Search as Codeとは
Perplexityは「Search as Code」（SaC）を新たに発表しました。この機能により、AIモデルはPythonを用いて独自の検索ワークフローを作成することが可能になります。従来のAPIを利用するアプローチと異なり、SaCはモデルが柔軟に独自の検索パイプラインを設計し、並行してクエリを処理できる点が特徴です。
従来のAPIとの違い
従来の検索APIは固定化された構造があり、AIモデルはその制約の中で結果を求めていました。この固定化は、結果を取得する際のボトルネックとなっていました。「Search as Code」はこれに対処し、AIモデルにプログラム的に結果をフィルタリングしたり、カスタムのクエリを実行させたりする自由を与えます。
成果と実績
実際に行われたテストでは、SaCは200の重要なソフトウェア脆弱性（CVE）を特定し、従来のパイプラインに比べてトークン使用量を85%も削減しました。この改善により、AIモデルはリソースを効率的に使用し、より精緻な結果を求めることが可能になると期待されています。
AIエージェントの効率
「Search as Code」により、AIエージェントが自らフィルタを記述することができるため、コンテキストをスリムに保ちながらも長時間のリサーチセッションにおいてモデルが正確に結果を把握し続けることができます。これによって、AIがより良い結果を引き出すための基盤が整うことになります。
まとめ
Perplexityの「Search as Code」は、AIモデルに独自の検索パイプラインを構築させる新しいアプローチを提供します。これにより、精度の高い検索結果と効率的なリソース使用を実現する可能性を秘めています。
