmek" olarak tanımlar. Bu, bir insanın yeni bir konuyu nasıl araştırabileceğine ve süreç boyunca anlayışını nasıl geliştirebileceğine benzer."

Alternatif olarak, DistributedApps.ai CEO'su ve CSA GCR'de araştırma başkan yardımcısı olan Ken Huang, TTC'yi "girdi verilerini alan ve bir çıktı üretmek için öğrenilen parametrelerini uygulayan bir model" olarak tanımlıyor. Sinir ağları için bu, matris çarpımlarını ve aktivasyon fonksiyonlarını kullanarak ağ katmanları boyunca ileriye doğru yayılmayı içerir."

Sizi bilmem ama bu, bir sorunun cevabını nasıl akıl yürüttüğüme pek benzemiyor.

Bununla birlikte, Perplexity Deep Research, iki ila dört dakika içinde uzman düzeyinde raporlar sunmak için paralelleştirilmiş veri alımı ve hiyerarşik özetleme teknikleri kullanır. Bir insan araştırmacı aynı istek için saatler harcayabilir.

İlk testler, Perplexity'nin en yeni yapay zeka aracının Google'ın Gemini için Derin Araştırmasından ve OpenAI'nin Derin Araştırmasından daha hızlı olduğunu gösteriyor. Merak ediyorum, yapay zekanın iş dünyası için ne kadar devrim niteliğinde olduğuna dair tüm bu konuşmalarla, üç şirketin de ciddi araştırma işlevlerini neden "Derin Araştırma" olarak tanımladığını merak ediyorum. Gerçek yaratıcılık, herhangi bir yapay zekanın güçlü yönü gibi görünmüyor.

Şaşkınlığı işe koymak

Yani, Şaşkınlık çok hızlı, ama malları teslim edebilir mi?

Cevap "bir nevi". Bir TechRadar incelemesi, Şaşkınlığın oldukça fazla halüsinasyon gördüğünü öne sürdü. Testlerimde, programdan uzman olduğum ve çok az kişinin olduğu üç konuyu derinlemesine incelemesini istedim. Bu konuların tamamı: Ticari İnternet Değişiminin (CIX) tarihi ve etkisi; Sir Édouard Percy Cranwill Girouard'ın Doğu Afrika Protektorası'ndaki rolü; ve x86 Unix masaüstü dağıtımlarının geçmişi.

Şaşkınlık, her üç konu için de yararlı bir özet sundu, ancak hiçbir şekilde uzman düzeyinde bir rapor sunmadı. Bu derinlik için beni işe almalısın. Daha önce olduğu gibi, Perplexity'nin çıktısını diğer yapay zeka sohbet robotlarına tercih ediyorum çünkü satır içi alıntıları yanıtlarını iki kez kontrol etmeyi kolaylaştırıyor.

Buna ek olarak, Şaşkınlık büyük hatalar yapmasa da, yeterince küçük hatalar yaptı, bu yüzden aklımda bir Şaşkınlık raporunu öylece teslim edip onun toplanmasını bekleyemeyeceğiniz konusunda hiçbir soru yok. Hayır, yine de cevaplarını kontrol etmeniz gerekiyor. 2025'te Yapay Zekanın Durumuna hoş geldiniz.

Tabii ki, bu sorulardan herhangi birine cevap vermeniz pek olası değil. Şaşkınlık, finans, pazarlama ve ürün araştırması için iyi olduğunu iddia ediyor, bu yüzden ona kalbime yakın ve sevgili bir soru sordum: "Bana ticari olarak başarılı bir Linux masaüstünün nasıl yapıldığını anlat."

Yapay zekanın bana verdiği cevaplar kulağa hoş geliyordu, ancak çoğu zaman ince ayrıntılara gelince yanılıyorlardı.

Örneğin yapay zeka, şirketlerin ve kullanıcıların masaüstü işletim sistemlerinden uzun vadeli istikrar istediklerini söyledi. Bu doğru. Sonuçta, Statcounter'a göre, dünya çapındaki masaüstü bilgisayarların %69'unun hala Windows 10 çalıştırmasının bir nedeni var.

Bununla birlikte, bu gerçeği belirten aynı paragrafta, rapor Ubuntu Linux'un yalnızca altı aylık bir yaşam döngüsüne sahip olduğunu belirtiyor. Ah, yanlış. Artık Ubuntu Linux'u bir düzine yıla kadar destekle çalıştırabilirsiniz. Bence bu herkes için yeterli uzun vadeli istikrar.

Kısacası, Perplexity'nin ödevini hedef konuları için bile iki kez kontrol etmek için hala gerçek uzmanlara ihtiyacınız var.

Yine de Perplexity Deep Research, günlük sorgu limitleriyle de olsa Deep Research'e ücretsiz erişim sunarak gelişmiş yapay zeka araştırma araçlarındaki premium fiyatlandırma trendini bozuyor.

Abone olmayanlar, gündelik araştırma ihtiyaçları için yeterli olan beş ücretsiz günlük sorgu alırken, Pro aboneleri, ayda 20 ABD doları, günlük 500 sorgu alır. Bu fiyat, ChatGPT Pro abonelerine ayda 200 ABD dolarından sunulan OpenAI'nin Deep Research'ünden çok daha ucuz. Öte yandan, Derin Araştırma ile birlikte gelen Google Gemini Advanced, çok sayıda başka özelliğe sahip ve aylık 20 dolara mal oluyor.

Şaşkınlık Derin Araştırması nasıl kullanılır?

Perplexity Deep Research'ü herkes deneyebilir. Araç minimum teknik uzmanlık gerektirir:

  1. perplexity.ai
    gidin

  2. Arama çubuğunun yanındaki mod açılır menüsünden "Derin Araştırma"yı seçin

  3. Doğal dil kullanarak araştırma soruları girin (örneğin, "mRNA aşı platformlarının karşılaştırmalı analizi")

  4. Rapor oluşturmayı bekleyin (genellikle 2-4 dakika)

  5. Sonuçları şu şekilde dışa aktarın:

    • PDF

    • İndirim

    • Şaşkınlık Sayfası (başkalarıyla çalışmak istiyorsanız kullanışlıdır)

    İleri düzey kullanıcılar, aşağıdaki seçeneklerle çıktı kalitesini artırabilir:

    • Sorgu İfadesi: Soruları açık kapsam parametreleriyle çerçeveleyin ("Analizi 2022-2024 klinik denemeleriyle sınırlayın")

    • Kaynak Ağırlıklandırma: İpuçları aracılığıyla etki alanlarına öncelik verin ("NIH tarafından finanse edilen çalışmalara odaklanın")

    • Format Direktifleri: Yapısal ihtiyaçları belirtin ("Örneklem büyüklüğü kriterleriyle metodoloji bölümünü dahil et"

Pro aboneleri, toplu işleme için özel şablon oluşturma ve uygulama programlama arayüzü erişimi gibi ek özellikler kazanır.

Yerel Android ve iOS uygulamalarının 2025'in ikinci çeyreğinde kullanıma sunulması planlanıyor, ancak şimdilik web arayüzünü kullanmanız gerekiyor.

Peki, Şaşkınlık Derin Araştırma denemeye değer mi? Kendiniz kontrol edin ve görün. Yardımcı olup olmadığı konusunda iyi bir fikir edinmek için AI ile ücretsiz olarak yeterince şey yapabilirsiniz.

Şaşkınlık, Google'ın yerine kullandığımda benim için hala en kullanışlı araç, bu yüzden bir abonelik için ödeme yapıyorum. Dikkatli kullanıldığında, birçok insanın bunu ciddi araştırma projeleri için bir başlangıç noktası olarak yararlı bulacağını düşünüyorum.