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Perplexity 入門:附引用的 AI 搜尋、方案與隱私設定
Perplexity 是把答案和引用放在一起的搜尋 AI。這篇說明一次查詢怎麼跑完五步、和 Google 搜尋與 ChatGPT 搜尋差在哪、官網現在的方案價格與額度、Search 與 Deep Research 等模式怎麼挑、可選哪些模型、Spaces 與檔案上傳限制,以及 AI data retention 在哪裡關。數字查自 2026 年 9 月 14 日的官網。
更新日期: 閱讀時間約 10 分鐘

Perplexity 把搜尋結果直接寫成一段答案,句子後面掛著編號,點下去就是它讀的那個網頁。結論先說:它適合「我想知道某件事,而且要看得到出處」的題目;要創作、要長篇改稿,回去用聊天型的工具比較順手。搜「搜尋 AI人工智慧(Artificial Intelligence)是什麼人工智慧是涵蓋多種技術與應用的總稱,不等於聊天機器人,也不必一定會產生文字。本文從 OECD 的系統定義出發,以照片分類和社區資源推薦為例,說明輸入、推導、輸出與人的目標如何連結,整理它與機器學習、深度學習和生成式 AI 的關係。讀完能用具體問題判斷一項 AI 功能在做什麼,並分辨能力、自治程度與可信度。閱讀全文」找 Google 以外選項的人,它是最常被點名的一個。
這篇帶你做到六件事:看懂一次查詢在背後跑過哪幾步、分清楚它和 Google 搜尋與 ChatGPT 搜尋的差別、從台灣把帳號開起來、挑對模式與模型、知道 Spaces 與檔案上傳的限制在哪,以及把資料拿去訓練的開關關掉。價格、額度與功能名稱全部是 2026 年 9 月 14 日當天查官方說明中心、官方定價頁與台灣區商店頁面的結果。
一次查詢在背後跑過哪五步
官方說明把 Perplexity 定位成「AI 驅動的搜尋引擎」:你問一個問題,它去搜網路,把找到的內容整理成一段口語化的答案,並且在答案裡附上引用與原始連結,讓你可以自己回去查證、再往下讀。這和「模型憑記憶回答」不同,內容是當下從網路抓回來的。
官方對 Pro Search 的說明把流程拆成五步:先決定要用哪個模型;接著跨網路做多次搜尋,可以限定網頁、學術、財經或你自己的檔案;然後讀取並綜合數十個來源;再把答案裡的結論標上可點的原始連結;最後你可以接著追問,它會記得前面的脈絡。把這五步記起來的用處是,出錯的時候你知道要看哪一段,是搜錯了,還是讀對了卻寫歪了。
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流程圖由左至右分成五張卡片:步驟一你提問,輸入問題也可以附上檔案;步驟二搜尋網路,跨網頁、學術、財經或你的檔案做多次搜尋;步驟三讀取來源,打開找到的網頁並綜合數十個來源;步驟四標上引用,每段結論配一個可點的原始連結;步驟五給你答案,可以接著追問,它記得前面脈絡。圖的下半部比較三種模式在第二、三步投入的力氣:Search 是預設模式,一般問題秒級回覆,來源較少、深度有限;Pro Search 做多次搜尋,來源約三倍,可以自己挑模型,內建可執行程式碼的環境;Deep Research 讀上百個來源,約四到五分鐘出一份報告,不能自己指定模型。最下方提醒驗證引用的三個動作:點開編號、在原頁用頁內搜尋找同一個數字、找不到就換來源。
這種「先檢索、再讓模型根據檢索到的內容作答」的做法有個統一的名字,各家 AI 搜尋都建立在同一套原理上。
檢索增強生成(RAG)是什麼:讓回答附上可查的依據檢索增強生成(RAG)是什麼:讓回答附上可查的依據檢索增強生成會先從外部資料找出相關內容,再交給語言模型組織回答。本文以活動報名規章的問答為例,拆解建索引、檢索、生成與來源核對,說明它和搜尋、微調的差別,也解釋為什麼有引用仍可能答錯。讀完能判斷問題出在資料未更新、文件沒找齊,還是模型把證據解讀過頭,並知道什麼情況應保留不知道的答案。閱讀全文
和 Google 搜尋、ChatGPT 搜尋差在哪
三者都會給你一段 AI 寫的答案,差別在預設值擺在哪裡。Google 搜尋的主體仍然是一頁連結,AI 摘要是疊在上面的一層;Perplexity 的主體就是那段答案,連結退成答案旁邊的註腳;ChatGPT 的主體是對話,需要時才去搜尋。官方自己的說法是,一般搜尋引擎給你一堆連結要自己篩,它的定位是把資訊收斂成你需要的那一段。
- 要找某個網站、要比價、要看很多家的原文:連結清單還是比較快。
- 要一段帶出處的答案,而且會追問兩三輪:附引用的介面最省事。
- 要寫東西、要長對話、要反覆改稿:聊天型工具比較順手。
- 要判斷答案對不對:三者都得回去點來源,沒有例外。
ChatGPT 搜尋 vs Google:六類問題什麼時候該用哪一個ChatGPT 搜尋 vs Google:六類問題什麼時候該用哪一個ChatGPT 搜尋這個搜尋 AI 和 Google 搜尋不是誰取代誰,而是形狀不同的工具:Google 先給結果清單與地圖,ChatGPT 先給整理好的回答再附引用。這篇講清楚 ChatGPT 搜尋怎麼開、免費版能不能用、引用怎麼點,Google 的一般搜尋、AI 摘要、AI 模式各是什麼,再用匯率天氣、在地店家、購物比價、官方規定、學新東西、多來源研究六類問題說明先開哪個、怎麼交叉驗證。閱讀全文
Google 搜尋 AI 模式:追問與來源判讀Google 搜尋 AI 模式:追問與來源判讀Google 搜尋的 AI 模式與 AI 摘要是最多人接觸到的搜尋 AI,兩者都會整理網路資訊,但入口與使用方式不同。本篇用「第一次搭台灣高鐵,如何找搭乘規則」做練習,學習提問、追問、打開來源和保留未確認事項。目標是形成自己的查證清單,而不是把搜尋摘要直接當成官方公告。閱讀全文
另一種做法是把 AI 助手直接放在社群平台裡,回答時大量引用平台上的貼文,那又是另一套取捨。
Grok(xAI)怎麼用:三個入口、方案價格與資料訓練開關Grok(xAI)怎麼用:三個入口、方案價格與資料訓練開關Grok 有三個入口:X 裡的 Grok、grok.com 網頁、iOS 與 Android App。X 入口走 X 的隱私政策與 X Premium 方案,網頁與 App 走 Grok 自家的帳號與訂閱,連資料訓練開關都分成兩處。這篇照官方定價頁、開發者文件與法務文件的原文,整理三個入口的差別、方案價格(含台灣定價)、目前的模型與上下文視窗、API 費率,以及退出訓練與刪除對話的路徑。閱讀全文
註冊、台灣可用性與方案價格
註冊不需要手機門號。官方說明寫最簡單的方式是用 Apple 或 Google 帳號登入,也可以填 Email,系統會寄一條登入連結或一組一次性密碼過來;目前不支援自己設密碼,Email 註冊之後也不能更換綁定的信箱。不登入也能用一部分功能,但要用 Pro Search、要上傳檔案、要保留對話紀錄就得登入。官方另外提醒,掛 VPN 使用容易觸發 Cloudflare 的安全檢查,手機 App 可能會變得不能用。
台灣可用性方面,撰稿當天 App Store 台灣區與 Google Play 台灣區都查得到官方 App,Google Play 上的名稱是 Perplexity - Ask Anything,開發者標示 PerplexityAI,頁面顯示一億次以上下載、更新日期 2026 年 9 月 4 日。付款方面,官方說明寫在網站上訂閱時可以在結帳頁選當地幣別或美元,選定之後每期扣款都用同一個幣別,要換幣別必須取消再重辦,手機商店內購則不適用這個選項。
| 方案 | 官網價格(美元) | 台灣 App Store 標價 | 官方寫的額度或重點 |
|---|---|---|---|
| 免費(Standard) | 免費 | 免費 | 基本搜尋官方寫「幾乎不限量」,Pro Search 每天 3 次、Research 每月 1 次,不含進階模型 |
| Pro | 20 美元/月或 200 美元/年 | 每月 NT$690、每年 NT$6,990 | Pro Search 每週額度(一般使用),進階模型、影像與影片生成,每個 Space 最多 50 個檔案 |
| Max | 200 美元/月或 2,000 美元/年 | 每月 NT$6,990 | 含 Pro 全部內容,另有 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、Model Council,每月 10,000 點 Computer 點數 |
| Education Pro | 10 美元/月 | 以官網為準 | 需經 SheerID 驗證學生或教職員身分 |
| Enterprise Pro | 每席 40 美元/月或 400 美元/年 | 以官網為準 | 資料不用於訓練,Pro Search 每週 400 次、Research 每月 80 次,上傳檔案只留 7 天 |
| Enterprise Max | 以官網為準 | 以官網為準 | Pro Search 每週 4,000 次、Research 每月 800 次,每個 Space 最多 5,000 個檔案 |
要注意兩件事。第一,免費版的 Pro Search 次數,官方方案比較表寫每天 3 次,另一篇較舊的帳號說明卻寫每天 5 次,兩個數字都掛在官網上,實際可用次數以你帳號裡顯示的為準。第二,付費版的額度官方只寫「每週額度(一般使用)」這種文字,沒有公開確切數字,只有企業方案才列出每週 400 次、每月 80 次這類值。
免費版夠不夠用:ChatGPT、Claude、Gemini 付費方案比較(2026)免費版夠不夠用:ChatGPT、Claude、Gemini 付費方案比較(2026)免費 AI 夠不夠用?這篇依 2026 年 9 月三家官網整理:ChatGPT 免費版每天只能傳 3 個檔案、Claude 免費版每 5 小時重置、Gemini 免費版上下文視窗只有 32k token;入門付費 ChatGPT Go 台幣 270 元、Claude Pro 20 美元、Google AI Plus 台幣 165 元;再用五種使用者情境與決策圖告訴你該付哪家,附比較表與付費前三件事。閱讀全文
模式、模型、Spaces 與 Comet 瀏覽器
輸入框上可以切換模式。說明中心目前列出的名稱是:Search(預設,速度與準確度之間取平衡)、Pro Search(多次搜尋,來源數約是一般搜尋的三倍,可以自己挑模型,還內建可以執行程式碼的環境)、Deep Research(做數十次搜尋、讀上百個來源後寫成一份報告)、Learn step by step(一步一步解釋,適合學習)、Model Council(同時問三個模型再合成一份答案,只有 Max 與 Enterprise Max 在網頁版才有)。另外有一組「建立檔案與應用程式」的功能,免費版沒有,Pro 以上才開放。
Deep Research 官方寫多數研究任務在 3 分鐘內完成,實際產出一份回答大約要等 4 到 5 分鐘;這個模式不能自己指定模型,官方寫它會依研究需求自動挑一組最合適的模型。同樣是要等上好幾分鐘的研究功能,其他家的做法可以對照著看。
ChatGPT Deep Research:讓 AI 花十分鐘幫你做一份完整研究ChatGPT Deep Research:讓 AI 花十分鐘幫你做一份完整研究ChatGPT 的 Deep Research 是一個會自己規劃、讀幾十個網頁,再交出一份附引用報告的研究 AI,官方說一次要 5 到 30 分鐘。這篇說明它和開搜尋問一句差在哪、從工具選單怎麼開、它會先問你什麼、各方案的額度去哪裡看,並用「比較三款空氣清淨機」與「查英國簽證與入境規定」兩個台灣情境示範題目的五個部件怎麼寫,最後教你拿到報告先看來源清單、抽查三個引用、找出它的假設。閱讀全文
Deep Research:研究計畫、來源與報告Deep Research:研究計畫、來源與報告Deep Research 是 Gemini 的多步驟研究 AI,會先提出研究計畫,再蒐集來源與整理報告。本篇示範如何把模糊問題縮成可研究的範圍、挑選資料來源,並逐項核對報告。學完後,你應能交出附來源與待確認事項的研究筆記,而不只是一段看似完整的摘要。閱讀全文
請回答:<你的問題>
規則:
- 每個數字、日期、金額後面標出處,出處限官方網站或政府網站
- 官方頁面查不到就寫「查不到」,不要用推估的數字
- 最後列出你實際讀過的網址,一行一個模型清單官方說會隨著新模型推出而更新。撰稿當天說明中心列的 Pro Search 可選模型是 GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6、Nemotron 3 Super 120B with Thinking,另外 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.7 只開給 Max 與企業方案;預設的「Best」模式則由系統依題型自動挑,官方寫這個模式不設額度上限。部分模型還有「Thinking」開關,打開就是切到推理模型推理模型(Reasoning Model):多想幾步能解決什麼推理模型通常經過針對多步問題的訓練或推論設計,能在回答前投入更多計算來拆解、檢查與修正。本文用活動排程示範條件推理,區分推理能力、搜尋、工具和思考摘要,也說明為什麼等待更久或寫得更長不保證正確。讀完能判斷任務缺的是證據還是推導,並用可驗證的限制清單評估結果,而不必依賴產品等級與價格比較。閱讀全文的走法,適合多步驟的技術題。
Spaces 是把同一個專案的對話、檔案與自訂指令收在一起的工作區,預設私密,可以邀人當檢視者或共編者,Pro 與 Max 每個 Space 最多五位共編者。檔案上傳的官方數字是單檔 50 MB;每個 Space 的檔案數 Pro 是 50 個、Max 與 Enterprise Pro 是 500 個、Enterprise Max 是 5,000 個。可以上傳純文字、程式碼、PDF、圖片,以及音訊與影片,官方會自動把語音轉成逐字稿並標記token(Token)是什麼:AI 如何計算文字長度token 是語言模型處理內容的基本單位,可能是一段單字、標點或中文字的一部分,不能直接當成字數。本文用整理社團公告的情境,說明輸入、輸出與上下文如何計數,為什麼同一段中文換模型後用量可能不同,以及查看分詞器和實際用量時該注意什麼。你會學會估算任務空間、保留必要資訊,並分清楚 token 與登入用的存取權杖。閱讀全文說話者,但影片畫面不會被索引。
Comet 是 Perplexity 自己的瀏覽器。官方說明寫它以 Chromium 為基礎,把 Perplexity 當成預設搜尋引擎,另外有「問這一頁」與「摘要這一頁」按鈕、用自然語言管理分頁、內建擋廣告,並且可以沿用多數 Chrome 擴充功能、從原本的瀏覽器匯入書籤與密碼。官方頁面寫支援 Windows 與 Mac,安裝檔放在官網的 Comet 頁面。能不能從台灣直接下載,以官網頁面實際顯示的為準。
隱私設定:AI data retention 在哪裡關
免費、Pro 與 Max 帳號的「AI data retention」預設是開著的,也就是你的資料可能被用來訓練模型、改善搜尋品質。官方說明寫得很直白:這個開關在帳號設定裡,關掉就是退出訓練資料收集。
- 打開帳號設定(網頁版點左下角的頭像,選 All Settings)。
- 切到 Preferences 這一頁。
- 找到 AI data retention 開關,開著代表資料正在被收集。
- 把它切成關閉。
官方一併寫明幾件事:退出只對關掉之後產生的資料有效,先前已收集的訓練資料不會被刪除;這個設定只管你自己一個帳號;核心功能不受影響,資料仍可能為了服務運作、法遵與產品改善被處理。第三方那一邊,官方說與 OpenAI、Anthropic 等模型供應商的合約禁止把 Perplexity 的資料拿去訓練他們的模型。企業方案的資料則是一律不用於訓練,上傳檔案只留 7 天。
要整個刪掉也可以自助完成:帳號設定頁最下方能啟動刪除,帳號會先停用、30 天後永久刪除;這 30 天內只要再登入一次,刪除就會取消,30 天之後不可逆,用同一個 Email 登入只會得到一個全新的空帳號。不想刪帳號的話,Library 頁面右上角的「…」可以刪單一對話或全部對話,刪掉對話時附在裡面的檔案會一起刪。刪帳號之前記得先取消訂閱。
引用怎麼驗證,以及對站長的意義
附上引用不等於引用是對的。編號連到的網頁確實存在,但「那句話是不是真的出自那一頁」要自己看。最省時間的做法是只驗證會影響你決定的那幾個數字,其餘敘述先放著。
- 把答案裡的數字、日期、金額圈出來,這些是會出錯又最有後果的部分。
- 點開數字後面的編號,用瀏覽器的頁內搜尋在原頁找同一個數字。
- 原頁找不到就換一個來源;官方頁面也找不到,就當成沒有這個數字。
- 看來源層級:官方網站、政府公告、原始論文優先,轉述的新聞次之。
- 看日期:來源頁面自己標的更新日期,比答案裡寫的年份可靠。
會被錯誤引用的多半不是整段胡說,而是數字對不上、把舊版本的規則當成現行規則。判讀的方法另有一篇專門寫。
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對經營網站的人來說,這種「答案在上、連結在下」的介面代表一件事:內容要寫得容易被引用,結論明確、數字標出處、段落各自成立可以被單獨摘走。
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