Perplexity ブログ

Two stacks of four browser-page views represent an attacked page and its clean twin, with the injection present only in the attacked stack.
研究2026年11月2日BrowseSafe++:実世界のプロンプトインジェクションに対するより強固な防御の構築ブラウザエージェント向けのオープンなベンチマークと2つの軽量検出器。
Woman seated on a sofa using a smartphone.
ニュース2026年11月3日Eコマース向けComputerは、ブランドの成長のために作られていますEコマース向けComputerで、Shopifyの売上を分析し、製品ページを作成して、成長につながる広告キャンペーンやメールキャンペーンを作成しましょう。
  1. Man pulling back curtain on horizon
    アイデア2026年11月1日知識についての講演
  2. Abstract glass panel with illuminated edges separating light and shadow against a dark background.
    ニュース2026年10月15日Computerを支えるサンドボックスプラットフォーム「SPACE」をオープンソース化Perplexityは、開発者がより安全な自律型AIエージェントを構築できるよう、Computerを支えるサンドボックスプラットフォーム「SPACE」をオープンソース化します
  3. Two people working at separate desks in a dimly lit office.
    開発者2026年9月28日Agent APIが再利用可能なエージェントをサポートチームは、アプリケーション間で共有できるバージョン管理されたプロファイル、スキル、管理されたコネクタを使用して、再利用可能なエージェントを作成できます。

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  1. 自律型エージェントとは:その概要と仕組みこのガイドでは、自律型エージェントとは何か、どのように計画を立て、ツールを使い、記憶し、自らの作業を確認するのか、そしてリサーチ、メール、授業の課題、ショッピングにどう活用されているのかを解説します。
  2. Eコマース向けComputerは、ブランドの成長のために作られていますEコマース向けComputerで、Shopifyの売上を分析し、製品ページを作成して、成長につながる広告キャンペーンやメールキャンペーンを作成しましょう。
  3. BrowseSafe++:実世界のプロンプトインジェクションに対するより強固な防御の構築ブラウザエージェント向けのオープンなベンチマークと2つの軽量検出器。
  4. AIエージェントのメモリ:永続的なコンテキストを持つAIエージェントの構築方法このガイドでは、AIエージェントのメモリとは何か、ワーキングメモリ、エピソード記憶、意味記憶、手続き記憶がどのように連携するのか、そして永続的なコンテキストによって改善していくエージェントをどのように構築・テストするのかを解説します。
  5. 知識についての講演
  6. LLMをファインチューニングする方法【代わりにRAGやプロンプトを使うべきケース】このガイドでは、LLMをファインチューニングする方法をステップごとに説明し、フルファインチューニングとLoRAおよびQLoRAを比較するとともに、モデルの出力を改善するうえでプロンプトやRAGのほうが適しているケースを紹介します。
  7. テキスト埋め込みとは?その仕組みを解説【具体例付き】このガイドでは、テキスト埋め込みとは何か、テキストを意味を捉えたベクトルにどのように変換するのか、そして埋め込みモデルを選定・評価し、検索やRAGなどの実際のユースケースに応用する方法を解説します。
  8. 新たなFedRAMP認証により、Perplexityをより多くの政府業務で活用可能に新たなFedRAMP認証の取得により、連邦政府機関はPerplexityでリアルタイムのウェブを検索し、出典付きの回答を得られるようになります。
  9. 基本的なRAG実装:ステップバイステップのチュートリアルこの初心者向けチュートリアルでは、基本的なRAG実装の仕組みとベストプラクティスを解説し、Python、ChromaDB、Perplexityの埋め込みモデルと言語モデルを使って、実際に動作するコマンドラインのRAGシステムを構築する手順を説明します。
  10. LLMゲートウェイの仕組みとは?エンジニアリングチームのための実践ガイドLLMゲートウェイは、モデル呼び出しのルーティング、認証、キャッシュ、ログ記録を担うリバースプロキシです。本ガイドでは、リクエストがゲートウェイを通過する流れをたどりながら、事前に備えておくべきセキュリティと信頼性のリスクを取り上げ、自社構築、セルフホスト、マネージド、APIゲートウェイの各選択肢を比較します。