Perplexity AI und die Nutzung von Bing

Perplexity AI ist eine konversationelle Suchmaschine, die ein KI-Sprachmodell mit der Leistungsfähigkeit der Bing-Suchmaschine kombiniert, um präzise, aktuelle und fundierte Antworten auf Benutzerfragen bereitzustellen. Mit anderen Worten, sie nutzt den Web-Index von Bing, um in Echtzeit relevante Informationen zu erhalten und integriert diese Ergebnisse dann in die von der KI generierte Antwort, indem sie die Quellen zitiert.

Abfrage von Bing durch Perplexity

Sobald ein Benutzer eine Frage stellt, verwendet Perplexity diese, um eine Websuche über Bing durchzuführen. Konkret wird die Benutzeranfrage (in natürlicher Sprache formuliert) an die Suchmaschine Bing gesendet, die als Informationsabrufsystem für Perplexity dient. Dank der Intelligenz des Sprachmodells kann die Frage semantisch verstanden und in geeignete Suchbegriffe umgewandelt werden, selbst wenn sie informell oder komplex formuliert ist. Perplexity nutzt somit die Fähigkeit von Bing, natürliche Suchanfragen zu interpretieren und relevante Ergebnisse zu finden, die über bloße Schlüsselwort-Übereinstimmungen hinausgehen.

Perplexity fungiert als Vermittler: Es versteht die Intention der Benutzerfrage durch sein Sprachmodell und löst im Hintergrund eine Bing-Suche aus, die dieser Intention entspricht. Dadurch erhält es Zugriff auf den riesigen Web-Index von Bing, ohne dass der Benutzer die Perplexity-Oberfläche verlassen muss.

Abruf und Verarbeitung der Bing-Ergebnisse

Nachdem die Anfrage bei Bing eingereicht wurde, durchläuft Perplexity mehrere Schritte, um die Ergebnisse abzurufen und zu verarbeiten:

1. Abruf relevanter Ergebnisse: Bing liefert eine Liste von Suchergebnissen (Weblinks), die mit der Anfrage verknüpft sind. Perplexity analysiert diese Ergebnisse und wählt die relevantesten Seiten aus – normalerweise die ersten zurückgegebenen Links oder hervorgehobene Snippets der Suchmaschine. Durch die Nutzung des Bing-Index erhält das System schnell Webseiten, die die Antwort auf die Frage enthalten könnten.
2. Extraktion des Seiteninhalts: Für jede ausgewählte Seite ruft Perplexity den Textinhalt ab. Dies beinhaltet das Crawlen der betreffenden Seiten über die Bing-API, um deren Inhalte zu extrahieren. Perplexity hat sogar seinen eigenen Webcrawler, PerplexityBot, entwickelt, der in der Lage ist, Links zu durchsuchen und Inhalte abzurufen, während er die robots.txt-Richtlinien der Websites respektiert. Der rohe Seiteninhalt wird dann bereinigt (um HTML-Code, Menüs usw. zu entfernen) und für die Analyse vorbereitet.
3. Analyse und Filterung der Informationen: Der gesammelte Inhalt wird anschließend von der KI geprüft. Das Sprachmodell durchsucht die Seiten und identifiziert Passagen, die die Frage präzise beantworten. Perplexity kann die gewonnenen Informationen auch nach ihrer Kontextrelevanz sortieren oder neu anordnen (Re-Ranking), um sicherzustellen, dass die nützlichsten und zuverlässigsten Daten hervorgehoben werden. Ziel ist es, die wesentlichen Fakten und Antworten aus den Dokumenten zu extrahieren, während irrelevante oder weniger zuverlässige Inhalte ausgefiltert werden. An diesem Punkt profitiert Perplexity von der Bing-Rangordnung (die autoritative Quellen priorisiert), was die Identifikation hochwertiger Inhalte erleichtert. Durch die Kombination dieser Filterung mit dem kontextuellen Verständnis des LLM generiert das System einen Wissensbestand, der für die Antwortformulierung bereitsteht.

Integration der Ergebnisse in die Antworten von Perplexity

Nachdem die relevanten Informationen aus den Webseiten identifiziert wurden, integriert Perplexity diese Ergebnisse in die endgültige Antwort an den Benutzer. Dieser Schritt erfolgt über das Sprachmodell (LLM), das eine Antwort in natürlicher Sprache generiert, die ausschließlich auf den zuvor gesammelten Inhalten basiert. Während der Generierung wird jede Schlüsselinformation mit einer Quelle versehen.

Konkret enthält der Antworttext nummerierte Verweise auf die konsultierten Webseiten, sodass der Benutzer mit einem Klick nachprüfen kann, woher die KI bestimmte Informationen bezogen hat.

Diese Integration der Bing-Ergebnisse in die Antwort hat das Ziel, nicht nur eine prägnante, sondern auch nachvollziehbare und überprüfbare Antwort zu liefern. Perplexity legt großen Wert auf Transparenz: Das Modell wurde darauf trainiert, keine Fakten zu behaupten, die nicht durch die gesammelten Quellen gestützt werden. Wenn eine Information weder in den Bing-Suchergebnissen noch im zugänglichen Datenbestand enthalten ist, vermeidet die KI es, sie zu erfinden. Diese Methodik, die von akademischen Zitierpraktiken inspiriert ist, hilft, Halluzinationen der KI zu minimieren, indem der generierte Inhalt strikt mit überprüfbaren Daten verknüpft wird.

Das Ergebnis ist eine konversationelle Antwort, die direkt nutzbar ist, während sie gleichzeitig die Verlässlichkeit einer traditionellen Suchmaschine durch die angegebenen Quellen beibehält.

Wenn der Benutzer nachfolgende Fragen im Chatverlauf stellt, kann Perplexity neue Bing-Suchen durchführen und dabei den bestehenden Kontext berücksichtigen. Das System hält die Konversation kohärent und aktualisiert die Informationen bei Bedarf, indem es in jeder Iteration die neuen Ergebnisse in seine Antworten integriert – stets mit Quellenangaben.

Technische Interaktion zwischen Perplexity AI und Bing

Aus technischer Sicht erfolgt die Integration zwischen Perplexity und Bing über die Bing Search API, die es ermöglicht, Bing in Echtzeit abzufragen. Wenn Perplexity eine Frage empfängt, sendet sein Backend eine REST-Anfrage an die Bing Web Search API mit den Schlüsselwörtern der Frage. Bing gibt dann strukturierte JSON-Ergebnisse zurück, die Titel, Snippets und URLs der Seiten enthalten. Perplexity kann diese Daten direkt nutzen: Die von Bing gelieferten Snippets bieten einen Einblick in den Inhalt, und die URLs ermöglichen bei Bedarf den vollständigen Textabruf. Diese maschinelle Kommunikation zwischen Perplexity und Bing bleibt für den Benutzer unsichtbar und nutzt die bewährte Bing-Infrastruktur zur Websuche.

Es ist bekannt, dass Perplexity in den Anfängen (2022) nahezu vollständig auf Bing angewiesen war, um sein Suchmodul zu versorgen, kombiniert mit OpenAI-Modellen für die Textgenerierung.

Diese strategische Entscheidung ermöglichte es Perplexity, seinen Dienst schnell zu starten, indem es von Bings riesigem Index und dessen Ranking-Algorithmus profitierte, anstatt sofort einen eigenen Webindex aufzubauen. Diese Interaktion wurde wahrscheinlich durch die von Microsoft bereitgestellten APIs (Bing Search API) erleichtert und möglicherweise durch eine technische Zusammenarbeit mit Microsoft Bing unterstützt, angesichts der hohen Suchvolumen.

Im Laufe der Zeit entwickelte Perplexity seine Architektur weiter, um unabhängiger zu werden. Das Unternehmen hat seinen eigenen PerplexityBot-Crawler und ein internes Indexierungs-/Ranking-System entwickelt, wodurch es Webdaten zwischenspeichern oder ergänzen kann, ohne ausschließlich von Bing abhängig zu sein.

Trotzdem bleibt Bing ein wichtiger Bestandteil seines Prozesses, insbesondere um eine umfassende Webabdeckung zu gewährleisten und schnell aktuelle Ergebnisse zu erhalten. Wahrscheinlich kombiniert Perplexity verschiedene Quellen: seinen eigenen Index für häufig besuchte oder bereits entdeckte Inhalte und Bing (oder andere Suchmaschinen), um fehlende oder besonders aktuelle Informationen abzurufen.

Diese enge Verzahnung zwischen dem LLM von Perplexity und der Suchmaschine ist ein zentraler technischer Aspekt. Die Gründer geben an, eine End-to-End-Trainingsinfrastruktur entwickelt zu haben, die den Websuchmodus direkt mit dem Sprachmodell verknüpft. Dies bedeutet, dass das KI-Modell darauf trainiert wurde, Bing-Ergebnisse in seine Antworten einzubeziehen.

Diese Methode verbessert die Relevanz der Antworten und reduziert Halluzinationen, da das Modell lernt, sich auf tatsächliche, abgerufene Daten zu stützen, anstatt nur auf seine interne Wissensbasis. Mit anderen Worten: Bing liefert die aktuellen Fakten, und Perplexity wandelt sie in eine kohärente Antwort um.

Bei jeder Benutzeranfrage erfolgt eine technische Synergie zwischen der Bing-Suchmaschine und dem konversationellen Modell von Perplexity.

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Quellen: allthings.how, ethanlazuk.com, hyscaler.com