用途：管理流经 Perplexity Sonar API 的数据。核心关注点是查询会发送到 Perplexity 进行网络搜索，因此查询中的任何 PII 都会暴露给外部基础设施；响应中的引用（第三方 URL）在展示给用户前需要校验。
主要能力：
- 查询脱敏：用正则匹配邮箱、电话、SSN、银行卡号、API token、用户/客户/账户 ID，替换为占位符（如 [email]、[phone]、[ssn]、[card]、[token]、[id]），并返回是否发生脱敏。
- 引用校验与去重：解析 URL，检查协议是否为 http/https，标记有效/无效；按去掉查询参数和末尾斜杠的规范化 URL 去重；可将答案中的 [1] 标记替换为带链接的引用。
- 结果缓存：用 LRU 缓存（max 500），以 sha256(model:小写去空格查询) 为键；按查询类型设置 TTL——news 30 分钟、research 4 小时、factual 24 小时、default 1 小时；通过关键词（latest/today/breaking/recent/this week、research/study/paper/analysis/compare、what is/define/how does/who is）判断类型。
- 对话上下文管理：SearchContext 类保留 system 提示与最近消息，maxMessages 为 10，估算 token 上限 8000（按字符数/4 估算），超限时自动裁剪，支持 clear 保留 system。
使用方式：需配置 Perplexity API key、了解 PII 法规（GDPR/CCPA）、准备缓存存储（Redis 或内存）。调用流程为：用户输入 → 查询脱敏 → Perplexity API → 响应解析（答案文本、引用、搜索结果）。示例调用使用 model "sonar"，messages 为单条 user 消息。
适用场景：需要向 Perplexity 发起搜索并展示引用、且对隐私与缓存新鲜度有要求的搜索工作流。
限制：资料未提供具体部署环境、性能数据、收费信息；脱敏基于正则，可能无法覆盖所有 PII 形式；缓存 TTL 与上下文裁剪阈值为示例默认值，需按实际调整。访问控制可参考 perplexity-enterprise-rbac。