Поисковый алгоритм Perplexity

Если коротко:
1. Гибридный поиск (ключевые слова + семантика).
2. Фильтрация мусора.
3. Каскадное ранжирование:
3.1. сначала быстрые лексические и embedding-оценки
3.2. затем более дорогие кросс-энкодеры

Более развернуто (цитаты из статьи):
1. Поиск начинается с поиска по нашему индексу. Мы не навязываем выбор между лексическим и семантическим поиском. Вместо этого мы обращаемся к поисковому индексу через оба метода и объединяем результаты в гибридный набор кандидатов. На этом этапе приоритет отдается полноте, а не точности - последующие этапы конвейера будут оптимизироваться с учётом точности.

2. Процесс продолжается этапами предварительной фильтрации, на которых мы применяем базовые эвристические методы и фильтры первого отбора для удаления из набора кандидатов явно несоответствующего требованиям или устаревшего контента.

3. Затем мы применяем несколько этапов последовательного ранжирования. На более ранних этапах используются лексические и встраиваемые оценщики, оптимизированные для скорости. По мере постепенного отсева набора кандидатов мы используем более мощные модели кросс-энкодеров для окончательного результата.

Источник - блог perplexity.ai.

#geo