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本指南将帮助你开始使用 Perplexity 聊天模型。有关所有 ChatPerplexity 功能和配置的详细文档，请前往 API 参考。

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概览

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集成详情

类包可序列化PY 支持下载量版本
ChatPerplexity@langchain/communitybeta✅NPM - DownloadsNPM - Version

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模型特性

查看下表标题中的链接，了解有关如何使用特定功能的指南。
工具调用结构化输出图像输入音频输入视频输入令牌级流式传输令牌使用对数概率
❌✅❌❌❌✅✅❌
请注意，在撰写本文时，Perplexity 仅在某些使用层级上支持结构化输出。

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设置

要访问 Perplexity 模型，你需要创建一个 Perplexity 帐户，获取 API 密钥，并安装 @langchain/community 集成包。

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凭证

前往 https://perplexity.ai 注册 Perplexity 并生成 API 密钥。完成后，设置 PERPLEXITY_API_KEY 环境变量： 
export PERPLEXITY_API_KEY="your-api-key"
如果你想获得模型调用的自动追踪，你也可以通过取消注释下方内容来设置你的 LangSmith API 密钥： 
# export LANGSMITH_TRACING="true"
# export LANGSMITH_API_KEY="your-api-key"

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安装

LangChain Perplexity 集成位于 @langchain/community 包中： 
npm install @langchain/community @langchain/core

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实例化

现在我们可以实例化我们的模型对象并生成聊天补全： 
import { ChatPerplexity } from "@langchain/community/chat_models/perplexity"

const llm = new ChatPerplexity({
  model: "sonar",
  temperature: 0,
  maxTokens: undefined,
  timeout: undefined,
  maxRetries: 2,
  // other params...
})

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调用

const aiMsg = await llm.invoke([
  {
    role: "system",
    content: "You are a helpful assistant that translates English to French. Translate the user sentence.",
  },
  {
    role: "user",
    content: "I love programming.",
  },
])
aiMsg

AIMessage {
  "id": "run-71853938-aa30-4861-9019-f12323c09f9a",
  "content": "J'adore la programmation.",
  "additional_kwargs": {
    "citations": [
      "https://careersatagoda.com/blog/why-we-love-programming/",
      "https://henrikwarne.com/2012/06/02/why-i-love-coding/",
      "https://forum.freecodecamp.org/t/i-love-programming-but/497502",
      "https://ilovecoding.org",
      "https://thecodinglove.com"
    ]
  },
  "response_metadata": {
    "tokenUsage": {
      "promptTokens": 20,
      "completionTokens": 9,
      "totalTokens": 29
    }
  },
  "tool_calls": [],
  "invalid_tool_calls": []
}

console.log(aiMsg.content)

J'adore la programmation.

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API 参考

有关所有 ChatPerplexity 功能和配置的详细文档，请前往 API 参考。
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将这些文档连接 到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时解答。