KamoCRM + Perplexity

网基AI – 有活网搜索的迷惑模型

Perplexity logo
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概览

为KamoCRM的人工智能助理配置 LLM 提供者。 困惑的显著特征是它与活的网络搜索紧密结合——查询可以返回基于当前网络内容的有引用的答案. 可用于市场研究,竞争性智能,以及时事查询.

常用案例

市场研究查询

工作人员就行业趋势或竞争者新闻提出问题——疑惑感通过引用返回网络解答.

公司研究

在发售电话前研究一家前景公司——困惑吸引了近期的新闻,金融,以及公共信号.

当前的活动和认识对策

与具有训练-数据截断模式的模型不同,迷惑性通过活网络搜索保持流畅.

设置

  1. 1注册在迷惑。 ai/ pro并获得API访问权限
  2. 2在KamoCRM中导航到设置 AI 供应商
  3. 3选择模糊性为提供者
  4. 4输入您的 API 密钥
  5. 5选择默认模型( Sonar 模型是 Perplexity 的主要提供)
  6. 6用需要当前信息的样本查询进行测试

什么数据同步

AI 请求/答复路线
托肯用法( 以费斯通为单位)
答复中的引用链接

关于Perplexity的问题

费解什么时候比GPT或克洛德更好选择?
当活网数据重要. 对于需要最新信息的事件,公司,或趋势等问题,迷惑的立足点是有价值的.
迷惑对RAG有用吗?
迷惑的力量是网络化的答案. 对于纯内部的KB RAG来说,GPT-4或克洛德等型号可能更可取. 为不同的使用大小写配置多个提供者 .
那引用质量呢?
令人困惑的是它的网络来源。 质量因查询而异——更广泛的互联网查询被广泛引用;特殊企业查询可能依赖权威较低的来源.

更多集成像Perplexity

OpenAIUse OpenAI models (GPT-4, GPT-4o, GPT-5) as the AI assistant backendAnthropicUse Claude models as the AI assistant backendGoogle GeminiUse Google Gemini models as the AI assistant backendMistralEuropean AI — Mistral models as the AI assistant backend

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