Perplexity AI：生成式搜索的颠覆者

刚刚成立满两年，Perplexity AI已经变成了我日常频繁使用的工具，甚至取代了我对 Google搜索的依赖 —— 而我并非个案。该公司仅凭不到 50 名员工，已经吸引了数千万用户。他们目前的年收入超过 2000 万美元，并且在与 Google 与 OpenAI 竞争搜索引擎的未来中显得尤为突出。他们近期的 6300 万美元融资活动使公司估值超过了 10 亿美元，得到了 Nvidia、Jeff Bezos 等众多投资者的青睐。Nvidia 的 CEO Jensen Huang 表示他“几乎每天都会使用这款产品”。

• 在人工智能和搜索技术的快速发展中，Perplexity AI 正在成为一个强大的新角色，它将对话式人工智能和网络搜索功能融为一体。

• Perplexity AI 是一个答案引擎，它使用大型语言模型来提供复杂问题的答案以及相关来源和引文。

• Perplexity AI 正在利用先进的人工智能重新定义在线搜索和搜索引擎优化，为谷歌提供个性化和透明的替代方案。

• 该公司的核心产品是由 OpenAI 的 GPT 3.5 和微软必应支持的搜索界面，提供带有验证引文的摘要答案。

• Perplexity AI 不仅仅是一个搜索引擎，它还是一个应用广泛的工具，横跨多个领域。它拥有强大的自然语言处理能力和最新信息。

• Perplexity AI 可为用户提供即时的问题解答、相关来源和引文以及上下文回复。它有利于学术研究、记者事实核查、内容营销和企业市场研究。

以下文章是基于与联合创始人兼产品负责人Johnny Ho深入访谈，他详细介绍了 Perplexity 如何打造 AI产品 —— 这可能预示着许多公司未来AI产品开发的方向：

1. 以 AI 为先导： 从“如何推出产品？”开始，他们在每一个公司建设的步骤中都积极寻求 AI 的建议，员工在求助同事之前，首先向 AI 寻求答案。

2. 组织灵活高效： 尽量通过并行工作方式来减少各部门间的协调成本。

3. 小团队高效运作： 典型的团队规模为两到三人。他们评价极高的播客就是由一人独立负责的。

4. 精简的管理层： 优先考虑自我驱动的独立贡献者，避免聘请那些主要通过指导他人来发挥作用的管理者。

5. 对未来的洞察： 团队预见到，随着时间的推移，那些既懂技术又具备产品敏感度的项目经理或工程师，将成为公司中最具价值的资产。

1. 如何利用AI工具来构建Perplexity？

在公司成立初期，团队遇到了许多不熟悉的领域，例如产品管理、项目管理、财务和人力资源。幸运的是，GPT-3 的早期采用改变了公司的格局。在公司的发展过程中，经常向人工智能咨询有关定义和执行任务的见解。例如，向人工智能提出“X 是什么？”和“应该如何正确完成 X？”等问题，询问产品发布流程及其基本步骤。虽然人工智能提供的步骤是近似的，但对于像 Perplexity 这样的新兴企业来说，它们被证明足够有效。就像人类的反应一样，这些人工智能生成的答案通常需要通过反复试验来改进。因此，Perplexity 坚持不懈地努力迭代改进。

原本需要几天才能摸索清楚的事务，借助 AI 和恰当的引导，可以在五分钟内迅速开展。至今仍在采用这种方式。就这个星期向 Perplexity 提问：“我应该如何撰写一封邀请别人加入 Perplexity Pro 的邮件？”

Perplexity甚至尝试过利用 AI 来开发产品。然而，当事涉到编程时，现有的 AI 工具仍不够成熟。它能帮助团队撰写脚本，但若要创建一个稳定的平台，现有代码还远远不够。尽管技术不断进步，最新的模型也只是提供了一些模板，还不能用它来设计持久的新型抽象。

2. 由多少产品经理负责？

Perplexity公司有 50 名员工，目前只有两名专职产品经理掌舵。我们的项目通常只需要一两个人的小团队。即使对于最复杂的任务，团队人员也不会超过四个人。以播客为例：从最初的规划阶段到最终的执行，播客都由一个人单独策划。尽管这位多面手员工的职业是品牌设计师，但他在音频制作方面也非常出色，并付出了额外的努力来确保我们的播客吸引并吸引观众。令人惊讶的是，产品经理在整个过程中只扮演了次要角色。

对于需要复杂决策和深入参与的项目，Perplexity严重依赖产品经理。他们面临的主要挑战在于准确引导潜在的应用场景。在人工智能领域，前景充满着无数的可能性，产品经理有责任根据数据和用户洞察做出关键决策。其中一个难题是在提高生产力的应用程序和更具互动性的聊天机器人之间找到平衡。虽然公司最初选择优先考虑生产力，但围绕这一选择的争论仍在持续。

展望未来，Perplexity计划在明年再招聘一到两名产品经理。尽管如此，对候选人的标准仍然很严格。

3. PM招聘时最看重什么（可能别人不太注重的）？

Perplexity的成功很大程度上归功于优秀的招聘和保持极高的标准。鉴于AI快速的工作节奏，首先看重应变能力和主动性。在资源受限的情况下能够积极建设和承担多种职责的能力，对公司至关重要。

观察产品经理的简历，很多人将帮助他人和达成共识放在首位。随着人工智能（AI）的发展，这些能力的重要性将降低。因此，管理流程或领导团队的能力并不是首要考虑的。更看重那些能对用户产生显著影响的优秀个体贡献者，而不是仅限于他们所在公司的影响。如果简历中出现“敏捷专家”或“Scrum 主管”，可能并不适合Perplexity的需求。

此外，人工智能让产品经理能够进行更多的个人贡献，尤其是在数据分析和客户洞察方面。当然，基础的数学、统计学知识和编程能力依然是必需的，但成为一个真正具备技术背景的产品经理前所未有的容易。

Perplexity依然重视文化的匹配和合作的便捷性，但不再那么需要那些主导他人工作的人才，因为有了人工智能，这已经不是必需的了。随着公司规模的扩大，这种情况可能会改变，但在目前的规模下，需要开发的产品远多于可以参与的人手。

展望未来，整个行业的管理层会趋于精简。如果预测，具有技术背景且懂得产品美学的产品经理或工程师，将成为公司最宝贵的资产。

4. 团队什么原则来组建和调整？

Perplexity的团队是依据产品、用户类型、用户体验、成果，还是其他关键原则来组建的？Perplexity目标是尽量减少团队协调上的阻碍，这个概念来源于 Alex Komoroske 在 他的黏菌组织演示文稿中的描述。基本思想是，随着规模的扩大，不确定性和意见分歧导致的协调成本会增加，而简单增加管理层并不能有效解决问题。团队成员的目标可能会出现错位，他们可能会对上级不真实汇报，而上级也可能向更高层的管理者误报。若要与组织中其他部分的人交流，往往需要通过多层级的沟通。

更理想的方式是保持团队对总体目标的一致认识，并通过共享可重用的指导手册和流程，使不同项目能并行推进。特别是在 AI 技术的帮助下，团队可以通过利用 AI 进行“橡皮鸭调试”，即用 AI 帮助梳理和验证想法，从而减少对完美一致性和全面共识的依赖，有效降低协调成本。团队还会在内部文档中持续更新团队成员的联系信息，以便在需要时可以直接联系相关人员，这依赖于高度的相互信任。

更为重要的是，有了 AI 的辅助，团队无需频繁进行人与人之间的直接沟通。在向他人提问之前，你或许可以先让 AI 花一分钟时间帮助降低沟通成本，为每个人自行解决问题提供一个合理的出发点。

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