이 영상에서 단테는 Perplexity가 공개한 딥 리서치 기능의 특징과 동작 방식, 발표된 벤치마크, 실제 사용 결과와 공유 기능을 짧게 정리합니다. 여러 AI 서비스의 딥 리서치 기능 중 무엇을 쓸지 고민하거나, 조사 보고서를 만들 때 출처 확인이 중요한 사람에게 맞는 내용입니다.
Perplexity 딥 리서치의 차별점
영상 게시 시점(2025-02-15) 기준으로, Perplexity는 미국 시간 2월 14일에 딥 리서치를 공개했습니다. 같은 이름의 기능은 이미 Google Gemini와 OpenAI ChatGPT에서도 제공되고 있었습니다.
단테가 꼽는 Perplexity의 차별점은 정보 출처의 투명성입니다. ChatGPT나 DeepSeek도 추론 과정을 보여 주기는 하지만, Perplexity는 참고한 웹사이트와 논문 정보를 모두 드러내 사용자가 결과에 환각이 없는지 스스로 확인할 수 있게 돕습니다. Perplexity는 원래 실시간 웹 자료와 출처를 함께 보여 주는 것을 강점으로 내세워 온 서비스이므로, 딥 리서치에서도 이 방향이 이어진다는 설명입니다.
이용 조건은 영상 게시 시점 기준으로 무료 회원은 하루 다섯 번, Pro 요금제 사용자는 제한 없이 딥 리서치 질의를 쓸 수 있었습니다.
동작 방식
딥 리서치의 처리 과정은 대략 다음과 같습니다.
- 모델이 질문을 해석하고 검색을 수행합니다.
- 출처를 한 번에 몇 개 읽는 것이 아니라 매우 많은 양을 읽습니다.
- 결과를 종합해 보고서를 만들고, 관련 영상 같은 추가 자료도 붙입니다.
단테가 직접 "주식 시장 개장 전에 알아야 할 것들" 같은 질문을 던져 보니, 첫 질문 해석 뒤 각 단계를 거칠 때마다 수집하는 출처 수가 크게 늘어나는 모습이 보였습니다. 인물 조사, 마케팅, 주식 시장 준비 등 여러 주제로 시험한 결과, 평균적으로 수십 번의 검색과 수백 개의 출처를 읽은 뒤 보고서를 만들어 냈다고 합니다. 완료 후에는 페이지 오른쪽에 관련 영상도 추가 정보로 표시됩니다.
발표된 벤치마크
Perplexity는 성능과 정확성에 대한 벤치마크도 함께 공개했습니다.
- SimpleQA: 모델 응답이 사실에 얼마나 정확한지를 보는 평가로, 발표 자료에서는 경쟁 모델보다 높은 수치를 보였습니다.
- Humanity's Last Exam: 수학, 과학부터 역사, 문학까지 넓은 주제를 다루는 평가로, OpenAI 딥 리서치 다음으로 좋은 성능을 보였습니다.
두 결과 모두 Perplexity가 발표한 자료 기준이며, 영상에서 독립적으로 검증한 수치는 아닙니다.
보고서 공유 기능
단테가 특히 유용하다고 본 부분은 공유 기능입니다. 완성된 보고서는 세 가지 형식으로 다른 사람에게 전달할 수 있습니다.
- URL: 지금 보고 있는 Perplexity 페이지 자체를 링크로 공유합니다.
- Markdown: 블로그나 웹사이트를 운영하는 사람이 내용을 그대로 가져다 쓰기 좋습니다.
- PDF: 표나 코드 같은 형식이 포함된 채로 내보내므로, 응답 품질이 좋다면 그대로 보고서 양식으로 쓸 수 있습니다.
정리
- Perplexity 딥 리서치는 참고한 출처를 투명하게 보여 줘 사용자가 직접 검증할 수 있다는 점을 차별점으로 내세웁니다.
- 질문 해석, 다단계 검색, 대량의 출처 읽기, 보고서 종합 순서로 동작하며 단계마다 출처 수가 늘어납니다.
- 발표 기준으로 SimpleQA에서 높은 정확도를, Humanity's Last Exam에서 OpenAI 딥 리서치 다음 성능을 보였습니다.
- 완성된 보고서는 URL, Markdown, PDF로 공유할 수 있어 블로그 글이나 문서로 옮기기 쉽습니다.