Perplexity là gì, dùng để tra cứu có nguồn

Bài dùng Python thuần (urllib có sẵn) cho phần Search API. Nguồn là Điều khoản dịch vụ, hai bài trên trung tâm trợ giúp về các gói và về thu thập dữ liệu, cùng hai trang Search API Quickstart và Pricing trong tài liệu API, đọc ngày 11/11/2026.

Perplexity khác trợ lý trò chuyện ở đâu

Trợ lý trò chuyện như ChatGPT hay Claude chủ yếu trả lời từ những gì mô hình đã học, rồi tìm thêm trên web khi cần. Perplexity đi theo hướng ngược lại: mặc định tìm trên web trước, rồi viết câu trả lời dựa trên các trang tìm được, gắn số dẫn tới từng nguồn. Vì thế nó hợp với câu hỏi cần thông tin mới hoặc cần biết thông tin từ đâu ra: phiên bản mới nhất của một thư viện, quy định tuyển sinh năm nay, ý chính của một bài báo.

Nhưng có số dẫn nguồn không có nghĩa câu trả lời đúng. Mô hình vẫn có thể tóm tắt sai, gán nhầm câu cho nguồn, hoặc dựa vào một trang kém tin cậy. Thói quen đúng là mở ít nhất một nguồn cho mỗi ý quan trọng, xem ngày đăng và xem ai viết. Bài bắt AI trích nguồn giải thích vì sao trích dẫn chính xác tới từng câu đáng tin hơn một danh sách đường dẫn chung chung.

Hỏi sao cho ra nguồn tốt

Perplexity tìm theo câu bạn viết, nên câu hỏi càng rõ phạm vi, nguồn tìm được càng sát. Thay vì "Python có gì mới", hãy hỏi "Python 3.13 thay đổi gì ở module asyncio so với 3.12, dẫn từ tài liệu chính thức". Nêu mốc thời gian khi thông tin dễ cũ: "quy chế tuyển sinh năm 2026", "phiên bản ổn định hiện tại". Nói rõ loại nguồn bạn muốn: tài liệu chính thức, bài báo khoa học, trang của trường. Khi câu trả lời dẫn tới trang lạ, hỏi tiếp "trang nào trong các nguồn trên là tài liệu chính thức của nhà phát triển".

Với câu hỏi lập trình, Perplexity hợp để tìm đúng trang tài liệu hay đúng mục thay đổi trong ghi chú phát hành, rồi bạn đọc chính trang đó. Với việc viết hay sửa code dài, một trợ lý trò chuyện hoặc công cụ lập trình có AI thường hợp hơn. Và với dữ kiện quan trọng như con số thống kê, quy định, hãy chép lại từ trang nguồn gốc chứ không chép từ đoạn tóm tắt.

Các gói

Bài trợ giúp về chọn gói, đọc ngày 11/11/2026, liệt kê cho cá nhân: Standard (miễn phí), Pro, Max và Education Pro. Gói miễn phí có lịch sử tìm kiếm, tìm kiếm cơ bản gần như không giới hạn, rất ít lượt Pro Search, Perplexity tự chọn mô hình, tải tệp ở mức cơ bản; không có các mô hình nâng cao và không tạo ảnh. Pro thêm nhiều lượt Pro Search, mô hình nâng cao, tạo ảnh và video, tải tệp nhiều hơn, tối đa 50 tệp mỗi dự án. Max cho mức dùng cao nhất và quyền thử sớm tính năng mới.

Với người học, đáng chú ý là Education Pro: bài trợ giúp ghi giá 10 USD mỗi tháng sau khi xác minh qua SheerID, gồm mọi thứ trong Pro cộng chế độ học và các gợi ý dành riêng cho việc học. Bài trợ giúp không ghi giá Pro thường; giá đó hiển thị khi bạn đăng ký, có thể theo khu vực.

Dữ liệu của bạn

Bài Data Collection at Perplexity, sửa lần cuối ngày 31/8/2026, ghi rằng với người dùng Free, Pro và Max, tùy chọn AI Data Retention được bật mặc định, nghĩa là một phần dữ liệu có thể được dùng để huấn luyện mô hình và cải thiện chất lượng tìm kiếm. Muốn từ chối, vào cài đặt tài khoản, mục tùy chọn, tắt công tắc giữ dữ liệu cho AI. Bài trợ giúp nói rõ ba điều: việc tắt chỉ áp dụng cho dữ liệu thu thập sau ngày tắt; dữ liệu huấn luyện đã thu trước đó không xóa được; và tắt không ảnh hưởng tới các tính năng chính. Gói doanh nghiệp thì không bao giờ dùng dữ liệu để huấn luyện.

Vì không xóa được dữ liệu đã thu, hãy tắt tùy chọn này ngay khi tạo tài khoản nếu bạn không muốn tham gia, thay vì đợi sau. Và như mọi dịch vụ AI, đừng đưa thông tin cá nhân của người khác hay mật khẩu vào câu hỏi.

Độ tuổi và cách dùng kết quả

Điều khoản dịch vụ cập nhật ngày 23/1/2026 ghi người dùng phải từ 13 tuổi; người chưa đủ tuổi thành niên ở nơi mình sống nhưng đã từ 13 tuổi chỉ được dùng khi cha mẹ hoặc người giám hộ chấp nhận điều khoản thay trước khi dùng; trẻ dưới 13 tuổi không được dùng. Cũng trong điều khoản có quy định không được dùng kết quả mà không ghi rõ nguồn là từ dịch vụ, hoặc nói sai về nguồn gốc của kết quả, kể cả việc nó do AI tạo ra. Với bài làm ở trường, điều đó trùng với nguyên tắc học thuật: nếu dùng, ghi rõ, và trích dẫn nguồn gốc thật chứ không trích dẫn công cụ.

Search API cho người viết chương trình

Tài liệu API mô tả Search API trả về danh sách kết quả xếp hạng dạng JSON, mỗi kết quả có tiêu đề, đường dẫn, đoạn chữ trích từ trang và ngày; không có câu trả lời viết sẵn. Theo trang Pricing, giá là 5 USD cho 1.000 yêu cầu thành công, chế độ Fast Search 1 USD, không tính theo token; yêu cầu lỗi hay bị giới hạn không tính tiền. Đây là cách tốt để tự dựng một công cụ tra cứu có nguồn, cùng ý tưởng với bài cho mô hình tìm web qua API.

"""Dùng Search API của Perplexity lấy danh sách nguồn để TỰ đọc, không lấy câu trả lời viết sẵn.

Theo trang Search API Quickstart (đọc 11/11/2026): một địa chỉ duy nhất POST https://api.perplexity.ai/search,
khóa ở header Authorization: Bearer <PERPLEXITY_API_KEY>; tham số query, max_results (1-20, mặc định 10),
search_domain_filter (tối đa 20 tên miền; có dấu - ở đầu là loại trừ; chỉ một trong hai chế độ). Kết quả gồm title, url,
snippet, date. Giá theo trang Pricing: 5 USD cho 1.000 yêu cầu thành công (Fast Search 1 USD), không tính theo token.
- tao_than: dựng thân yêu cầu và kiểm luật của bộ lọc tên miền trước khi gửi.
- bang_nguon: xếp nguồn theo ngày mới nhất, gom theo tên miền, đánh dấu nguồn không có ngày.
Chạy thử dùng kết quả GIẢ LẬP (tên miền example.* dành cho ví dụ), không gọi mạng.
"""
import json
import os
import sys
import urllib.request
from urllib.parse import urlparse

DIA_CHI = "https://api.perplexity.ai/search"


def tao_than(cau_hoi, so_ket_qua=5, ten_mien=None):
    if not 1 <= so_ket_qua <= 20:
        raise ValueError("max_results phải từ 1 tới 20")
    than = {"query": cau_hoi, "max_results": so_ket_qua}
    if ten_mien:
        if len(ten_mien) > 20:
            raise ValueError("search_domain_filter tối đa 20 tên miền")
        loai_tru = [t.startswith("-") for t in ten_mien]
        if any(loai_tru) and not all(loai_tru):
            raise ValueError("không trộn chế độ chỉ lấy và chế độ loại trừ")
        than["search_domain_filter"] = ten_mien
    return than


def tim(cau_hoi, khoa, mo=urllib.request.urlopen, **kw):
    yc = urllib.request.Request(DIA_CHI, data=json.dumps(tao_than(cau_hoi, **kw)).encode(), method="POST",
                                headers={"Authorization": f"Bearer {khoa}", "Content-Type": "application/json"})
    with mo(yc, timeout=60) as r:
        return json.load(r)["results"]


def bang_nguon(ket_qua):
    co_ngay = sorted((k for k in ket_qua if k.get("date")), key=lambda k: k["date"], reverse=True)
    khong_ngay = [k for k in ket_qua if not k.get("date")]
    theo_mien = {}
    for k in ket_qua:
        theo_mien.setdefault(urlparse(k["url"]).netloc, []).append(k["title"])
    return co_ngay, khong_ngay, theo_mien


def chi_phi(so_yeu_cau, nhanh=False):
    return so_yeu_cau / 1000 * (1.0 if nhanh else 5.0)


GIA_LAP = [
    {"title": "Hướng dẫn chính thức A", "url": "https://docs.example.org/a", "snippet": "...", "date": "2026-10-02"},
    {"title": "Bài blog B", "url": "https://blog.example.com/b", "snippet": "...", "date": "2025-03-15"},
    {"title": "Diễn đàn C", "url": "https://forum.example.net/c", "snippet": "...", "date": None},
    {"title": "Hướng dẫn chính thức D", "url": "https://docs.example.org/d", "snippet": "...", "date": "2026-07-20"},
]


def chay_thu():
    co_ngay, khong_ngay, theo_mien = bang_nguon(GIA_LAP)
    dong = ["Mới nhất trước: " + "; ".join(f"{k['date']} {k['title']}" for k in co_ngay),
            f"Không có ngày, cần tự xem: {[k['title'] for k in khong_ngay]}",
            f"Theo tên miền: {theo_mien}",
            f"Thân yêu cầu chỉ lấy tài liệu chính thức: {tao_than('python list comprehension', 5, ['docs.python.org'])}",
            f"Chi phí 300 lần tìm (một học kỳ ôn tập): {chi_phi(300):.2f} USD, Fast Search {chi_phi(300, nhanh=True):.2f} USD"]
    for sai in (lambda: tao_than("x", 25), lambda: tao_than("x", 5, ["a.org", "-b.org"])):
        try:
            sai()
        except ValueError as loi:
            dong.append(f"Chặn trước khi gửi: {loi}")
    print("\n".join(dong))
    return dong


if __name__ == "__main__":
    if "--that" in sys.argv:
        khoa = os.environ.get("PERPLEXITY_API_KEY")
        if not khoa:
            sys.exit("Chưa có PERPLEXITY_API_KEY")
        for k in bang_nguon(tim("python list comprehension", khoa, ten_mien=["docs.python.org"]))[0]:
            print(k["date"], k["url"])
    else:
        chay_thu()

Chương trình mẫu dựng thân yêu cầu và chặn sớm những lỗi tài liệu nêu: số kết quả phải từ 1 tới 20; bộ lọc tên miền tối đa 20 mục và không được trộn chế độ chỉ lấy với chế độ loại trừ. Hàm bang_nguon xếp nguồn theo ngày mới nhất, tách riêng nguồn không có ngày để bạn tự xem, và gom theo tên miền. Với bốn kết quả giả lập dùng tên miền dành cho ví dụ, hai trang tài liệu chính thức đứng đầu, trang diễn đàn không có ngày bị tách riêng. Một học kỳ ôn tập với 300 lần tìm tốn 1,50 USD, hoặc 0,30 USD với Fast Search.

Câu hỏi thường gặp

Học tiếp

• Vì sao trích dẫn tới từng câu đáng tin hơn: bắt AI trích nguồn.
• Tự dựng công cụ tìm web cho mô hình: cho mô hình tìm web qua API.
• Soát những gì AI có thể bịa: ảo giác AI.

Nếu bạn muốn học Python và AI bài bản cùng giảng viên, tham khảo khóa học AI của Big-O Coding.

Nguồn tham khảo

• Perplexity Terms of Service (cập nhật 23/1/2026, đọc 11/11/2026)
• Perplexity Help Center: Which Perplexity Subscription Plan is right for you?
• Perplexity Help Center: Data Collection at Perplexity
• Perplexity API Docs: Search API Quickstart
• Perplexity API Docs: Pricing