Chúng tôi đã thêm Nghiên cứu Thời gian thực vào Pi. Đây là ý nghĩa thực sự của điều này đối với bạn.
Có một loại thất vọng cụ thể mà bất kỳ ai đã sử dụng AI để xây dựng bài thuyết trình đều sẽ nhận ra.
Bạn yêu cầu AI xây dựng cho bạn một slide phân tích thị trường. Nó tạo ra một slide. Các số liệu thống kê trông có vẻ đáng tin cậy. Các con số cụ thể. Cách trình bày tự tin. Và sau đó bạn bắt đầu kiểm tra thực tế, và bạn thấy rằng hai trong số các số liệu thống kê là sai, một số liệu từ năm 2019, và một số liệu bạn hoàn toàn không thể tìm thấy nguồn gốc.
Đây không phải là một vấn đề nhỏ. Một bài thuyết trình dựa trên dữ liệu không thể kiểm chứng còn tệ hơn một bài thuyết trình không có dữ liệu, bởi vì nó tạo ra sự tự tin sai lầm ở những người dựa vào nó.
Vấn đề với cách AI 'nghiên cứu'
Hầu hết các công cụ AI không thực sự nghiên cứu. Chúng truy xuất. Chúng trả về thông tin từng chính xác tại một thời điểm nào đó, với độ tin cậy cao, dù thông tin đó có còn chính xác hay không.
Đối với nội dung nhạy cảm về thời gian — dữ liệu thị trường, bối cảnh cạnh tranh, cập nhật quy định, thống kê ngành — đây là một chế độ thất bại đáng kể. AI tỏ ra chắc chắn. Thông tin thì đã lỗi thời.
Khoảng cách giữa 'nghiên cứu do AI tạo ra' và 'nghiên cứu thực tế' là một trong những rào cản lớn nhất đối với việc tin tưởng vào các bài thuyết trình do AI xây dựng cho những vấn đề quan trọng.
Hôm nay chúng tôi thu hẹp khoảng cách đó.
Pi đã tích hợp Tavily — Công cụ tìm kiếm AI hàng đầu thế giới
Tavily không phải là một công cụ tìm kiếm tiêu dùng. Nó được xây dựng đặc biệt cho các tác nhân AI — được thiết kế để truy xuất thông tin thực tế, hiện tại, có trích dẫn từ khắp web trong một lần gọi, với độ sâu và rộng khiến việc nghiên cứu thực sự hữu ích.
Khi Chế độ Agent của Pi hiện xây dựng một bài thuyết trình, nó sử dụng Tavily để tìm kiếm đồng thời hơn 20 nguồn thực tế — các hãng tin, bài báo học thuật, báo cáo ngành, cơ sở dữ liệu có thẩm quyền — và mọi thông tin nó lấy đều được trích dẫn.
Điều này thay đổi gì trong thực tế
Slide nghiên cứu thị trường: khi bạn yêu cầu Pi xây dựng một phân tích thị trường cho ngành của mình, nó hiện tìm kiếm dữ liệu thị trường hiện tại, báo cáo gần đây và số liệu ngành trực tiếp. Các số liệu thống kê trong slide của bạn liên kết đến nguồn của chúng. Bạn có thể xác minh từng con số trước cuộc họp của mình.
Bối cảnh cạnh tranh: slide cạnh tranh là slide lỗi thời nhanh nhất. Một công ty ra mắt sáu tháng trước sẽ không tồn tại trong dữ liệu đào tạo của bất kỳ mô hình AI nào. Tavily tìm kiếm web hiện tại, điều đó có nghĩa là bối cảnh cạnh tranh của bạn phản ánh thế giới như nó thực sự đang diễn ra ngay lúc này.
Nội dung chính sách và quy định: đối với bất kỳ ai làm việc trong các lĩnh vực có quy định thay đổi — tài chính, chăm sóc sức khỏe, công nghệ, chính phủ — sự khác biệt giữa thông tin hiện tại và thông tin lỗi thời không phải là vấn đề chất lượng. Đó là vấn đề tuân thủ. Sự tích hợp Tavily của Pi đảm bảo thông tin được lấy từ các nguồn hiện tại, không phải từ bộ nhớ của mô hình về những gì quy định đã từng nói.
Phần quan trọng nhất: Khả năng truy xuất nguồn gốc
Tính năng mà chúng tôi tự hào nhất trong tích hợp này không phải là phạm vi tìm kiếm. Đó là việc ghi nhận nguồn.
Mọi khẳng định mà Pi đưa ra khi Tavily được kích hoạt đều được liên kết với nguồn của nó. Không phải trong chú thích cuối trang mà bạn phải tìm kiếm — nội tuyến, hiển thị, có thể nhấp vào. Bạn có thể xem xét mọi nguồn trước khi bài thuyết trình rời khỏi tay bạn.
Đây là điều thay đổi mối quan hệ giữa nội dung do AI tạo ra và lòng tin chuyên nghiệp. Chỉ có thông tin chính xác thôi là chưa đủ. Bạn cần có khả năng xác minh nó. Sự tích hợp Tavily cung cấp cho bạn lớp xác minh đó như một phần bản địa của quy trình làm việc.
Nghiên cứu sâu rộng chưa bao giờ đạt được độ chính xác. Pi kết hợp với Tavily giờ đây mang lại cho bạn cả hai.
