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Perplexity Search 是一个网络搜索 API，它返回按排名排序、带有来源归属的结果，专为大语言模型和智能体使用而设计。它为 perplexity.ai 的答案引擎提供支持，并通过专用的 Search API 端点 暴露。 本页介绍如何将 Perplexity Search API 用作 LangChain 工具。

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设置

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安装

安装 LangChain Perplexity 集成包： 
pip install -qU langchain-perplexity

# 以及此笔记本的一些依赖项
pip install -qU langchain langchain-openai

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凭证

您需要一个 Perplexity API 密钥才能使用此集成。请在 Perplexity API 密钥仪表板 中创建一个。 
import getpass
import os

if not os.environ.get("PPLX_API_KEY"):
    os.environ["PPLX_API_KEY"] = getpass.getpass("Perplexity API key:\n")
如果您更喜欢使用 PERPLEXITY_API_KEY 这个名称，该集成也接受它。

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使用 PerplexitySearchResults 工具

PerplexitySearchResults 是一个可以与 LangChain 智能体一起使用的工具，用于执行 Perplexity 搜索。调用它会返回一个包含搜索结果的 JSON 数组，每个结果包含 title、url、snippet、date 和 last_updated 字段。 
from langchain_perplexity import PerplexitySearchResults

# 初始化 PerplexitySearchResults 工具
search_tool = PerplexitySearchResults(max_results=5)

# 执行搜索查询
search_results = search_tool.invoke("When was the last time the New York Knicks won the NBA Championship?")

print("Search Results:", search_results)

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PerplexitySearchResults 的高级功能

该工具接受以下构造函数和调用时参数：
  • max_results — 要返回的结果数量。
  • country — 用于偏向结果的 ISO 国家代码（例如 "US"）。
  • search_domain_filter — 要包含或排除的域名列表（最多 20 个）。在域名前加上 - 以排除它。参见 域名过滤器文档。
  • search_recency_filter — "day"、"week"、"month"、"year" 之一。参见 日期和时间过滤器文档。
  • search_after_date / search_before_date — 格式为 MM/DD/YYYY 的日期字符串。
from langchain_perplexity import PerplexitySearchResults

# 将结果限制在最近的时间范围和特定的域名集合内
search_tool = PerplexitySearchResults(
    max_results=10,
    country="US",
    search_recency_filter="week",
    search_domain_filter=["nytimes.com", "reuters.com", "-pinterest.com"],
)

results = search_tool.invoke("Latest AI research papers")
print(results)

from langchain_perplexity import PerplexitySearchResults

# 将结果限制在特定的日期范围内
search_tool = PerplexitySearchResults(
    max_results=5,
    search_after_date="01/01/2025",
    search_before_date="06/30/2025",
)

results = search_tool.invoke("US Federal Reserve interest rate decisions")
print(results)

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在智能体中使用

我们可以将 PerplexitySearchResults 工具与 LangGraph 智能体一起使用。这赋予了智能体动态搜索网络以获取有依据、有来源归属信息的能力。 首先，设置语言模型。您需要提供您的 OpenAI API 密钥： 
import getpass

if not os.environ.get("OPENAI_API_KEY"):
    os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API key:\n")

from langchain.agents import create_agent
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain_perplexity import PerplexitySearchResults


# 初始化语言模型
model = init_chat_model(model="gpt-5.5", temperature=0)

# 初始化 Perplexity 搜索工具
perplexity_search = PerplexitySearchResults(
    max_results=5,
    search_recency_filter="month",
)

# 创建智能体
agent = create_agent(model, [perplexity_search])

# 运行智能体
user_input = "What are the latest developments in quantum computing?"

for step in agent.stream(
    {"messages": [{"role": "user", "content": user_input}]},
    stream_mode="values",
):
    step["messages"][-1].pretty_print()

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API 参考

有关 Perplexity Search API 及其所有选项的详细文档，请参阅 Search API 参考 和 Perplexity API 文档。
将这些文档 通过 MCP 连接到 Claude、VSCode 等，以获取实时答案。
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