---
title: "Perplexity AI (HU)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Perplexity_AI_(HU)"
language: "hu"
categories:
- "Category:Hungarian"
- "Category:Large language models"
- "Category:LLM families"
- "Category:Machine learning"
revision_id: 5554
wiki_created_at: 2026-09-06T23:50:55Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:50:55Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:09:07Z
---
# Perplexity AI (HU)
**Perplexity AI** — egy amerikai startup és az azonos nevű **keresőmotor** (conversational search engine), amely mesterséges intelligenciát használ arra, hogy a felhasználói lekérdezésekre közvetlen válaszokat adjon, megjelölve az információforrásokat[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_note-wikipedia-ru-pplx-1). A céget 2022-ben alapította az OpenAI, a Meta, a Google, a DeepMind és a Databricks szakértőiből álló csapat[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_note-rbc-trends-2).
A platform saját nagy nyelvi modelleket (LLM) és más vállalatok vezető modelljeihez való hozzáférést kombinál, így képes optimalizálni a válaszok sebességét, pontosságát és költségét. A Perplexity kulcstechnológiája a fejlett **Retrieval-Augmented Generation (RAG)** rendszer, amely az LLM válaszait a saját keresési infrastruktúrájából származó aktuális információkkal gazdagítja[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_note-pplx-rag-intro-3).
## Történet és alapítók
A Perplexity AI-t 2022-ben négy szakember alapította:
- **Aravind Srinivas** (CEO) — korábbi kutató az OpenAI-nál, a Google Brainnél és a DeepMindnél[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_note-wiki-eng-shrinivas-4).
- **Denis Yarats** (CTO) — korábbi tudományos munkatárs a Meta AI-nál.
- **Johnny Ho** (CSO) — korábbi mérnök a Quoránál.
- **Andy Konwinski** — a Databricks társalapítója[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_note-rbc-trends-2).
Kezdetben a projektet B2B adatelemzési szolgáltatásnak szánták, de 2022 októberében a csapat egy Bingen és GPT-3-on alapuló keresőmotor-prototípust fejlesztett ki, amely meghatározta a vállalat további fejlődési irányát[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_note-forbes-ru-story-5).
A Perplexity AI jelentős befektetéseket vonzott vezető szereplőktől, köztük az Nvidiától, a SoftBanktól és az Amazon alapítójától, Jeff Bezostól. 2025 elejére a vállalat értékelése elérte a **14 milliárd dollárt**[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_note-vashgolos-14b-6), a havi aktív felhasználók száma pedig meghaladta a **15 milliót**[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_note-3dnews-growth-7).
## Technológiai architektúra
### Retrieval-Augmented Generation (RAG)
A Perplexity alapját a **RAG** technológia képezi, amely lehetővé teszi a hagyományos LLM-ek korlátainak — például az elavult tudásnak és a „hallucinációknak" — a leküzdését. Az algoritmus működése több lépésből áll[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_note-timeweb-rag-8):
1. A felhasználói lekérdezés elemzése és átfogalmazása az optimális keresés érdekében.
2. Információkeresés **saját keresési infrastruktúra** segítségével (crawler és rangsorolási rendszer), amely előnyben részesíti a tekintélyes, nem SEO-optimalizált forrásokat[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_note-3dnews-growth-7).
3. A leginkább releváns részletek („snippetek") kinyerése a megtalált weboldalakról.
4. Összefüggő és pontos válasz generálása LLM segítségével ezek alapján a részletek alapján.
5. A válasz elkészítése **idézetek és hivatkozások megjelölésével** az eredeti forrásokra.
### Többmodelles stratégia
A Perplexity hibrid megközelítést alkalmaz, saját és külső modelleket kombinálva a sebesség, a pontosság és a költség közötti egyensúly elérése érdekében[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_note-kedprof-claude-9).
- A gyors válaszokhoz az ingyenes verzióban gyakran a **Claude 3 Haiku** modellt használják.
- Összetett feladatokhoz a fizetős Pro-verzióban erőteljesebb modellek érhetők el, mint például a **Claude 3.5 Sonnet** és a **GPT-4o**.
A **Perplexity Pro** előfizetéssel rendelkező felhasználók manuálisan választhatnak a modellek széles köréből, beleértve[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_note-pplx-pro-models-10):
- **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
- A Perplexity saját modelljei.
## A Perplexity saját modelljei
A vállalat saját, keresési feladatokra és az internetről származó aktuális információkkal való munkára optimalizált modelleket fejleszt.
### A PPLX-család (korai modellek)
A Perplexity első, API-n keresztül elérhető saját modelljei a **pplx-7b-online** és a **pplx-70b-online** voltak, amelyeket 2023 decemberében mutattak be[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_note-marktechpost-pplx-11). Ezek a **Mistral 7B**, illetve a **Llama 2 70B** finomhangolt verzióin alapultak, és online adatokkal való munkára specializálódtak[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_note-pplx-blog-online-llms-12).
### A Sonar-család (jelenlegi generáció)
A **Sonar** a Meta **Llama 3.3 70B** modelljére épülő zászlóshajó modellcsalád, amelyet azonban további finomhangolásnak vetettek alá a ténybeli pontosság és a keresési módban adott válaszok olvashatóságának javítása érdekében[\[13\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_note-pplx-blog-new-sonar-13).
A Sonar főbb jellemzői:
- **Magas sebesség**: A **Cerebras**-szal kötött partnerségnek és azok speciális következtetési infrastruktúrájának köszönhetően a Sonar akár **másodpercenként 1200 token** generálási sebességet ér el, ami közel 10-szer gyorsabb, mint a Gemini 2.0 Flash[\[14\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_note-cerebras-partnership-14).
- **Spekulatív dekódolási technológia**: A generálás további gyorsítása érdekében egy saját fejlesztésű, 1 milliárd paraméteres „draft-modellt" alkalmaznak, amely lehetővé teszi az alapmodell számára, hogy egyetlen menetben több tokent generáljon[\[15\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_note-pplx-blog-speculation-15).
- **Magas teljesítmény**: Az LM Arena **Search Arena** értékelési keretrendszerében a **Sonar-Reasoning-Pro** modell az első helyet szerezte meg, statisztikailag egyenrangúnak bizonyulva a Gemini-2.5-Pro-Groundinggal[\[16\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_note-pplx-blog-search-arena-16).
## API és vállalati megoldások
A Perplexity fejlesztők és vállalati ügyfelek számára a **Sonar API** és a **Sonar Pro API** révén biztosít hozzáférést modelljeihez. Az API-k sebességre és egyszerű használatra vannak optimalizálva, tartalmazzák az idézési lehetőséget és a keresési források testreszabásának lehetőségét. A Perplexity megoldásait különböző iparágakban alkalmazzák natív keresőrendszerek létrehozására és kutatási feladatok automatizálására[\[17\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_note-pplx-blog-sonar-pro-api-17).
## Összehasonlító elemzés és felhasználói élmény
A Perplexity teljesítménye a feladat típusától függően változik.
- Azokban a feladatokban, amelyek magas ténybeli pontosságot igényelnek friss adatok alapján (például radiológiai elemzés), a Perplexity mutatja a **legmagasabb pontosságot (0,83)**, felülmúlva a Claude-ot, a Binget és a ChatGPT-t[\[18\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_note-thieme-radiology-18).
- Ritka vagy szűk szakterülethez kapcsolódó tudást igénylő feladatokban (például ritka betegségek) a Perplexity elmaradhat a kiterjedtebb tudásbázissal rendelkező modellektől, mint a ChatGPT és a Gemini[\[19\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_note-mdpi-rare-disease-19).
A használhatósági vizsgálat (SUS) azt mutatta, hogy bár mindkét platform, a Google és a Perplexity is elfogadható, a Google magasabb értékelést kapott (82,29), szemben a Perplexityvel (73,98). Ezt a Google megszokott felületével és a Perplexity meredekebb tanulási görbéjével magyarázzák, amely innovatív, de kevésbé ismerős funkciókat kínál[\[20\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_note-ieee-usability-20).
## Hivatkozások
- A Perplexity AI hivatalos weboldala
- A Perplexity hivatalos blogja
## Irodalom
- 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.
## Jegyzetek
1. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_ref-wikipedia-ru-pplx_1-0) «Perplexity.ai». В *Wikipedia, свободная энциклопедия*. [1]
2. ↑ [2.0](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_ref-rbc-trends_2-0) [2.1](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_ref-rbc-trends_2-1) «Perplexity AI — убийца Google или временное явление». *РБК Тренды*. [2]
3. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_ref-pplx-rag-intro_3-0) «An Introduction to RAG Models». *Perplexity AI*. [3]
4. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_ref-wiki-eng-shrinivas_4-0) «Aravind Srinivas». In *Wikipedia*. [4]
5. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_ref-forbes-ru-story_5-0) Белоусова, Анастасия. «Как белорус с партнерами построили один из самых дорогих стартапов в мире Perplexity». *Forbes.ru*. [5]
6. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_ref-vashgolos-14b_6-0) «Стартап Perplexity AI оценили в \$14 млрд». *Ваш голос*. [6]
7. ↑ [7.0](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_ref-3dnews-growth_7-0) [7.1](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_ref-3dnews-growth_7-1) «Поисковая система Perplexity на базе ИИ показала бурный рост и готова конкурировать с Google». *3DNews*. [7]
8. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_ref-timeweb-rag_8-0) «Perplexity: что это за нейросеть, как работает и зачем нужна». *TimeWeb.Cloud*. [8]
9. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_ref-kedprof-claude_9-0) «Perplexity и Claude AI: движок для точных ответов». *Кедр.pro*. [9]
10. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_ref-pplx-pro-models_10-0) «What advanced AI models are included in a Perplexity Pro subscription?». *Perplexity Help Center*. [10]
11. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_ref-marktechpost-pplx_11-0) «Perplexity Unveils Two New Online LLM Models: pplx-7b-online and pplx-70b-online». *MarkTechPost*. [11]
12. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_ref-pplx-blog-online-llms_12-0) «Introducing PPLX Online LLMs». *Perplexity Blog*. [12]
13. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_ref-pplx-blog-new-sonar_13-0) «Meet a new era of Perplexity Sonar». *Perplexity Blog*. [13]
14. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_ref-cerebras-partnership_14-0) «Cerebras Powers Perplexity Sonar with Industry's Fastest AI Inference». *Cerebras Press Release*. [14]
15. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_ref-pplx-blog-speculation_15-0) «Accelerating Sonar through Speculation». *Perplexity Blog*. [15]
16. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_ref-pplx-blog-search-arena_16-0) «Perplexity Sonar Dominates New Search Arena». *Perplexity Blog*. [16]
17. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_ref-pplx-blog-sonar-pro-api_17-0) «Introducing the Sonar Pro API». *Perplexity Blog*. [17]
18. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_ref-thieme-radiology_18-0) «Comparative Analysis of Large Language Models for Question Answering in Radiology». *Thieme Connect*. [18]
19. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_ref-mdpi-rare-disease_19-0) «A Comparative Study of AI Chatbots in Answering Questions on Rare Diseases». *MDPI*. [19]
20. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(HU)#cite_ref-ieee-usability_20-0) «Usability and User Satisfaction of Google Search and Perplexity AI». *IEEE Xplore*. [20]