---
title: "Perplexity AI (BN)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Perplexity_AI_(BN)"
language: "bn"
categories:
  - "Category:Bengali"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM families"
  - "Category:Machine learning"
revision_id: 5545
wiki_created_at: 2026-09-06T23:50:48Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:50:48Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:09:03Z
---

# Perplexity AI (BN)

**Perplexity AI** — এটি একটি আমেরিকান স্টার্টআপ এবং একই নামের **অনুসন্ধান ইঞ্জিন** (conversational search engine), যা ব্যবহারকারীদের প্রশ্নের সরাসরি উত্তর প্রদানের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে এবং তথ্যের উৎস উল্লেখ করে<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_note-wikipedia-ru-pplx-1)</sup>। কোম্পানিটি ২০২২ সালে OpenAI, Meta, Google, DeepMind এবং Databricks-এর বিশেষজ্ঞদের একটি দল দ্বারা প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_note-rbc-trends-2)</sup>।

প্ল্যাটফর্মটি নিজস্ব বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) এবং অন্যান্য কোম্পানির শীর্ষস্থানীয় মডেলগুলিতে অ্যাক্সেস একত্রিত করে, যা এটিকে উত্তরের গতি, নির্ভুলতা এবং খরচ অপ্টিমাইজ করতে সক্ষম করে। Perplexity-এর মূল প্রযুক্তি হলো উন্নত **Retrieval-Augmented Generation (RAG)** সিস্টেম, যা নিজস্ব অনুসন্ধান অবকাঠামো থেকে সর্বশেষ তথ্য দিয়ে LLM-এর উত্তরগুলিকে সমৃদ্ধ করে<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_note-pplx-rag-intro-3)</sup>।

## ইতিহাস এবং প্রতিষ্ঠাতাগণ

Perplexity AI কোম্পানিটি ২০২২ সালে চারজন বিশেষজ্ঞ দ্বারা প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল:

- **অরবিন্দ শ্রীনিবাস** (CEO) — OpenAI, Google Brain এবং DeepMind-এর প্রাক্তন গবেষক<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_note-wiki-eng-shrinivas-4)</sup>।
- **ডেনিস ইয়ারাটস** (CTO) — Meta AI-এর প্রাক্তন গবেষক।
- **জনি হো** (CSO) — Quora-র প্রাক্তন প্রকৌশলী।
- **অ্যান্ডি কনভিনস্কি** — Databricks-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_note-rbc-trends-2)</sup>।

প্রাথমিকভাবে প্রকল্পটি ডেটা বিশ্লেষণের জন্য একটি B2B-সেবা হিসেবে পরিকল্পিত হয়েছিল, কিন্তু ২০২২ সালের অক্টোবরে দলটি Bing এবং GPT-3 ভিত্তিক একটি অনুসন্ধান ইঞ্জিনের প্রোটোটাইপ তৈরি করে, যা কোম্পানির পরবর্তী বিকাশের দিকনির্দেশনা নির্ধারণ করে<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_note-forbes-ru-story-5)</sup>।

Perplexity AI Nvidia, SoftBank এবং Amazon-এর প্রতিষ্ঠাতা জেফ বেজোস সহ শীর্ষস্থানীয় বিনিয়োগকারীদের কাছ থেকে উল্লেখযোগ্য বিনিয়োগ আকর্ষণ করেছে। ২০২৫ সালের শুরুতে কোম্পানির মূল্যায়ন **\$১৪ বিলিয়ন** এ পৌঁছেছে<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_note-vashgolos-14b-6)</sup>, এবং মাসিক সক্রিয় ব্যবহারকারীর সংখ্যা **১৫ মিলিয়ন** ছাড়িয়ে গেছে<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_note-3dnews-growth-7)</sup>।

## প্রযুক্তিগত স্থাপত্য

### Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Perplexity-এর ভিত্তি হলো **RAG** প্রযুক্তি, যা পুরনো তথ্য এবং "হ্যালুসিনেশন"-এর মতো ঐতিহ্যবাহী LLM-এর সীমাবদ্ধতাগুলি অতিক্রম করতে সক্ষম করে। অ্যালগরিদমটি কয়েকটি ধাপে কাজ করে<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_note-timeweb-rag-8)</sup>:

1.  সর্বোত্তম অনুসন্ধানের জন্য ব্যবহারকারীর প্রশ্নের বিশ্লেষণ এবং পুনর্গঠন।
2.  **নিজস্ব অনুসন্ধান অবকাঠামো** (ক্রলার এবং র‍্যাংকিং সিস্টেম) ব্যবহার করে তথ্য অনুসন্ধান, যা কর্তৃত্বশীল এবং SEO-নির্ভর নয় এমন উৎসগুলিকে অগ্রাধিকার দেয়<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_note-3dnews-growth-7)</sup>।
3.  পাওয়া ওয়েব পেজ থেকে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক অংশ ("স্নিপেট") বের করা।
4.  এই অংশগুলির ভিত্তিতে LLM ব্যবহার করে একটি সংযুক্ত এবং নির্ভুল উত্তর তৈরি করা।
5.  **উদ্ধৃতি নির্দেশ** এবং মূল উৎসের লিঙ্কসহ উত্তর গঠন করা।

### মাল্টি-মডেল কৌশল

Perplexity গতি, নির্ভুলতা এবং খরচের মধ্যে ভারসাম্য অর্জনের জন্য নিজস্ব এবং তৃতীয় পক্ষের মডেলগুলি একত্রিত করে একটি হাইব্রিড পদ্ধতি ব্যবহার করে<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_note-kedprof-claude-9)</sup>।

- বিনামূল্যের সংস্করণে দ্রুত উত্তরের জন্য প্রায়ই **Claude 3 Haiku** ব্যবহার করা হয়।
- পেইড Pro-সংস্করণে জটিল কাজের জন্য **Claude 3.5 Sonnet** এবং **GPT-4o**-এর মতো আরও শক্তিশালী মডেল পাওয়া যায়।

**Perplexity Pro** সাবস্ক্রিপশনধারী ব্যবহারকারীরা নিচের সহ বিস্তৃত পরিসরের মডেল থেকে ম্যানুয়ালি বেছে নিতে পারেন<sup>[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_note-pplx-pro-models-10)</sup>:

- **OpenAI**: GPT-4o, GPT-4 Turbo
- **Anthropic**: Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus, Claude 3 Haiku
- **Google**: Gemini 2.5 Pro
- **Meta**: Llama 3
- **Mistral AI**: Mistral Large
- **xAI**: Grok-3 Beta
- Perplexity-এর নিজস্ব মডেল।

## Perplexity-এর নিজস্ব মডেলসমূহ

কোম্পানি অনুসন্ধান কাজ এবং ইন্টারনেট থেকে সর্বশেষ তথ্য নিয়ে কাজের জন্য অপ্টিমাইজ করা নিজস্ব মডেল তৈরি করছে।

### PPLX পরিবার (প্রাথমিক মডেল)

Perplexity-এর প্রথম নিজস্ব মডেল, API-এর মাধ্যমে উপলব্ধ, ছিল **pplx-7b-online** এবং **pplx-70b-online**, যা ২০২৩ সালের ডিসেম্বরে উপস্থাপিত হয়েছিল<sup>[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_note-marktechpost-pplx-11)</sup>। এগুলি যথাক্রমে **Mistral 7B** এবং **Llama 2 70B**-এর fine-tuned সংস্করণের উপর ভিত্তি করে তৈরি এবং অনলাইন ডেটার সাথে কাজে বিশেষজ্ঞ ছিল<sup>[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_note-pplx-blog-online-llms-12)</sup>।

### Sonar পরিবার (বর্তমান প্রজন্ম)

**Sonar** — এটি Meta-র **Llama 3.3 70B**-এর উপর ভিত্তি করে নির্মিত মডেলের ফ্ল্যাগশিপ পরিবার, তবে অনুসন্ধান মোডে তথ্যগত নির্ভুলতা এবং উত্তরের পাঠযোগ্যতা উন্নত করতে অতিরিক্ত fine-tuning করা হয়েছে<sup>[\[13\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_note-pplx-blog-new-sonar-13)</sup>।

Sonar-এর মূল বৈশিষ্ট্যসমূহ:

- **উচ্চ গতি**: **Cerebras**-এর সাথে অংশীদারিত্ব এবং তাদের বিশেষায়িত inference অবকাঠামো ব্যবহারের মাধ্যমে, Sonar **প্রতি সেকেন্ডে ১২০০ token** পর্যন্ত জেনারেশন গতি অর্জন করে, যা Gemini 2.0 Flash-এর চেয়ে প্রায় ১০ গুণ দ্রুত<sup>[\[14\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_note-cerebras-partnership-14)</sup>।
- **স্পেকুলেটিভ ডিকোডিং প্রযুক্তি**: জেনারেশন আরও ত্বরান্বিত করতে ১B আকারের একটি নিজস্ব "ড্রাফট-মডেল" ব্যবহার করা হয়, যা মূল মডেলকে একটি পাসে একাধিক token জেনারেট করতে সক্ষম করে<sup>[\[15\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_note-pplx-blog-speculation-15)</sup>।
- **উচ্চ কার্যকারিতা**: LM Arena-র **Search Arena** মূল্যায়নে **Sonar-Reasoning-Pro** মডেল প্রথম স্থান অর্জন করেছে, পরিসংখ্যানগতভাবে Gemini-2.5-Pro-Grounding-এর সমকক্ষ হয়েছে<sup>[\[16\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_note-pplx-blog-search-arena-16)</sup>।

## API এবং কর্পোরেট সমাধান

Perplexity ডেভেলপার এবং কর্পোরেট ক্লায়েন্টদের জন্য **Sonar API** এবং **Sonar Pro API**-এর মাধ্যমে তার মডেলগুলিতে অ্যাক্সেস প্রদান করে। API-গুলি গতি এবং ব্যবহারের সহজতার জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে, উদ্ধৃতি এবং অনুসন্ধান উৎস কাস্টমাইজেশনের সুবিধা অন্তর্ভুক্ত করে। Perplexity-এর সমাধানগুলি নেটিভ অনুসন্ধান সিস্টেম তৈরি এবং গবেষণামূলক কাজ স্বয়ংক্রিয় করতে বিভিন্ন শিল্পে ব্যবহৃত হচ্ছে<sup>[\[17\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_note-pplx-blog-sonar-pro-api-17)</sup>।

## তুলনামূলক বিশ্লেষণ এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা

Perplexity-এর কার্যকারিতা কাজের ধরন অনুসারে পরিবর্তিত হয়।

- সর্বশেষ ডেটার উপর ভিত্তি করে উচ্চ তথ্যগত নির্ভুলতার প্রয়োজন এমন কাজে (যেমন রেডিওলজিক্যাল বিশ্লেষণ), Perplexity **সর্বোচ্চ নির্ভুলতা (০.৮৩)** দেখায়, Claude, Bing এবং ChatGPT-কে ছাড়িয়ে যায়<sup>[\[18\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_note-thieme-radiology-18)</sup>।
- বিরল বা অত্যন্ত বিশেষায়িত জ্ঞানের সাথে সম্পর্কিত কাজে (যেমন বিরল রোগ), Perplexity ChatGPT এবং Gemini-এর মতো আরও বিস্তৃত জ্ঞানভাণ্ডারের মডেলগুলির তুলনায় পিছিয়ে থাকতে পারে<sup>[\[19\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_note-mdpi-rare-disease-19)</sup>।

ব্যবহারযোগ্যতা গবেষণা (SUS) দেখিয়েছে যে, যদিও Google এবং Perplexity উভয় প্ল্যাটফর্মই গ্রহণযোগ্য, Google Perplexity (৭৩.৯৮)-এর তুলনায় উচ্চতর স্কোর (৮২.২৯) পেয়েছে। এটি Google-এর পরিচিত ইন্টারফেস এবং Perplexity-এর উদ্ভাবনী কিন্তু কম পরিচিত বৈশিষ্ট্যগুলির কারণে তুলনামূলকভাবে খাড়া শেখার বক্ররেখা দ্বারা ব্যাখ্যা করা হয়<sup>[\[20\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_note-ieee-usability-20)</sup>।

## তথ্যসূত্র

- Perplexity AI-এর অফিসিয়াল ওয়েবসাইট
- Perplexity-এর অফিসিয়াল ব্লগ

## সাহিত্য

- Chen, C.; et al. (2023). *Accelerating Large Language Model Decoding with Speculative Sampling*. arXiv:2302.01318.
- Zhang, J.; et al. (2023). *Draft & Verify: Lossless Large Language Model Acceleration via Self‑Speculative Decoding*. arXiv:2309.08168.
- Chen, H.; et al. (2024). *Retrieval‑Augmented Generation for Large Language Models: A Survey*. arXiv:2312.10997.
- Soudani, H.; et al. (2024). *Fine‑Tuning vs. Retrieval‑Augmented Generation for Less‑Popular Knowledge*. arXiv:2403.01432.
- Chen, Y.; et al. (2024). *Evaluation of Retrieval‑Augmented Generation: A Survey*. arXiv:2405.07437.
- Hsieh, C.‑P.; et al. (2024). *RULER: What's the Real Context Size of Your Long‑Context Language Models?*. arXiv:2404.06654.
- Arena Team (2025). *Search Arena: Analyzing Search‑Augmented Large Language Models*. arXiv:2506.05334.
- Zhu, W.; et al. (2025). *PSC: Extending Context Windows via Phase Shift Calibration*. arXiv:2505.12423.
- Yu, L.; et al. (2025). *Synergizing RAG and Reasoning: A Systematic Review*. arXiv:2504.15909.
- Chen, X.; et al. (2025). *Universal Embeddings for Multimodal Multilingual Retrieval*. arXiv:2506.18902.

## টীকা

1.  <span id="cite_note-wikipedia-ru-pplx-1">[↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_ref-wikipedia-ru-pplx_1-0) «Perplexity.ai». В *Wikipedia, свободная энциклопедия*. <a href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Perplexity.ai" class="external autonumber" rel="nofollow">[১]</a></span>
2.  <span id="cite_note-rbc-trends-2">↑ <sup>[2.0](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_ref-rbc-trends_2-0)</sup> <sup>[2.1](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_ref-rbc-trends_2-1)</sup> «Perplexity AI — убийца Google или временное явление». *РБК Тренды*. <a href="https://trends.rbc.ru/trends/industry/668bba599a79472bf71c43cd" class="external autonumber" rel="nofollow">[২]</a></span>
3.  <span id="cite_note-pplx-rag-intro-3">[↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_ref-pplx-rag-intro_3-0) «An Introduction to RAG Models». *Perplexity AI*. <a href="https://www.perplexity.ai/page/an-introduction-to-rag-models-jBULt6_mSB2yAV8b17WLDA" class="external autonumber" rel="nofollow">[৩]</a></span>
4.  <span id="cite_note-wiki-eng-shrinivas-4">[↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_ref-wiki-eng-shrinivas_4-0) «Aravind Srinivas». In *Wikipedia*. <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Aravind_Srinivas" class="external autonumber" rel="nofollow">[৪]</a></span>
5.  <span id="cite_note-forbes-ru-story-5">[↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_ref-forbes-ru-story_5-0) Белоусова, Анастасия. «Как белорус с партнерами построили один из самых дорогих стартапов в мире Perplexity». *Forbes.ru*. <a href="https://www.forbes.ru/svoi-biznes/526489-kak-belorus-s-partnerami-postroili-odin-iz-samyh-dorogih-startapov-v-mire-perplexity" class="external autonumber" rel="nofollow">[৫]</a></span>
6.  <span id="cite_note-vashgolos-14b-6">[↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_ref-vashgolos-14b_6-0) «Стартап Perplexity AI оценили в \$14 млрд». *Ваш голос*. <a href="https://vashgolos.net/news/87429" class="external autonumber" rel="nofollow">[৬]</a></span>
7.  <span id="cite_note-3dnews-growth-7">↑ <sup>[7.0](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_ref-3dnews-growth_7-0)</sup> <sup>[7.1](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_ref-3dnews-growth_7-1)</sup> «Поисковая система Perplexity на базе ИИ показала бурный рост и готова конкурировать с Google». *3DNews*. <a href="https://3dnews.ru/1109254/poiskovaya-sistema-perplexity-na-baze-ii-pokazala-burniy-rost-i-gotova-k-onkurirovat-s-google" class="external autonumber" rel="nofollow">[৭]</a></span>
8.  <span id="cite_note-timeweb-rag-8">[↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_ref-timeweb-rag_8-0) «Perplexity: что это за нейросеть, как работает и зачем нужна». *TimeWeb.Cloud*. <a href="https://timeweb.cloud/blog/perplexity-chto-eto-za-nejroset" class="external autonumber" rel="nofollow">[৮]</a></span>
9.  <span id="cite_note-kedprof-claude-9">[↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_ref-kedprof-claude_9-0) «Perplexity и Claude AI: движок для точных ответов». *Кедр.pro*. <a href="https://kedprof.ru/tpost/ofug8mo051-perplexity-i-claude-ai-dvizhok-dlya-toch" class="external autonumber" rel="nofollow">[৯]</a></span>
10. <span id="cite_note-pplx-pro-models-10">[↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_ref-pplx-pro-models_10-0) «What advanced AI models are included in a Perplexity Pro subscription?». *Perplexity Help Center*. <a href="https://www.perplexity.ai/help-center/en/articles/10354919-what-advanced-ai-models-are-included-in-a-perplexity-pro-subscription" class="external autonumber" rel="nofollow">[১০]</a></span>
11. <span id="cite_note-marktechpost-pplx-11">[↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_ref-marktechpost-pplx_11-0) «Perplexity Unveils Two New Online LLM Models: pplx-7b-online and pplx-70b-online». *MarkTechPost*. <a href="https://www.marktechpost.com/2023/12/03/perplexity-unveils-two-new-online-llm-models-pplx-7b-online-and-pplx-70b-online/" class="external autonumber" rel="nofollow">[১১]</a></span>
12. <span id="cite_note-pplx-blog-online-llms-12">[↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_ref-pplx-blog-online-llms_12-0) «Introducing PPLX Online LLMs». *Perplexity Blog*. <a href="https://www.perplexity.ai/hub/blog/introducing-pplx-online-llms" class="external autonumber" rel="nofollow">[১২]</a></span>
13. <span id="cite_note-pplx-blog-new-sonar-13">[↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_ref-pplx-blog-new-sonar_13-0) «Meet a new era of Perplexity Sonar». *Perplexity Blog*. <a href="https://www.perplexity.ai/hub/blog/meet-new-sonar" class="external autonumber" rel="nofollow">[১৩]</a></span>
14. <span id="cite_note-cerebras-partnership-14">[↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_ref-cerebras-partnership_14-0) «Cerebras Powers Perplexity Sonar with Industry's Fastest AI Inference». *Cerebras Press Release*. <a href="https://www.cerebras.ai/press-release/cerebras-powers-perplexity-sonar-with-industrys-fastest-ai-inference" class="external autonumber" rel="nofollow">[১৪]</a></span>
15. <span id="cite_note-pplx-blog-speculation-15">[↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_ref-pplx-blog-speculation_15-0) «Accelerating Sonar through Speculation». *Perplexity Blog*. <a href="https://www.perplexity.ai/hub/blog/accelerating-sonar-through-speculation" class="external autonumber" rel="nofollow">[১৫]</a></span>
16. <span id="cite_note-pplx-blog-search-arena-16">[↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_ref-pplx-blog-search-arena_16-0) «Perplexity Sonar Dominates New Search Arena». *Perplexity Blog*. <a href="https://www.perplexity.ai/hub/blog/perplexity-sonar-dominates-new-search-arena-evolution" class="external autonumber" rel="nofollow">[১৬]</a></span>
17. <span id="cite_note-pplx-blog-sonar-pro-api-17">[↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_ref-pplx-blog-sonar-pro-api_17-0) «Introducing the Sonar Pro API». *Perplexity Blog*. <a href="https://www.perplexity.ai/hub/blog/introducing-the-sonar-pro-api" class="external autonumber" rel="nofollow">[১৭]</a></span>
18. <span id="cite_note-thieme-radiology-18">[↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_ref-thieme-radiology_18-0) «Comparative Analysis of Large Language Models for Question Answering in Radiology». *Thieme Connect*. <a href="http://www.thieme-connect.de/DOI/DOI?10.1055/s-0044-1787974" class="external autonumber" rel="nofollow">[১৮]</a></span>
19. <span id="cite_note-mdpi-rare-disease-19">[↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_ref-mdpi-rare-disease_19-0) «A Comparative Study of AI Chatbots in Answering Questions on Rare Diseases». *MDPI*. <a href="https://www.mdpi.com/2075-4418/15/6/672" class="external autonumber" rel="nofollow">[১৯]</a></span>
20. <span id="cite_note-ieee-usability-20">[↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(BN)#cite_ref-ieee-usability_20-0) «Usability and User Satisfaction of Google Search and Perplexity AI». *IEEE Xplore*. <a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/10957499/" class="external autonumber" rel="nofollow">[২০]</a></span>