核心用法
Perplexity 是一个基于 Perplexity API 的 AI 联网搜索技能，通过 OpenRouter 平台调用。用户可通过 Node.js 脚本执行单次或批量搜索查询，获取带有引用来源的 AI 生成答案。
基础用法：
- 单条查询：
node {baseDir}/scripts/search.mjs "查询内容" - 批量查询：支持单次命令传入多个查询字符串，合并为一次 API 调用
- JSON 输出：
--json参数可获取原始 API 响应
显著优点
1. 答案可溯源：Perplexity 的核心特性是生成带有引用来源（citations）的回答，有效解决 LLM "幻觉" 问题
2. 批量效率：支持多查询合并处理，适合信息聚合场景
3. 接入便利：通过 OpenRouter 统一接口，无需单独申请 Perplexity API 密钥
4. 实时信息：基于联网搜索，可获取最新资讯，弥补训练数据时效性不足
潜在局限
1. 依赖外部服务：需稳定的 OpenRouter API 连接，服务可用性受其平台影响
2. 成本不确定：搜索类 API 通常按 token 或请求计费，批量查询可能产生较高费用
3. 引用质量参差：来源权威性取决于 Perplexity 的检索算法，需人工验证关键信息
4. 隐私考量：搜索内容将发送至第三方服务，敏感查询需谨慎
适合人群
- 需要实时信息补充的 AI 辅助研究者
- 内容创作者、记者进行事实核查
- 开发者构建需要联网能力的自动化工作流
- 学术写作需引用来源支持的场景
常规风险
- API 密钥泄露：
OPENROUTER_API_KEY需妥善保管，避免硬编码提交至版本控制 - 数据隐私：查询内容可能包含敏感信息，需评估是否符合数据合规要求
- 成本失控：批量查询建议设置预算上限，避免意外高额账单
- 结果误信：AI 生成的引用摘要仍需交叉验证，不可直接作为权威依据