นิสิตระดับปริญญาตรี
นิสิตระดับบัณฑิตศึกษา
อาจารย์ / นักวิจัย
บุคคลทั่วไป / ประชาชน
ALL
รู้จัก Perplexity : AI ผู้ช่วยด้านการสืบค้นข้อมูล
ผู้เรียบเรียง
ขวัญชนก พุทธจันทร์
บรรณารักษ์ชำนาญการ ฝ่ายบริการ
สำนักหอสมุด มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์
Perplexity AI คือแพลตฟอร์ม AI สำหรับการค้นหาข้อมูลและตอบคำถามที่ใช้เทคโนโลยี Generative AI ร่วมกับการสืบค้นข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตแบบทันสมัยโดยระบบจะประมวลผลคำถามของผู้ใช้วิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่งและสรุปผลออกมาในรูปแบบภาษาธรรมชาติ พร้อมแสดงแหล่งอ้างอิง (Citation) ที่สามารถตรวจสอบย้อนกลับได้
Perplexity AI ถูกก่อตั้งในปี ค.ศ. 2022 โดยทีมผู้เชี่ยวชาญด้าน AI และ Machine Learning เพื่อพัฒนาแนวคิด “AI Answer Engine” ที่ช่วยให้การเข้าถึงความรู้มีประสิทธิภาพมากขึ้น และลดขั้นตอนการค้นหาข้อมูลของผู้ใช้งาน
ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลจำนวนมหาศาลถูกเผยแพร่บนอินเทอร์เน็ตอย่างต่อเนื่อง การสืบค้นสารสนเทศด้วยเครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิม (Traditional Search Engine) เช่น Google หรือ Bing แม้จะสามารถเข้าถึงข้อมูลได้รวดเร็ว แต่ผู้ใช้ยังคงต้องใช้เวลาในการคัดกรอง วิเคราะห์และตรวจสอบความน่าเชื่อถือของข้อมูลจากหลายแหล่งด้วยตนเอง ส่งผลให้เกิดความท้าทายด้าน “Information Overload” หรือภาวะข้อมูลล้นเกิน ภายใต้บริบทดังกล่าว เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในการยกระดับการสืบค้นข้อมูลโดยเฉพาะ “Perplexity AI” ซึ่งได้รับการพัฒนาให้เป็น “Answer Engine” หรือระบบตอบคำถามอัจฉริยะที่ผสานความสามารถของ Large Language Models (LLMs) เข้ากับระบบค้นหาข้อมูลบนเว็บแบบเรียลไทม์ทำให้ผู้ใช้ได้รับ “คำตอบสรุปพร้อมแหล่งอ้างอิง” แทนการแสดงเพียงรายการเว็บไซต์เหมือน Search Engine ทั่วไป
หลักการทำงานของ Perplexity AI
หลักการทำงานของ Perplexity AI สามารถอธิบายได้เป็น 4 ขั้นตอนสำคัญ ได้แก่
- การรับคำถาม (Prompt Understanding)
ระบบใช้ Large Language Models วิเคราะห์ความหมายของคำถาม เพื่อทำความเข้าใจเจตนา (Intent) ของผู้ใช้ - การค้นหาข้อมูล (Web Retrieval)
AI จะค้นหาข้อมูลจากเว็บไซต์ บทความ งานวิจัย หรือฐานข้อมูลออนไลน์ที่เกี่ยวข้องแบบเรียลไทม์ - การประมวลผลและสังเคราะห์ข้อมูล (Information Synthesis)
ระบบจะวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่ง เปรียบเทียบความเกี่ยวข้อง และสรุปสาระสำคัญออกมาเป็นข้อความที่เข้าใจง่าย - การแสดงผลพร้อมอ้างอิง (Answer with Citation)
ผู้ใช้สามารถตรวจสอบที่มาของข้อมูลผ่านลิงก์อ้างอิงที่แนบมากับคำตอบได้ทันที
ลักษณะดังกล่าวแตกต่างจาก Search Engine แบบดั้งเดิมที่มักแสดงเพียงรายการเว็บไซต์ (List of Links) แล้วให้ผู้ใช้เข้าไปอ่านและสังเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเอง
จุดเด่นของ Perplexity AI
1. การตอบคำถามแบบสรุปพร้อมแหล่งอ้างอิง
จุดเด่นสำคัญที่สุดของ Perplexity AI คือการสรุปข้อมูลพร้อม Citation ซึ่งช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือของข้อมูล และเหมาะกับงานวิชาการ งานวิจัย หรือการเรียนรู้ที่ต้องการตรวจสอบแหล่งข้อมูลต้นทาง
2. การค้นหาข้อมูลแบบเรียลไทม์
Perplexity AI สามารถดึงข้อมูลล่าสุดจากอินเทอร์เน็ตได้ ทำให้สามารถติดตามข่าวสาร เหตุการณ์ปัจจุบัน หรือแนวโน้มทางธุรกิจได้อย่างรวดเร็ว แตกต่างจาก AI Chatbot บางประเภทที่อาจมีข้อจำกัดด้านช่วงเวลาของข้อมูล (Knowledge Cutoff)
3. รองรับการถามต่อเนื่อง (Follow-up Questions)
ผู้ใช้สามารถถามคำถามต่อเนื่องในบริบทเดิมได้ ระบบจะจดจำหัวข้อการสนทนาและเชื่อมโยงข้อมูลอย่างเป็นลำดับ ทำให้เกิดลักษณะ “Conversational Search” หรือการค้นหาเชิงสนทนา
4. รองรับการอัปโหลดไฟล์
ในเวอร์ชัน Pro ผู้ใช้สามารถอัปโหลดไฟล์ เช่น PDF, Word หรือรูปภาพ เพื่อให้ AI วิเคราะห์ สรุป หรืออธิบายข้อมูลภายในเอกสารได้
5. เหมาะกับงานวิจัยและการเรียนรู้
Perplexity AI สามารถช่วยสืบค้นข้อมูลเชิงลึก สรุปงานวิจัย วิเคราะห์แนวโน้มหรือเปรียบเทียบข้อมูลจากหลายแหล่ง ทำให้
ได้รับความนิยมในกลุ่มนักศึกษา นักวิจัย อาจารย์ และผู้ปฏิบัติงานวิชาชีพ
การประยุกต์ใช้ Perplexity AI ในงานวิชาการและวิชาชีพ
ด้านการศึกษา
- ใช้ค้นคว้างานวิจัย
- สรุปบทความวิชาการ
- อธิบายแนวคิดที่ซับซ้อน
- ช่วยเตรียมเนื้อหาการเรียนการสอน
ด้านห้องสมุดและสารสนเทศ
สำหรับงานห้องสมุด Perplexity AI สามารถนำมาประยุกต์ใช้ในการบริการห้องสมุดที่ใช้ AI เป็นผู้ช่วยสนับสนุนการเรียนรู้และการวิจัย ยกตัวอย่างเช่น - บริการตอบคำถามและช่วยการค้นคว้า (Reference Service)
- การสอนการรู้สารสนเทศ (Information Literacy)
- การค้นหาทรัพยากรสารสนเทศเชิงวิชาการ
- การวิเคราะห์และสังเคราะห์องค์ความรู้
- การสร้าง AI-assisted Research Support Service
ด้านธุรกิจและการตลาด
Perplexity AI สามารถนำมาประยุกต์ใช้ในการ - วิเคราะห์แนวโน้มตลาด
- ศึกษาคู่แข่ง
- สรุปข่าวธุรกิจ
- สร้างเนื้อหาเบื้องต้นสำหรับงานการตลาดและ Content Creation
ข้อจำกัดและประเด็นที่ควรระวังที่ควรพิจารณา ได้แก่
1. ความคลาดเคลื่อนของข้อมูล (Hallucination)
AI อาจสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือสรุปข้อมูลผิดพลาดได้โดยเฉพาะในหัวข้อที่ซับซ้อนหรือมีข้อมูลขัดแย้งกัน
2. ความน่าเชื่อถือของแหล่งข้อมูล
แม้ระบบจะมี Citation แต่ผู้ใช้ยังคงต้องตรวจสอบคุณภาพของเว็บไซต์ต้นทาง เพราะ AI อาจดึงข้อมูลจากแหล่งที่มีอคติหรือข้อมูลไม่ถูกต้อง
3. ประเด็นด้านจริยธรรมและลิขสิทธิ์
การใช้ AI ในการสรุปหรือสร้างเนื้อหาอาจเกี่ยวข้องกับประเด็นด้านลิขสิทธิ์ ความเป็นเจ้าของข้อมูลและจริยธรรมทางวิชาการ ผู้ใช้จึงควรใช้อย่างมีวิจารณญาณ
การเปรียบเทียบ Perplexity AI กับ Search Engine แบบดั้งเดิม
ประเด็นเปรียบเทียบ | Search Engine ทั่วไป | Perplexity AI |
|---|---|---|
| รูปแบบผลลัพธ์ | แสดงลิงก์เว็บไซต์ | สรุปคำตอบพร้อมอ้างอิง |
| วิธีใช้งาน | ค้นหาและอ่านเอง | สนทนาและถามต่อได้ |
| การสังเคราะห์ข้อมูล | ผู้ใช้สังเคราะห์เอง | AI ช่วยสรุปและวิเคราะห์ |
| การอ้างอิงแหล่งข้อมูล | มีลิงก์เว็บไซต์ | มี Citation ในคำตอบ |
| ความเหมาะสม | ค้นหาเว็บไซต์ | ค้นหาความรู้และคำตอบเชิงลึก |
Perplexity AI เป็นตัวอย่างสำคัญของการพัฒนาเทคโนโลยี AI เพื่อยกระดับการเข้าถึงสารสนเทศ จากเดิมที่ผู้ใช้ต้องค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเองไปสู่ระบบที่สามารถ “สรุป วิเคราะห์ และอ้างอิงข้อมูล” ได้ภายในแพลตฟอร์มเดียว
จุดแข็งของ Perplexity AI คือการผสานความสามารถของ Generative AI เข้ากับการสืบค้นข้อมูลแบบเรียลไทม์ ทำให้เหมาะสำหรับงานวิชาการ การวิจัย การเรียนรู้ และการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก อย่างไรก็ตามผู้ใช้ยังจำเป็นต้องมีทักษะการประเมินสารสนเทศ (Information Evaluation) และการรู้เท่าทัน AI (AI Literacy) เพื่อใช้ข้อมูลอย่างถูกต้องและมีวิจารณญาณ
แหล่งข้อมูลอ้างอิง
Global GPT. 2568. How to Use Perplexity AI: A Complete Beginner’s Guide. สืบค้นวันที่ 8 พฤษภาคม 2569.
Retrieved From https://www.glbgpt.com/hub/th/how-to-use-perplexity-ai-a-complete-beginners-guide/
Yes Web Design Studio. 2567. Perplexity AI คืออะไร. สืบค้นวันที่ 8 พฤษภาคม 2569. Retrieved
From https://yeswebdesignstudio.com/th/what-is-a-perplexity-ai/
Tech-Thai. 2567. Perplexity AI คืออะไร และใช้งานอย่างไร. สืบค้นวันที่ 8 พฤษภาคม 2569. Retrieved From
https://tech-tech-thai.com/?p=138
กรุงเทพธุรกิจ. 2568. Perplexity AI คืออะไร? AI Search Engine ที่กำลังท้าชน Google. Retrieved From
https://www.bangkokbiznews.com/tech/ai/1232119 เมื่อวันที่ 8 พฤษภาคม 2569.
คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย. 2567. What is Perplexity AI?. สืบค้นวันที่ 8
พฤษภาคม 2569. Retrieved From https://science.utcc.ac.th/blogs/what-is-perplexity-ai/
แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
Juan-Guardela, E. J. J., Beltrán-España, J. A., Ravagli-Baquero, M. P.,Porras-Bueno, C. O.,
Cáceres-Méndez, E., Ávila, D. F., Muñoz-Velandia, O., & García-Peña, Á. A. (2025). Reliability and
Readability Assessment of Atrial Fibrillation Patient Information Delivered by Artificial
Intelligence-Based Language Models (ChatGPT, YouChat, Gemini, and Perplexity AI) in English
and Spanish. Clinical Medicine Insights: Cardiology, 19, 1–10.Retrieved From
https://research.ebsco.com/linkprocessor/plink?id=5f29e060-7c1b-3c42-9e77-c41374ef7efe
Mohammed, Y., Alsaid, M., & Hossain, G. (2025). AI in Operational Strategy: GPT & Perplexity Models
in BofA’s 2025 Branch Closure Case Study. 2025 International Conference on Artificial
Intelligence for Sustainable Innovation (AI-SI), Artificial Intelligence for Sustainable Innovation
(AI-SI), 2025 International Conference On, 1–6. Retrieved
From https://research.ebsco.com/linkprocessor/plink?id=4a939bc5-abb4-3bdd-9619-9f05f6bbdc61
Pontoh, A., Ann, E., & Ying, Y. (2025). The Impacts of Using Perplexity AI in Business Chinese Vocabulary
Learning for University Students. 2025 International
Conference on Information Management and Technology (ICIMTech), Information Management
and Technology (ICIMTech), 2025 International Conference On, 752–757. Retrieved
From https://research.ebsco.com/linkprocessor/plink?id=c4237590-e73c-3796-b8af-f9f6b9682f2e
Saputra, S. L., Safirin Yusri, J., Fredlin, A., & Heripracoyo, S. (2025). Exploring the Utilization of
Perplexity AI for Academic Information Retrieval with Valid References Sourcing:
A Study on Bina Nusantara Students. 2025 7th International Conference on Cybernetics and
Intelligent System (ICORIS), Cybernetics and Intelligent System (ICORIS), 2025 7th International
Conference On, 1–6. Retrieved From
https://research.ebsco.com/linkprocessor/plink?id=a52308e1-7ca5-3f75-8658-b8d37ca79710
Ulloa, R., Kulshrestha, J., & Kacperski, C. (2026). Opting out of generative AI: a behavioral experiment
examining the role of education in Perplexity AI avoidance. Telematics and Informatics, 104.
Retrieved From
https://research.ebsco.com/linkprocessor/plink?id=f3271b19-1e5b-3d42-823e-2e5abf676499