对于企业用户,内部知识搜索将您所在组织的内部文件与 Perplexity 的搜索功能集成在一起,从而提高团队内部的协作和生产力。
为什么要使用内部知识搜索?
全面研究:将网络洞察与专有内部信息相结合,获得更丰富、更具体的答案。
增强协作:让您的团队能够根据网络资源和组织的内部文档提出问题并获得答案,无需手动访问或共享文件即可做出明智的决策。
提高工作效率:即时搜索所有相关组织文档,节省时间。
企业用户如何使用内部知识搜索?
企业用户可以通过两种主要方式利用内部知识搜索:
使用您所在组织的文件存储库
管理员上传文件:您所在组织的管理员将文件上传到中央存储库,Perplexity可以在回答团队中任何人的问题时将其用作来源。
如何使用文件作为来源:在Perplexity的搜索栏中,查找 Web + Org Files。 同时选择两项时,Perplexity 将使用您所在组织的文件和网络资源来合成答案。
取消选择“Web” 如果您希望 Perplexity 仅使用您的文件作为来源。
如果您希望 Perplexity 仅使用网络资源,请取消选择“组织文件” 。
如果您希望 Perplexity 在没有外部来源的情况下进行回复,请取消选择两者 。
接收全面的答案:Perplexity 确定哪些内部文件是相关的,并使用这些文件中最相关的部分来形成其响应。
文件引用:从您的内部文件中获得的洞察将包含内联引用,因此您可以确切地知道信息的来源。 您可以直接从引用参考资料中下载并打开文件,以进一步探索内容。
创建和使用 Perplexity 空间
创建空间:企业用户可以创建 Perplexity 空间,用于组织问题并与团队成员协作。 使用 Spaces,您可以创建针对特定项目或主题的自定义版本的 Perplexity。
将文件上传到空间:上传到空间的文件将用作该空间内搜索问题的来源,根据您的内部文档为您提供自定义搜索结果。
上传到个人用户空间的文件不会包含在整个组织的文件存储库中。
邀请协作者:出于安全考虑, 仅可邀请您所在组织内的用户加入空间。 您邀请在空间中协作的同事将能够使用上传到该空间的文件和资源,开始新的问题或继续现有问题。
个性化搜索体验:空间提供其他自定义选项:
上传特定的内部知识集:选择在您的空间中用作源的文件或数据集。
从高级 AI 模型中选择:选择哪个 AI 模型来回答您的问题,包括 GPT-5 和 Claude 4.0 Sonnet。
设置自定义指令:为Perplexity提供具体的指导或角色,以构建其答案。
文件上传与内部知识搜索
文件上传:
您可以在搜索栏中直接为每个问题附加最多十个文件。
文件会在该问题中临时使用,并在七天后删除。
非常适合以特定文件作为输入的一次性查询。
企业内部知识搜索:
组织文件:企业管理员最多可将 500 个文件上传到组织的存储库,供组织内的所有用户访问。
Perplexity 空间:企业版的个人用户可以将自己的文件上传到空间,以便在该空间内的搜索问题中使用。
在管理员手动删除或更新之前,组织内的所有用户都可以访问文件。
支持在组织的整个内部知识库中进行全面搜索。
如何为我的搜索选择来源?
在搜索栏中点击“选择来源”。
从以下选项中进行选择:
Web:Perplexity 将仅使用互联网上的资源来生成答案
Org Files:Perplexity 将仅使用您所在组织的文件存储库中包含的信息来生成答案
Web + Org Files:Perplexity 将使用 Web 来源和您所在组织的文件库来生成答案
无:如果您希望 Perplexity 在不使用外部资源的情况下进行回复,请取消选择“网页”和“组织文件”。
为什么我在 Perplexity 的搜索栏中看不到“聚焦”?
对于企业用户, 聚焦 已被替换为 选择来源,您可以在 网页、 组织文件、 网页 + 组织文件或 无之间进行选择,以使用内部知识搜索。
谁可以访问上传的文件?
组织文件:
您所在组织中的所有企业版用户都可以下载和搜索管理员上传的文件。 前往 您的设置页面 ,然后点击“文件”选项卡,即可访问您所在组织的文件存储库。
空间中的文件:
只有空间的创建者和受邀协作者才能访问和使用上传到该空间的文件。
了解有关 Perplexity 空间的更多信息。
支持哪些文件类型?
Perplexity 支持以下文件类型用于内部知识搜索:
Excel (XLSX)
PowerPoint (PPTX)
Word (DOCX)
PDF
CSV
注意:虽然内部知识搜索不支持PNG和JPEG文件,但您仍然可以通过将这些图像文件直接附加到您的查询来使用它们。 只需将其拖放到 Perplexity 的搜索栏中即可。
对于视频文件,我们会转录音频以启用索引。
每个文件的大小不超过 50 MB。
如何为我的文件生成标题和摘要?
您上传文件的标题和摘要是通过语言模型 (LLM) 自动生成的。 虽然这有助于快速了解您的文件,但这些标题和摘要可能包含不准确之处。 如果您发现任何错误,请参阅原始文件内容以获取准确信息。
