Perplexity 教學
Perplexity 功能全解析：Focus、Attach、Collections 三招，讓 AI 幫你整理世界
最後更新時間： 2025 年 12 月 22 日
(原文摘自 Tenten Creative｜《10 分鐘內成為 Perplexity 大師》，作者 Jensen Lee，並由 Kevin Wu 編譯改寫)
當大家還在用 ChatGPT 腦力激盪或 Google 搜尋答案時，越來越多專業用戶開始把 Perplexity 當成主要的搜尋與知識整理中心。
這不只是一個 AI 搜尋引擎，而是一套完整的「資訊處理系統」。
會用它，你就能在一半時間內找到更可靠的答案、整理更乾淨的資料，甚至自動建構屬於自己的 AI 工作空間。
在這篇文章裡，我會帶你深入了解三個真正能改變生產力的關鍵功能：Focus、Attach 與 Collections。
如果你是學生、研究者、行銷人或內容創作者，這篇將讓你重新思考「搜尋」的定義。
Focus 功能：讓 AI 幫你選對「池子」
📌 為什麼 Focus 重要？
多數人第一次使用 Perplexity 時，只會在主搜尋欄輸入問題。
但 Perplexity 其實有一個極強大的模式切換功能——Focus。
它決定了 AI 從哪裡抓資料，也直接影響答案的準確度與深度。
想像你在超市買東西。
如果不選區域，什麼都有可能買錯。
Focus 就是那個「貨架選擇器」，幫你鎖定最合適的資訊來源。
🔍 五種主要 Focus 模式
- Web：搜尋整個網路，包括官方網站、媒體報導與論壇。
適合查詢時事、品牌比較、技術更新。 - Academic：只從學術資料庫與論文中抓取。
非常適合研究醫療、科學或市場報告。 - Social：聚焦於 Reddit、Twitter 等社群意見。
當你想了解「真實使用者經驗」時特別有用。 - Video：從 YouTube 或教學影片摘要內容。
可以直接找到「怎麼做」的步驟與可視化說明。 - Writing：偏向創作型模型（類似 ChatGPT）。
可產出想法、文案、腳本等，但不強調資料真實性。
🧠 實戰例子：Focus 切換的差別
假設你想問：「2025 年最具潛力的 AI 新創公司有哪些？」
- 若選 Web：會列出新聞與 Crunchbase 報導，並附最新融資輪資訊。
- 若選 Social：則能看到 Reddit 討論與創投社群熱門貼文。
- 若選 Academic：你會得到關於 AI 投資趨勢與技術發展的研究。
換句話說，Focus 是在幫你決定「要讀哪一種真相」。
而高效使用者的關鍵，不在於多問問題，而在於先選對 Focus。
Attach 功能：讓 AI 幫你讀完 PDF 再摘要
📎 上傳不是重點，重點是「理解」
當你在做報告或分析時，往往會有幾份 20～50 頁的 PDF 文件。
以前我們得用關鍵字搜尋、逐段複製，現在只要一鍵上傳到 Perplexity 的 Attach 功能，就能讓 AI 幫你「讀、懂、摘要」。
上傳後，你可以直接問：
「這份報告中提到的市場機會有哪三項？」
「請整理第 3 章的研究結論並提供引用。」
AI 會根據文件內容逐字分析，然後回覆精準的段落摘要，同時顯示來源頁碼。
🧩 實際應用場景
- 研究生論文整理：上傳 3 份學術文章，讓 AI 幫你比較研究方法差異。
- 商務提案分析：上傳對手公司白皮書，要求它列出產品差異與優勢。
- 軟體文件閱讀：上傳開發 API 文件，請它生成「快速入門教學」。
小技巧：免費版目前無法直接上傳圖片，但你可先將圖片轉成 PDF 再附加。
這在產品手冊或圖表型資料中非常實用。
Attach 的本質，不只是上傳文件，而是讓 AI 成為「資料閱讀助理」。
Collections 功能：打造個人化 AI 資料庫
📚 為什麼需要 Collections？
如果你是重度使用者，一定會發現單一對話很快被淹沒。
而 Collections 讓你可以把一整串查詢歸納在一個主題下，像是：
- 「日本自由行」
- 「2025 AI 行銷趨勢」
- 「投資策略研究」
它不只是資料夾，而是一個「能記住你設定」的智能空間。
⚙️ 建立流程（3 步驟完成）
- 建立主題：輸入 Collection 名稱，例如「LinkedIn 成長策略」。
- 設定角色與指令：如「以顧問口吻提供建議，回答限三段內完成」。
- 開始對話：所有新查詢都會自動遵守設定規則。
這樣你每次回來開新問題，AI 仍會保持相同語氣與邏輯，不再需要重複輸入 prompt。
🧠 實戰案例：打造「日本自由行」智慧助理
假設你在規劃東京行程，可以建立一個 Collection 並輸入以下指令：
「你是一位熟悉關東地區的旅遊顧問，請根據季節、預算與在地文化推薦體驗。」
接著輸入不同問題：
- 「三月賞櫻不擠人的地點有哪些？」
- 「請規劃三天兩夜行程，含交通時間與門票預估。」
AI 會自動以「旅遊顧問」的身份回覆，且所有內容都儲存在該 Collection 中，方便未來更新或擴充。
這樣的流程，幾乎取代傳統的筆記與資料夾系統。
功能整合：三者怎麼搭配最省時？
許多人學完三個功能後會問：「那要怎麼一起用？」
其實順序就是這樣：
- Focus：決定資料來源
- Attach：整合手邊文件
- Collections：長期管理主題
舉例來說，我在準備一場「AI 工具實戰講座」時，整個流程是這樣：
- 在 Focus 中選擇 Academic + Web，蒐集最新研究與官方資料。
- 上傳自家講義（Attach），請 AI 檢查與外部資訊是否一致。
- 建立一個 Collection「AI 教學講座」，讓未來所有更新都自動歸檔。
結果是：資料整潔、脈絡一致，甚至能直接生成投影片大綱。
從搜尋到系統化：讓 Perplexity 成為你的知識中心
以前我們說「知識管理」靠 Notion、Evernote；
現在，你可以讓 Perplexity 取代這些「被動筆記」，變成主動幫你整理資料的引擎。
它不只記得你問過什麼，更能延伸思考。
當你回到同一個 Collection，它會自動根據先前脈絡補上更新資料。
換句話說，這是一種「會自己進化的知識筆記」。
誰最適合這種工作流？
- 研究者／學生：能快速整理論文摘要與研究方向。
- 行銷人：能用 Focus + Collections 追蹤趨勢、擬定策略。
- 創作者／顧問：可儲存各種 Prompt 與範本，建立個人品牌知識庫。
- 企業使用者：整合內部文件與公開資料，快速生成簡報或提案。
尤其是當你升級至 Perplexity Pro 時，每日有更多 Pro Search 配額、能同時查多個資料庫、回覆速度更快，這些都讓上述流程更加順暢。
進階小技巧（進一步提升效率）
- 在 Focus 問題後加時間範圍
例：「近三個月的 LinkedIn 演算法更新」，讓 AI 聚焦最新資料。 - Attach 多文件時加標註
上傳前先在檔名註明「A_競品白皮書」「B_自家報告」，方便 AI 引用時辨識。 - Collections 命名規範化
建議使用「主題_年份」格式，例如「AI行銷_2025」，日後搜尋最方便。 - 結合 ChatGPT 協作
用 Perplexity 找資料，再將摘要丟給 ChatGPT 進行創意撰寫或語言潤飾。
這樣兩個工具互補，一個負責「真實性」，一個負責「創造性」。
Focus 找準、Attach 讀透、Collections 管好
當你真正掌握這三個功能後，你會發現自己搜尋的方式徹底改變。
過去要花幾小時整理的資料，現在用十分之一時間就能完成。
Focus 幫你選擇資訊來源；
Attach 幫你閱讀文件；
Collections 幫你長期管理與延伸思考。
這三個功能組合起來，就是一個完整的 AI 知識系統。
不論你是要寫研究報告、製作簡報，還是打造內容策略，只要懂得怎麼問、怎麼存、怎麼連，Perplexity 都能成為你的「智慧副駕駛」。