Lambda 如何透過 Perplexity Enterprise 簡化技術工作流程以節省 475 小時以上

問題所在

利用 AI 加速複雜的技術工作流程

作為一個訓練大型語言模型 (LLM) 和生成式 AI 的 GPU 雲端平台，Lambda 始終站在機器學習工程師硬體技術進步的最前線。Lambda 的資深銷售賦能經理 Kyle Van Dyke 表示，這正是他們測試過市面上幾乎所有 AI 工具的原因。

但要找到合適的平台來簡化他們的技術研究、日常銷售工作流程和工程速度卻困難重重。Lambda 的多個團隊一直在尋找一種 AI 工具，不僅能總結搜尋結果，還能從可靠來源中揭示更深入的見解。

使用案例 #1：尋找最新、可靠的技術資訊

Lambda 策略銷售主管 Sam Khosroshahi 曾嘗試使用其他 AI 工具來加速客戶提案的進度。在為潛在客戶研究 AI 和機器學習使用案例時，他遇到了一個反覆出現的問題：其他模型提供的資訊不是最新的，也沒有基於經過驗證的來源，因此他無法確認資訊的真實性——這使得這些工具對他的工作流程而言並不理想。

Lambda 的領導層深知，在銷售、內容、工程、人力資源等超過 15 個團隊中，有許多機會可以簡化工作。因此，當 Kyle 發現 Perplexity Enterprise 時，他解釋說，與他們合作的決定是不言而喻的。「Perplexity 以簡潔的方式為我們提供了廣泛的引用資源。」

使用案例 #2：為複雜的文件編寫大綱

Lambda 的技術寫作人員 Brady Smith 使用 Bash 指令碼以及原始終端輸入和輸出來獲取內容資訊。但程式設計並非他的核心專長，因此他更傾向於將 Bash 終端資訊輸入 AI 中以獲取背景知識，而無需冒著弄壞系統的風險。

從那時起，建立技術大綱可能會拖延數小時，因為他經常必須等待其他方提供利基資訊。這就是為什麼他一直在尋找一種能夠自助服務並進行深入搜尋的方法，以便在幾秒鐘內獲得有引用來源且準確的資訊。

解決方案

透過嵌入式 AI 支援加速超過 15 個團隊的執行效率

Perplexity Enterprise 的搜尋功能從第一天起就超出了 Lambda 的預期。由於搜尋結果始終包含準確且經過驗證的引用，Lambda 的團隊和子團隊能夠高效地進行深入研究和知識工作，並獲得許多實質的效益。

效益 #1：快速、可靠的結果——包含準確的引用

針對 Lambda 的文件和深入內容，Brady 發現 Perplexity Enterprise 是快速建立大綱的理想合作夥伴。他使用該 AI 將冗長的科學報告綜合為易於理解的結果，稱其為「他工作的效能倍增器」。當他進行研究時，Perplexity 能產生他所需的精確文件，並附帶引用。

效益 #2：複雜技術報告的簡潔總結

資深解決方案工程師 Jordan Gibbens 使用 Perplexity Enterprise 來尋找並總結與其程式專案相關的高度技術性文章。該 AI 還能幫助他在大型 PDF 檔案（例如數百頁的 NVIDIA Bright Cluster 文件）中識別具體細節。

他發現，與市面上其他 AI 工具相比，Perplexity 在深入探討他正在處理的任何工程任務的細節時，所提供的結果特別簡潔。

效益 #3：簡化的工程工作流程，實現無縫的背景切換

Lambda 的軟體工程師 Eve Callicoat 不僅利用 Perplexity 加速了她的工作輸出，還在 Enterprise 內設計了一種自訂程式語言。

例如，當她輸入關於特定 GitHub 儲存庫的查詢時，Perplexity 會對其進行分析並建構一份全面的答案——即使是對於它從未見過的內容也是如此。Pro 搜尋甚至可以將關於解析器語法和原始碼檔案的長段落問題拆解成有組織的要點，讓 Eve 能在任務和平台之間無縫切換。

效益 #4：無需手動操作的個人化銷售拓展

在使用 Perplexity 進行入職培訓後，Sam 在 Lambda 的銷售團隊找到了研究和啟動潛在客戶所需的一體化資源。Sam 現在可以在設計客戶拓展活動時輕鬆找到最新的、可引用的資訊。與其手動篩選 Google 上的數百個連結，Sam 得到的是「一份整合完善、廣泛的資源清單」。他可以放心這些資訊是公正的，因為 Perplexity 的結果不包含任何廣告或顯然是 SEO 衍生內容的露骨行銷資料。

進一步深入研究，Perplexity 透過快速獲取聯絡資訊來進一步順暢化銷售週期，這對銷售代表來說通常是一項艱鉅的任務。然後，它透過梳理潛在客戶的 LinkedIn 貼文來了解他們不斷變化的興趣，進而實現個人化的拓展。這透過詢問 Perplexity 新的發展對其客戶可能意味著什麼，來大幅增強了 Lambda 的銷售賦能。

效益 #5：非技術人員的入職培訓

最後，Kyle 補充說，Perplexity 在簡化公司新團隊成員的入職流程方面已變得至關重要。例如，當非技術人員需要了解 Eve 的工程工作時，他們可以簡單地利用 Perplexity 來建立一份全面的總結。Eve 可以上傳相關的內部文件，與非技術性的外部來源進行交叉比對，而無需擔心 Lambda 的資料會被用於訓練 AI。

這為新進員工提供了易於理解的指引，使他們能夠更快上手，而無需進行額外的研究、佔用 Eve 的時間或將公司資料置於風險之中。

結果

效能強化的工作流程、深入研究與更快的任務完成效率

Perplexity Enterprise 為超過 15 個 Lambda 團隊節省了 457 小時。例如，Perplexity 僅在 30 秒內就為 Brady 的技術寫作提供了 20 種不同的來源。現在，他的工作效率提高了 2 倍，並能提供準確的架構文件，減少了以前協助尋找此類資訊的外部合作夥伴的工作負擔。

同樣地，在銷售賦能方面，Lambda 銷售代表 Noah Spear 指出，Perplexity 在大幅擴展通路拓展規模的同時，也使其更具個人化。結果如何？更多的潛在客戶回覆了他們的電話和郵件，這加速了他們的銷售漏斗。

Kyle 表示，使用 Perplexity Enterprise 所節省的整體時間對整個 Lambda 團隊而言是顛覆性的。無論是規劃會議還是記錄資源，他個人在每天的日常任務中平均節省了一小時。例如，Perplexity 在幾秒鐘內為他格式化賦能資源，同時突顯出可執行的資料和後續步驟。

「我完成的事情真的多出很多，」Kyle 說。「特別是在遠端工作的世界裡，當你能專注工作並在會議之間切換時，Perplexity 幾乎加速了所有事情。」