Perplexity перевела поиск на Photon и запустила быстрый режим Search API

Perplexity перевела свой поисковый конвейер на Photon — собственный движок поиска и ранжирования веб-страниц — и запустила на его основе быстрый режим Search API для ИИ-агентов. Как пишет «Хабр» 18 октября 2026 года, новый режим снижает задержку и стоимость поиска, но в отдельных проверках уступает стандартному по релевантности. Он рассчитан на задачи, в которых агенту нужно многократно обращаться к поиску; для исследования с широким охватом источников стандартный режим может подойти лучше.

Почему Perplexity заменила поисковый движок

До Photon компания использовала адаптированный open-source движок. С ростом индекса и нагрузки он перестал справляться, и Perplexity заменила его собственной разработкой. По данным компании, задержка на 99-м перцентиле сократилась примерно с 800 до 65 мс. Это показатель работы движка, а не время полного вызова Search API: для быстрого режима компания приводит отдельные цифры.

Смена движка важна не только из-за скорости одного запроса. Photon теперь обслуживает поисковый конвейер Perplexity, а быстрый режим API использует ту же основу. Поэтому в новости речь сразу о двух уровнях: о том, как обрабатывается поиск внутри системы, и о режиме, доступном для агентных задач. Их показатели задержки лучше не складывать в одну красивую, но неверную цифру.

Что Photon делает при поиске

Photon использует инвертированный индекс, связывающий слова с документами, где они встречаются. Для оценки найденного у движка есть отдельная компактная запись документа: в ней указаны частоты слов, их позиции и поля. Из этой записи он извлекает лишь данные, нужные для конкретного запроса, вместо того чтобы распаковывать всё целиком. Алгоритм отбора кандидатов, похожий на WAND, позволяет пропустить документы, которые не смогут попасть в итоговую выдачу. Данные также читаются асинхронно, а построение индекса вынесено отдельно от обработки запросов — по описанию компании, это уменьшает задержки при чтении с диска и обновлении базы.

Экономия времени не означает, что Photon компактнее прежнего решения во всех отношениях. На каждый документ он хранит примерно в 2,5 раза больше данных, зато для обслуживания запросов ему требуется примерно на 20% меньше серверов. Здесь полезно разделять объём хранимой информации и ресурсы, необходимые для обработки поиска: приведённые компанией показатели движутся в разные стороны.

Скорость, стоимость и качество

У быстрого режима Search API медианная задержка поискового вызова составляет 160 мс, а 95% вызовов укладываются в 230 мс. Это уже показатели API, а не упомянутые выше 65 мс на 99-м перцентиле движка. Разница принципиальна, если сравнивать варианты подключения поиска к агенту: для такого выбора важен вызов, который делает сервис, а не только скорость одного компонента внутри Perplexity.

Компания проверила оба режима на 3554 задачах из шести агентных бенчмарков. Быстрый получил результат 64,3% при оценочной стоимости модели и поиска $59,73; стандартный — 64,0% при стоимости $187,60 на том же наборе. Расчётная экономия составила около 68%. Это данные конкретного сравнения: переносить процент экономии на любой продукт или набор запросов без собственной проверки было бы слишком смело.

При этом внутренние тесты отдельных поисковых выдач показывают снижение качества. Метрика релевантности DCG уменьшилась с 2,45 до 2,21, а доля запросов, для которых среди найденных страниц был ответ, — с 59,6% до 56,7%. Результаты агентных задач близки, хотя показатели релевантности отдельных выдач в тестах ниже. Эти оценки измеряют разное; материал не объясняет, почему они разошлись.

Для разработчиков ИИ-сервисов практический вопрос — какой режим использовать для конкретной задачи. Если агент выполняет много типовых поисковых обращений, быстрый режим даёт возможность снизить задержку и оценочную стоимость. Если задача требует широкого охвата источников, стандартный поиск может оказаться предпочтительнее. Здесь нет универсального победителя: вместе со скоростью приходится оценивать, достаточно ли найденные страницы отвечают на запрос.

Владельцам продуктов и маркетологам эти цифры дают ориентир для разговора с командой: одного времени ответа недостаточно, чтобы судить о результате поиска. В приведённых тестах отдельно измеряли и выполнение агентных задач, и присутствие ответа в найденных страницах. Смешивать эти показатели — примерно как считать готовым сайт только потому, что макет быстро открылся.

Моё мнение: быстрый поиск всё равно нужно проверять

Мне нравится, что компромисс здесь виден в цифрах: можно сравнить не только миллисекунды и стоимость, но и качество выдачи. Близкий результат на агентных задачах выглядит обнадёживающе, однако снижение релевантности я бы не прятала в сноску. Пиксель тоже кажется мелочью — ровно до момента, когда макет уже отправлен.

Я бы выбирала режим под задачу и смотрела, что оказалось в найденных страницах. ИИ может подсказать вариант, но не объяснит за нас, почему именно этой выдаче аудитория должна доверять. Как и в дизайне, основы помогают не просто сделать быстрее, а заметить, когда результат перестал решать задачу.

Источники

Откуда новость. Текст — пересказ своими словами, факты — из источника, мнение — автора.

1. Perplexity представила Photon — поисковый движок для ИИ-агентов с задержкой от 160 мс habr.com

Об авторе

Леа Майер

студентка веб-дизайна

Я учусь в Германии и беру первые небольшие задачи по оформлению страниц. Пока пытаюсь понять, почему один пиксель сдвигается ровно тогда, когда уже отправила макет.

Все публикации автора