功能强大的Perplexity Copilot：基于GPT4的AI搜索引擎助手
最近，AI搜索引擎Perplexity 推出了Copilot 新功能。Perplexity Copilot是一个交互式AI搜索助手，通过交互式输入来改善搜索体验，为用户提供丰富的个性化答案。Copilot由GPT-4提供支持，比较智能，可以根据我们的搜索问题拆解成几个步骤，然后自动整合信息返回准确的结果，从而大大节省我们的时间。
Perplexity的Copilot 默认是不开启的，要点击右边copilot，才会开启。
开启后copilot变成蓝色，后面还有一个数字5，意思是4小时内copilot有5次免费使用机会
●案例1：查找多个企业融资信息，生成表格
这是几家创业企业：格灵深瞳、云天励飞、依图科技、潞晨。首先分别搜索这些公司最新的融资情况，然后根据搜索结果列出表格如下： | 企业名称 | 融资金额 |融资轮次 |投资机构 |估值 | | ---- | ---- | | 依图科技 | 1亿美元 | C＋轮|兴业国信资管 |超过150亿|
可以看到，copilot首先把这个问题拆分成了格灵深瞳 融资情况、云天励飞 融资情况、依图科技 融资情况、潞晨 融资情况这4个问题，然后在新闻中进行搜索，然后搜索到31个网页。然后，copilot居然让我提供具体融资信息。这就有点搞笑了。我直接选择skip跳过，看copilot能否找出这些信息。
然后copilot继续搜索新闻和网页：
最终找到全部融资信息，然后整理成了表格：
后面还有详细的引用来源和出处。如果我们觉得某个结果有问题，可以点击进入引用的网页，进行查验校对。
用谷歌查找格灵深瞳的最新信息，发现格灵深瞳已经上市，而表格中关于格灵深瞳的信息还是2014年的融资信息，此外依图科技的信息也不对。所以，这个任务copilot是理解的，但是完成的并不好。
下面是没有使用copilot功能，直接搜索出来的结果，也完成的不太好：
●案例2：写一个最近AI新闻的总结稿件
write an Al newsletter summarizing everything that has happened this month.
Copilot问我要选择哪些具体话题，比如Al in digital theft and cyber security 、Al's diversity crisis and its impact、G7 leaders on Al governance 等。我全部勾选了，然后copilot开始将这个问题拆分成5个小问题，在新闻中进行搜索。
最后总结出一篇新闻稿：
仔细看了下，copilot理解的不是很准确，我只要这个月的AI新闻，但是给出的是2023年的AI相关新闻。
●案例3：列出上周AI领域发生的10件事情并将相关链接放到表格中
List 10 things that happened in AI last week and Put it in a table with links to sources
Copilot问我要把哪些时间包括在里面，我勾选了前面的7项
最终结果如下：
可以看到里面还有4月份的事情，所以任务完成的也不是很理想，但总体上还可以，可以给个60分吧
●案例4：眼镜今年AI股票的表现情况，总结相关趋势和时间。
Research this year's performance of AI stocks. Summarize their trends and any notable events.
copilot告诉我，2023年值得关注的AI股票包括微软公司(MSFT)、亚马逊公司(AMZN)、英伟达公司(NVDA)、C3.ai Inc(AI)、Alphabet公司(GOOGL)等。在选择投资AI股票时，重要的是要考虑AI技术的上行潜力、市值和有形投资或风险敞口。这个看起来还不错，可以给70分。
●案例5：总结网页
Give an in-depth summary of the content on this website: https://www.nbcnews.com/data-graphics/chat-gpt-artificial-intelligence-how-chatbot-work-rcna83266
Copilot问我想从文章中了解哪些信息，我输入了：how chatgpt works，然后点击continue
Copilot不仅看了这篇文章，还搜索了how chatgpt works的相关文章，然后给出总结：
对照原文，我觉得copilot总结的不错，可以给80分。
●案例6：查找AIGC相关信息，作为文章素材
I am writing an essay on generative AI. Please find the latest studies, statistics, and developments related to this topic and compile them into a structured list of notes.
Copilot问我希望包括的类型，全部勾选了。
然后Copilot把这个问题拆解成了5个小问题，分别在新闻网站搜索AIGC的进展，在arvix上搜索AIGC的论文等。然后给出了结果：
比较全面，大大节省了自己一条条去检索的时间，可以给90分。
小结：Perplexity Copilot相比传统搜索，智能化程度大大提高，相当于我们有一个智能的小秘书，可以根据我们的需求进行对话交互，自动的根据目标拆解问题，自动整合信息，从而提供更加精准的结果，无需我们在传统搜索中进行多次搜索。我觉得这个方向是对的，未来可以更加智能精准化。但是，目前除了在总结网页、搜索一些结构化信息方面表现不错外，稍微复杂一些的需求Perplexity Copilot还是无法实现。