用途：为 LangChain 提供 Perplexity AI 集成，核心是 ChatPerplexity——在模型层内置实时联网搜索的聊天模型，另含 RAG 检索、工具调用与嵌入组件。
主要能力：ChatPerplexity 支持 sonar、sonar-pro、sonar-reasoning、sonar-deep-research 模型；可用 search_domain_filter 限定来源域名，用 search_recency_filter（hour/day/week/month）或 search_after_date_filter、search_before_date_filter 按日期过滤；disable_search=True 可关闭联网当普通 LLM 用；推理模型可设 reasoning_effort（low/medium/high）。响应元数据含引用与搜索结果，可开启 return_images、return_related_questions。
其他组件：PerplexitySearchRetriever 将实时搜索结果作为文档返回，用于 RAG；PerplexitySearchResults 可作为工具放入智能体；PerplexityEmbeddings 生成查询与文档嵌入。输出解析提供 strip_think_tags()、ReasoningJsonOutputParser、ReasoningStructuredOutputParser.from_pydantic()，用于清理 thinking 标签或解析推理与答案。ChatPerplexity 支持 with_structured_output 结构化输出。
使用方式：pip install -U langchain-perplexity；export PPLX_API_KEY=your_api_key。基本用法为 from langchain_perplexity import ChatPerplexity，构造模型后调用 invoke 或 stream。
适用场景：需要实时联网事实的问答、按域名或时间限定的检索、带推理的复杂问题、RAG 与工具型智能体。
限制：需 Perplexity API 密钥；推理与深度研究模型速度较慢；具体收费、配额与平台支持资料未提供。