News

Jak programiści mogą wykorzystać modele Sonar LLM od Perplexity

Kamael08 mins
Jak programiści mogą wykorzystać modele Sonar LLM od Perplexity

Nowe Możliwości dla Programistów dzięki Modelom Perplexity Sonar

Podstawowa różnica między Sonar a Sonar Pro związana jest z poziomem złożoności odpowiedzi i metodą wyszukiwania informacji. Podczas gdy standardowy model korzysta zwykle z jednego wyszukiwania internetowego, Sonar Pro przeprowadza kilka wyszukiwań, zbierając dane z różnych źródeł.

Czym Są Modele Sonar?

Sonar Pro został zaprojektowany specjalnie do obsługi skomplikowanych zapytań, wymagających rozbudowanych analiz i kontekstu. Kluczowe funkcje tej wersji obejmują:

Sonar oferuje elastyczne opcje cenowe: podstawowy model dostępny jest za 5 USD za 1000 wyszukiwań lub 1 USD za każde 750 000 wprowadzonych/wygenerowanych słów. Sonar Pro jest natomiast wyceniany na 3 USD za 750 000 słów wejściowych oraz 15 USD za 750 000 słów wyjściowych, co sprawia, że jest bardziej odpowiedni do bardziej wymagających zastosowań.

Sonar oferuje programistom wiele korzyści, które mogą znacząco ułatwić budowanie innowacyjnych aplikacji:

Sonar występuje w dwóch wersjach: Sonar oraz Sonar Pro. Oba modele wyróżniają się możliwością bezpośredniego przeszukiwania internetu w czasie rzeczywistym, co oznacza, że dostarczają zawsze aktualnych odpowiedzi. W przeciwieństwie do klasycznych LLM, które bazują wyłącznie na wcześniej załadowanych danych, Sonar pobiera informacje z najnowszych źródeł, eliminując problem nieaktualnych treści.

Dlaczego Warto Korzystać z Sonar?

Modele Sonar obsługują również strukturalne formaty wyjściowe, co daje programistom możliwość odbierania wyników w dobrze zorganizowanych formatach, dostosowanych do różnych zastosowań.

  • Aktualne informacje: Dostęp do najświeższych danych z internetu zapewnia rzetelność odpowiedzi.
  • Zwiększona dokładność: Dzięki rygorystycznemu sprawdzaniu źródeł, Sonar zmniejsza ryzyko błędnych informacji.
  • Automatyczne cytowania: Każda odpowiedź zawiera linki do źródeł, co sprzyja transparentności.
  • Elastyczne API: Perplexity udostępnia prosty interfejs API, który ułatwia integrację modeli Sonar.
  • Strukturalne formaty danych: Możliwość dostosowywania wyników do konkretnych formatów, np. JSON.

Analiza Modele Sonar

Podstawowy model Sonar jest zoptymalizowany pod kątem szybkości i niskich kosztów obliczeniowych, więc doskonale sprawdzi się w prostych zapytaniach czy standardowych zastosowaniach. Sonar Pro, z kolei, jest przeznaczony do bardziej skomplikowanych zapytań, które wymagają analizy wieloetapowej i utrzymania kontekstu rozmowy.

  • Obsługa bardziej złożonych zapytań: Sonar Pro przewyższa standardowy model swoją zdolnością do przetwarzania wieloetapowych zapytań.
  • Zaawansowane wyszukiwanie informacji: Przeszukuje internet wielokrotnie, aby dostarczyć jak najpełniejszej odpowiedzi na zapytania użytkownika.
  • Poszerzone okna kontekstowe: Zapewniają spójność nawet w długich konwersacjach AI z użytkownikiem.


import requests
from pydantic import BaseModel

class AnswerFormat(BaseModel):
first_name: str
last_name: str
yearofbirth: int
numtermsas_president: int

url = "https://api.perplexity.ai/chat/completions"
headers = {"Authorization": "Bearer YOURAPIKEY"}
payload = {
"model": "sonar",
"messages": [{"role": "user", "content": "Podaj informacje o Donaldzie Trumpie w formacie JSON"}],
"response_format": {
"type": "json_schema",
"jsonschema": {"schema": AnswerFormat.modeljson_schema()},
},
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=payload).json()
print(response)

Sonar obsługuje także wyniki w formacie JSON, co ułatwia ich dalsze przetwarzanie i integrację np. z bazami danych lub innymi systemami AI:


import requests

def getresultscitations(api_key, query):
url = "https://api.perplexity.ai/chat/completions"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "sonar-pro",
"messages": [{"role": "user", "content": query}]
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
return response.json()

Przykładowe zapytanie

apikey = "TWOJKLUCZ_API"
query = "Jacy znani CEO firm technologicznych byli obecni na inauguracji Trumpa?"
response = getresultscitations(api_key, query)

print(response)

Sonar można bez problemu zintegrować z aplikacjami za pomocą rozbudowanego API. Oto przykład kodu, który pozwala na pobieranie wyników z cytowaniami:

Modele Perplexity Sonar to duży krok naprzód w dziedzinie wyszukiwania opartego na AI. Możliwość przetwarzania zapytań w czasie rzeczywistym, generowania ustrukturyzowanych odpowiedzi oraz automatyczne cytowania sprawiają, że Sonar wyróżnia się na tle konkurencji. Dla programistów oznacza to nowe możliwości w budowaniu aplikacji, które mogą dostarczać rzetelne i aktualne dane, dostosowane do indywidualnych potrzeb użytkowników.

Obsługa Strukturalnych Wyników

Porównanie modeli Sonar

Jednym z kluczowych atutów modeli Sonar jest ich rozszerzona długość okna kontekstowego, co pozwala na pracę z dużą ilością danych w jednym zapytaniu i utrzymanie spójności w dłuższych interakcjach. Dodatkowo, Sonar automatycznie dodaje cytowania do swoich odpowiedzi, zwiększając tym samym poziom przejrzystości i umożliwiając użytkownikom weryfikację źródeł.

Podsumowanie

Perplexity, innowacyjna firma zajmująca się wyszukiwaniem opartym na sztucznej inteligencji, stworzyła serię modeli językowych Sonar. Te zaawansowane modele LLM (Large Language Models) przenoszą sztuczną inteligencję na nowy poziom, umożliwiając szybki dostęp do aktualnych informacji dostępnych w sieci oraz eliminując główne ograniczenia tradycyjnych modeli, takie jak przestarzałe informacje czy tzw. „halucynacje” AI.

Related News