Perplexity confie ses systèmes de bout en bout à GPT‑6 Astra
Perplexity utilise Astra pour rédiger des communications, modifier des logiciels et surveiller les systèmes de production, avec des contrôles bien moins fréquents qu’avec les modèles précédents.
En tant que moteur de réponses alimenté par l’IA, Perplexity accorde une importance capitale à la recherche et à la précision. Sa capacité à traiter de grandes quantités d’informations est essentielle. Johnny Ho, cofondateur et directeur de la stratégie, constate que chaque fois que le modèle s’améliore dans l’écriture de code, le moteur de recherche de Perplexity progresse lui aussi. Il devient capable d’écrire de meilleurs programmes qui recherchent des informations sur le Web et dans les sources internes, puis les résument de manière très concise.
Mais selon Johnny, le véritable défi consiste à exploiter ces aspects informationnels et à les appliquer à des systèmes réels. Une tâche facilitée par GPT‑6 Astra.
« Nous pouvons demander au modèle de rédiger des communications, de modifier des systèmes réels et de surveiller nos logiciels de production d’une manière dont les générations précédentes étaient incapables. »
Pour Johnny, l’une des applications les plus utiles de l’IA consiste à tester le code. Faute de temps pour effectuer des tests manuels, il demande à GPT‑6 Astra de créer un petit programme de test autour d’une application.
Le modèle génère des réponses réalistes, semblables à celles qu’enverrait un autre service, par exemple l’API d’un modèle de langage ou un connecteur. En se substituant à ces services, le modèle peut vérifier la réaction de l’application et tester le flux de travail de bout en bout.
« Nous pouvons réellement lui confier des systèmes complets de bout en bout et les contrôler bien moins souvent qu’avec les générations précédentes de modèles. »
