Le blogue Perplexity

Two stacks of four browser-page views represent an attacked page and its clean twin, with the injection present only in the attacked stack.
Recherche2 nov. 2026BrowseSafe++ : renforcer les défenses contre l’injection d’invite en conditions réellesUn banc d’essai ouvert et deux détecteurs légers pour les agents de navigateur.
Woman seated on a sofa using a smartphone.
Actualités3 nov. 2026Computer pour le commerce électronique est conçu pour la croissance des marquesUtilisez Computer pour le commerce électronique afin d’analyser les ventes Shopify, de créer des pages produits et de concevoir des campagnes publicitaires et par courriel qui stimulent la croissance.
  1. Man pulling back curtain on horizon
    Idées1 nov. 2026La conférence sur la connaissance
  2. Abstract glass panel with illuminated edges separating light and shadow against a dark background.
    Actualités15 oct. 2026SPACE, la plateforme de bacs à sable qui propulse Computer, passe au code source ouvertPerplexity publie en code source ouvert SPACE, la plateforme de bacs à sable qui propulse Computer, pour aider les développeurs à concevoir des agents d'IA autonomes plus sûrs
  3. Two people working at separate desks in a dimly lit office.
    Développeurs28 sept. 2026L'API Agent prend désormais en charge les agents réutilisablesLes équipes créent des agents réutilisables dotés de profils, de Skills et de connecteurs gérés versionnés qu'elles peuvent partager entre les applications.

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  1. Agents autonomes : définition et fonctionnementCe guide explique ce que sont les agents autonomes, comment ils planifient, utilisent des outils, mémorisent l’information et vérifient leur travail, et comment les gens s’en servent pour la recherche, les courriels, les travaux scolaires et le magasinage.
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  4. Mémoire des agents d’IA : comment créer des agents d’IA dotés d’un contexte persistantCe guide explique ce qu’est la mémoire des agents d’IA, comment les mémoires de travail, épisodique, sémantique et procédurale fonctionnent ensemble, et comment créer et tester des agents qui s’améliorent grâce à un contexte persistant.
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  6. Comment faire le réglage fin d’un LLM [et quand utiliser plutôt la RAG ou l’ingénierie de requêtes]Ce guide explique comment effectuer le réglage fin d’un LLM étape par étape, compare le réglage fin complet avec LoRA et QLoRA, et montre quand l’ingénierie de requêtes ou la RAG est la meilleure façon d’améliorer les sorties d’un modèle.
  7. Les plongements de texte expliqués : leur fonctionnement [+exemples]Ce guide explique ce que sont les plongements de texte, comment ils transforment le texte en vecteurs qui en saisissent le sens, et comment choisir, évaluer et appliquer des modèles de plongement à la recherche, au RAG et à d’autres cas d’utilisation concrets.
  8. Une nouvelle certification FedRAMP étend Perplexity à davantage de flux de travail gouvernementauxGrâce à une nouvelle certification FedRAMP, les agences fédérales peuvent effectuer des recherches sur le Web en temps réel avec Perplexity et obtenir des réponses sourcées.
  9. Mise en œuvre d’une RAG de base : tutoriel étape par étapeCe tutoriel accessible aux débutants explique le fonctionnement d’une mise en œuvre RAG de base, présente les pratiques exemplaires et vous guide dans la création d’un système RAG fonctionnel en ligne de commande avec Python, ChromaDB et les modèles de plongement et de langage de Perplexity.
  10. Comment fonctionne une passerelle LLM? Guide pratique pour les équipes d’ingénierieUne passerelle LLM est un proxy inverse qui achemine, authentifie, met en cache et journalise vos appels de modèles. Ce guide suit le parcours d’une requête à travers une passerelle, présente les risques de sécurité et de fiabilité à prévoir, et compare les options : développement interne, auto-hébergement, service géré et passerelle d’API.