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# ChatPerplexity 集成

> 使用 LangChain JavaScript 集成 ChatPerplexity 对话模型。

本指南将帮助你开始使用 Perplexity [对话模型](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/langchain/models.md)。有关所有 `ChatPerplexity` 功能和配置的详细文档，请访问 [API 参考](https://reference.langchain.com/javascript/langchain-perplexity/ChatPerplexity)。

## 概述

### 集成详情

| 类 | 包 | 可序列化 | [Python 支持](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/python/integrations/chat/perplexity.md) | 下载量 | 版本 |
| :- | :- | :-: | :-: | :-: | :-: |
| [`ChatPerplexity`](https://reference.langchain.com/javascript/langchain-perplexity/ChatPerplexity) | [`@langchain/perplexity`](https://www.npmjs.com/package/@langchain/perplexity) | beta | ✅ | ![NPM - 下载量](https://img.shields.io/npm/dm/@langchain/perplexity?style=flat-square\&label=%20&) | ![NPM - 版本](https://img.shields.io/npm/v/@langchain/perplexity?style=flat-square\&label=%20&) |

### 模型功能

请查看下表标题中的链接，了解如何使用特定功能的指南。

| [工具调用](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/langchain/tools.md) | [结构化输出](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/langchain/structured-output.md) | [图像输入](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/langchain/messages.md#多模态) | 音频输入 | 视频输入 | [Token 级流式输出](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/langchain/streaming.md) | [Token 使用情况](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/langchain/models.md#token-使用) | [Logprobs](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/langchain/models.md#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。

## 设置

要访问 Perplexity 模型，你需要创建一个 Perplexity 账户，获取一个 API 密钥，并安装 `@langchain/perplexity` 集成包。

### 凭证

前往 [Perplexity API 密钥控制面板](https://www.perplexity.ai/account/api/keys) 注册并生成一个 API 密钥。完成此操作后，设置 `PERPLEXITY_API_KEY` 环境变量：

```bash theme={null}
export PERPLEXITY_API_KEY="your-api-key"
```

如果你希望自动跟踪你的模型调用，你也可以通过取消注释以下内容来设置你的 [LangSmith](https://docs.langchain.com/langsmith/observability) API 密钥：

```bash theme={null}
# export LANGSMITH_TRACING="true"
# export LANGSMITH_API_KEY="your-api-key"
```

### 安装

LangChain Perplexity 集成位于 `@langchain/perplexity` 包中：

```bash npm theme={null}
npm install @langchain/perplexity @langchain/core
```

```bash yarn theme={null}
yarn add @langchain/perplexity @langchain/core
```

```bash pnpm theme={null}
pnpm add @langchain/perplexity @langchain/core
```

## 实例化

现在你可以实例化模型：

```typescript theme={null}
import { ChatPerplexity } from "@langchain/perplexity";

const llm = new ChatPerplexity({
  model: "openai/gpt-5.5",
  temperature: 0,
  maxTokens: undefined,
  timeout: undefined,
  maxRetries: 2,
  // other params...
});
```

## 调用

```typescript theme={null}
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;
```

```text theme={null}
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": []
}
```

```typescript theme={null}
console.log(aiMsg.content);
```

```text theme={null}
J'adore la programmation.
```

## 智能体 API 支持 (`useResponsesApi`)

`ChatPerplexity` 也可以通过设置 `useResponsesApi` 将请求路由到 Perplexity 的 [智能体 API](https://docs.perplexity.ai/docs/agent-api/quickstart)（Perplexity 风格的响应 API）。这类似于 [`ChatOpenAI` 的响应模式](https://reference.langchain.com/javascript/langchain-openai/)：一个类，两个端点，由一个选项控制。

| 值 | 端点 | 备注 |
| :- | :- | :- |
| `undefined` (默认) | 自动检测 | 当请求使用内置的 Perplexity 工具 (`web_search`, `fetch_url`, `finance_search`, `people_search`) 或包含仅限响应的字段 (`previousResponseId`, `instructions`, `input`, `include`) 时，路由到智能体 API。否则路由到 Chat Completions。 |
| `true` | 智能体 API | 总是使用 `client.responses.create()`。 |
| `false` | Chat Completions | 总是使用 `client.chat.completions.create()`。 |

智能体 API 为 `ChatPerplexity` 提供对 Perplexity 内置工具（实时网络搜索、URL 获取、金融和人名搜索）和有状态智能体字段（`previousResponseId`, `instructions`, `include`）的访问权限，这些在 Chat Completions 上不可用。现有的 `new ChatPerplexity({ model: "sonar" })` 调用者不会看到行为变化——对于纯文本请求，Chat Completions 路径仍然是默认的。

```typescript theme={null}
import { ChatPerplexity } from "@langchain/perplexity";

const chat = new ChatPerplexity({
  model: "openai/gpt-5.5",
  useResponsesApi: true,
});

const response = await chat.invoke("What did Apple announce at WWDC this week?");
console.log(response.content);
```

你也可以绑定一个内置工具，并让自动检测路由请求——无需选项：

```typescript theme={null}
import { ChatPerplexity } from "@langchain/perplexity";

const chat = new ChatPerplexity({ model: "openai/gpt-5.5" });

const response = await chat.invoke(
  "Summarize the latest LangChain release notes.",
  { tools: [{ type: "web_search" }] },
);
console.log(response.content);
```

当通过智能体 API 路由时，响应对象包含更丰富的元数据：

* `usage_metadata` 从 Responses 形状的 `usage` 负载中填充（`input_tokens`, `output_tokens`, `total_tokens`）。
* `response_metadata` 包含传输级字段（`id`, `model`, `status`, `object`），并在存在时包含 Perplexity 特定的搜索输出：`citations`, `images`, `related_questions`, 和 `search_results`。
* `additional_kwargs.responses_output` 存储原始智能体 API 输出项。
* 模型返回的工具调用在 `response.tool_calls` 上与 `ChatOpenAI` 完全相同。

> [!NOTE]
>
> `_toResponsesPayload` 翻译将 `temperature`, `topP`, 和 `toolChoice` 直接传递给智能体 API。仅限 Chat-Completions 的旋钮（例如 `topK`, `stop`, `metadata`）在 `extra_body` 下转发。

请参阅 [Perplexity 智能体 API 模型列表](https://docs.perplexity.ai/docs/agent-api/models)，了解通过此端点可用的完整模型集（例如 `openai/gpt-5.5`, `anthropic/claude-sonnet-4-6`, `google/gemini-3-1-pro`）。

## 相关集成

`@langchain/perplexity` 包还包含不使用聊天 API 的搜索组件：

* [`PerplexitySearchRetriever`](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/python/integrations/retrievers/perplexity_search)：从 Perplexity 搜索 API 返回 `Document` 对象用于 RAG 管道
* [`PerplexitySearchResults`](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/python/integrations/tools/perplexity_search)：返回 JSON 搜索结果的智能体工具

请参阅 [Perplexity 提供商概述](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/python/integrations/providers/perplexity.md)，了解在所有三个组件上的设置。

***

## API 参考

有关所有 `ChatPerplexity` 功能和配置的详细文档，请访问 [API 参考](https://reference.langchain.com/javascript/langchain-perplexity/ChatPerplexity)。

***

> 官方原文：[src/oss/javascript/integrations/chat/perplexity.mdx](https://github.com/langchain-ai/docs/blob/main/src/oss/javascript/integrations/chat/perplexity.mdx) · 非官方翻译，译文由 AI 生成，以英文原文为准。


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