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black7375 · 4 months ago

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Phind vs Perplexity

두 AI 검색 엔진 서비스가 최근에 업데이트하여 간단히 비교정리해본다.

1. Phind

phind는 검색결과를 보여주는 능력이 매우 뛰어나다.

표는 물론이고 Mermaid 다이어그램 표시,

코드 샘플을 보며주며 선택지와 Pros & Cons 정리

마지막으로 정리와 Rember 노트까지..!!

2. Perplexity

Perplexity는 뭔가 전형적(?)인 AI 검색 느낌이다.

이미지 검색도 같이 해주고, 동영상 검색이나 이미지 생성도 할 수 있다는 점이 좋다.

끝에는 추가로 검색할 쿼리도 제공해준다.

3. 추론 비교

두 서비스다 추론 기능이 있다.

다만 Phind는 일반 LLM이나 사람처럼 다소 긴 문장을 쓰며 판단하고

처음뿐만 아니라 중간중간에도 필요하면 사고한다는 장점이 있다.

반면 perplexity는 Phind보다 더 많은 검색소스를 쿼리 및 체크하고, 무려!!! Reasoning 모델!!!!!!!을 쓸수 있다는 장점이 있다.

심지어 딥씩이까지 지원한다.

딥씩이 장점은 역시 CoT 과정을 자세히 볼 수 있다는 것이다.

각각의 사고과정을 독자를 위해 번역기로 돌려 보여주자면 다음과 같다.

Phind

(1) == 검색1 == (2) == 사고1 == 이 비교 요청을 체계적으로 분석하겠습니다. 1. 첫째, React Virtuoso의 기술 세부 사항 및 가격 모델에 대한 중요한 정보가 누락 된 것을 알았습니다. 이를 위해 대상 웹 검색을해야합니다. 2. 비교는 시각 보조적으로 큰 혜택을 받을 것입니다. - 각 라이브러리 사용시기를 보여주는 의사 결정 흐름 차트 - 구현 차이를 보여주는 코드 예제 - Citation 0 : 1의 통계 테이블 3. 구조 계획 : - 가상화가 무엇인지 설명하는 간단한 소개 - 주요 차이 테이블 - 의사 결정 흐름도 - 상세한 비교 - 구현 예 - 권장 사항 React Virtuoso에 대한 누락 된 정보를 수집하는 것으로 시작하겠습니다. (3) == 검색2 == - react virtuoso license pricing commercial use cost - react virtuoso technical documentation features limitations (4) == 사고2 == 웹 검색 결과는 특히 React Virtuoso에 대한 귀중한 추가 정보를 제공했습니다. 1. 라이센스 세부 사항 및 가격 구조 2. 기술 구현 세부 사항 3. 성능 고려 사항 이제 포괄적 인 비교를 만들 수 있습니다. 수집 된 정보를 살펴보면 다음을 기반으로 이러한 라이브러리 간의 의사 결정 흐름을 보여주는 인어 다이어그램을 만들 수 있습니다. - 프로젝트 요구 사항 (가변/고정 크기) - 팀 규모 및 예산 제약 - 특정 사용 사례 (테이블, 그리드, 채팅) 이 다이어그램은 기본 비교를 소개 한 후에도 세부 구현으로 다이빙하기 전에 가장 유용합니다. 사용자는 코드를보기 전에 어떤 라이브러리가 자신의 요구에 가장 적합한 지 이해하는 데 도움이되므로. 나는 다음과 함께 답을 구조화 할 것이다. 1. 간단한 소개 2. 비교 테이블 3. 의사 결정 흐름도 4. 특수 코드 대안 구문을 사용한 자세한 구현 예제 5. 특정 권장 사항 정보는 이제 답을 진행하기에 충분히 완성 된 것 같습니다. (5) == 컨텐츠1 == - 설명과 비교테이블 - 의사결정 흐름 다이어그램 (6) == 사고3 == 다이어그램은 논리적으로 흐르며 명확한 결정 지점과 결과로 자명합니다. 각 경로는 주요 기능을 요약한 불렛 포인트를 사용하여 특정 권장 사항으로 이어집니다. 컬러 코딩 (질문용 핑크, 솔루션용 녹색)은 어떤 노드가 의사 결정 지점 대 최종 선택을 시각적으로 명확하게 합니다. Special Code Alternatives Syntax를 사용하여 구현 예제를 계속하여 두 라이브러리의 구체적인 사용법을 보여 드리겠습니다. 이를 통해 사용자는 구현의 실질적인 차이를 이해하는 데 도움이됩니다. (7) == 컨텐츠2 == - 구현예시 - 권장사항 - Remember

Perplexity (Deepseek R1)

(1) == 검색1 == React-virtuso와 @tanstack/react-virtual의 기능 비교 - react-virtuso features vs @tanstack/react-virtual features - react-virtuso vs @tanstack/react-virtual comparison - react-virtuso vs @tanstack/react-virtual capabilities (2) == 검색2 == React-virtuso 및 @tanstack/react-virtual에 대한 사용자 리뷰 또는 의견 찾기 - react-virtuoso user reviews - @tanstack/react-virtual user reviews - react-virtuoso vs @tanstack/react-virtual opinions (3) == 검색3 == React-virtuso 및 @tanstack/react-virtual의 성능 및 사용 사례 결정 - react-virtuoso performance - @tanstack/react-virtual performance - react-virtuoso use cases - @tanstack/react-virtual use cases (4) == R1 추론 == 1) 좋아요, 이제 React-virtuoso와 @tanstack/react-virtual 간의 비교를 다루겠습니다. 먼저, 검색 결과를 살펴보며 각 라이브러리에 대한 핵심 사항을 모아야 합니다. 2) React-virtuoso로 시작: 소스에서는 가변 크기 항목을 자동으로 처리하는 것으로 알려져 있으며 이는 큰 장점입니다. 문서는 좋은 예를 포함하여 포괄적인 것으로 평가됩니다. 무한 스크롤, 고정 헤더, 그리드 레이아웃과 같은 기능이 강조됩니다. 다른 제품에 비해 구성이 더 쉽다는 언급도 있습니다. 특히 채팅과 같은 역방향 스크롤 시나리오에서는 성능이 탄탄해 보입니다. 그러나 일부 사용자는 렌더링이 약간 지연되어 사용자 경험에 영향을 미칠 수 있다고 지적했습니다. 3) 이제 @tanstack/react-virtual(이전의 React-virtual)을 살펴보세요. TanStack 생태계의 일부이므로 반응 테이블과 같은 도구와의 통합이 강점입니다. 라이브러리에는 헤드리스가 있어 마크업과 스타일에 대한 더 많은 제어 기능을 제공하므로 사용자 정의에 적합합니다. 가볍고 여러 프레임워크를 지원하지만 더 많은 설정이 필요합니다. 사용자들은 이 방법이 효율적이지만 복잡한 구성 요소로 인해 성능 문제가 발생하여 스크롤 중에 지연이 발생할 수 있다고 보고합니다. 문서가 상세하지 않아 일부에게는 장애물이 될 수 있습니다. 4) 기능 비교: React-virtuoso는 기본적으로 기능이 더 풍부한 것처럼 보이지만 @tanstack/react-virtual은 유연성을 제공하지만 더 많은 수동 구성이 필요합니다. 커뮤니티 피드백은 사용 편의성과 고급 기능을 위해 반응 거장 쪽으로 기울지만, 다른 TanStack 도구와 통합하거나 헤드리스 접근 방식이 필요할 때는 @tanstack이 선호됩니다. 5) 각 라이브러리의 장단점을 간략하게 설명하고 기능, 성능, 사용 편의성, 사용 사례와 같은 주요 영역에서 비교하여 답을 구성해야 합니다. 관련 출처, 특히 비교표와 사용자 평가를 인용하세요. 다양한 크기의 복잡한 목록에는 React-virtuoso가 더 적합하고, @tanstack은 TanStack 생태계와의 사용자 정의 및 통합이 필요한 사용자에게 적합하다는 점을 강조하세요.

4. 기타

Phind는 자체 모델임에도 불구하고 생각보다 한글을 잘 출력해준다. 군데군데 한자가 있지만 말이다.

무엇보다 읽기가 매우 즐겁다!!

Thought 과정을 보면 Python 계산 실행등의 기능도 쓸 수 있어보인다.

관련 기능을 캐물어보니 내부 Doc을 찾아 다음과 같이 답변해준다.

3단계 사고모드는 전혀 예상 못했는데 재밌는 결과였다.

계산기도 써봤는데 실제 Python 코드를 돌려서 보여준다.

중간중간 사고과정이 꼭 사람같다.

Perplexity는 정말 강력한 검색기능을 가지고 있다.

다양한 검색범위를 제한할 수 있으며, 특히 학문과 수학은 전문 검색엔진을 트리거한다!!

학문모드: arXiv와 Semantic scholar를 사용한다.

수학모드: Wolfram Alpha를 사용한다.

비디오모드:

소셜모드:

5. 결론

이번에 새로 나온 Phind의 요약 기능은 내가 원하던 AI 검색엔진 형태와 가장 유사하다. 작년 11월부터 Phind 2.0이 나온다 나온다만 반복하고 계속 모델 학습중이라는 답변만 하길래 디자인 Refresh + PDF 첨부 기능만 먼저 릴리즈하자고 속으로 욕 좀 했었는데 보고서야 왜 2.0인지 깨달았다. 멋지다.

Perplexity는 20개 넘게 참고할정도로 많은 검색 쿼리양, Semantic Scholar/Wolfram Alpha와 같은 전문 검색엔진 사용 가능, 리즈닝 모델인 R1/o3-mini 제공를 고려하면 정말 돈을 아낌없이 써서 유저에게 정보를 제공해주는 착한 회사 같다. 이정도면 자선단체 아닐까? ㅋㅋㅋㅋ 이왕에 Kagi API로 검색까지 해주면 좋겠다 싶다.

평시에는 Phind 쓰다가 어렵거나 신뢰성이 상대적으로 필요한 작업할때면 Perplexity를 이용할 것 같다. 항상 Claude 3.5 Sonet에 종속되어 살았었는데 드디어 다른 모델들도 열심히 써볼 수 있는 계기가 마련되어 즐겁다.

#블로그 #프로그래밍 #tip

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