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# Perplexity Search

> Ejecuta una búsqueda web con Perplexity y obtén una respuesta respaldada por citas

El nodo **Perplexity Search** ejecuta una búsqueda web con Perplexity y devuelve una respuesta detallada y respaldada por citas. Usa este paso cuando necesites investigación sintetizada, datos verificados o insights agregados de varias fuentes fiables.

Este nodo es útil para [Agents](/es/agents/about) que requieren resultados de búsqueda de alta calidad antes de pasar la información a pasos de LLM, análisis o transformaciones posteriores.

<img src="https://mintcdn.com/profound-37face47/LU_swtbqvG5kIsMS/images/agents/nodes/perplexity-search-1.png?fit=max&auto=format&n=LU_swtbqvG5kIsMS&q=85&s=421b2c1c2d20d28864b438bd13e1d8be" alt="Nodo Perplexity Search" width="1920" height="1200" data-path="images/agents/nodes/perplexity-search-1.png" />

<Tip>Consulta [Primeros pasos con Agents](/es/agents/getting-started) para aprender a agregar este nodo a un Agent.</Tip>

## Cuándo usar este nodo

Usa Perplexity Search para tareas como:

* Recopilar información actualizada sobre un tema, producto, empresa o tendencia
* Realizar análisis competitivos o estudios de mercado
* Extraer respuestas factuales respaldadas por citas
* Enriquecer Agents que dependen de datos web actuales antes del procesamiento con LLM

## Configuración del nodo

Al seleccionar el nodo Perplexity Search, se abre su panel de configuración en el lado derecho del Agent Builder.

### Model

Elige el modelo de Perplexity que se usará para procesar la consulta. Las opciones disponibles pueden variar en velocidad, profundidad de razonamiento y calidad del resultado:

* **Sonar**
* **Sonar Pro**
* **Sonar Reasoning**
* **Sonar Reasoning Pro**
* **Sonar Deep Research**

Selecciona un modelo adecuado a la complejidad y la profundidad de la investigación que necesitas.

### Prompt

Introduce la consulta o instrucción que quieres que investigue Perplexity.<br />Puedes escribir el texto directamente o insertar variables de pasos anteriores del Agent escribiendo /.

Ejemplos:

* "¿Cuáles son las últimas actualizaciones de precios de HubSpot Enterprise?"
* "Resume los tres principales competidores de \{\{brand\_name}} e incluye enlaces a las fuentes."

###

### Output Label

Asigna una etiqueta descriptiva al resultado de este paso. La etiqueta se convierte en el nombre de la variable disponible para los nodos posteriores.

Ejemplos:

* `perplexity_answer`
* `research_summary`
* `competitive_insights`

## Resultado

Este nodo devuelve un único resultado de texto estructurado que contiene la respuesta sintetizada de Perplexity, incluidas las citas de las fuentes subyacentes. El resultado se puede pasar directamente a pasos como:

* Prompt LLM
* Agents de comparación o puntuación de respuestas
* Pasos de investigación adicionales
* Llamadas a API o lógica de extracción de datos

## Ejemplos de uso

### 1. Ejecutar una consulta de investigación y resumirla con un LLM

1. Agrega un paso **Perplexity Search** con un prompt como:<br />"Explica los últimos cambios en AI Overviews de Google y cita las fuentes."
2. Agrega un paso [Prompt LLM](/es/agents/nodes/prompt-llm):

```text wrap theme={null}
Summarize the following research into 5 bullet points and highlight any implications for SEO:

{{perplexity_search.output}}
```

### 2. Investigar información de la competencia de forma dinámica

1. Pasa un nombre de marca al Agent como entrada.
2. Usa Perplexity Search:<br />"Proporciona una visión general de la competencia de \{\{brand\_name}} con citas."
3. Usa el resultado para generar análisis o comparaciones en pasos posteriores.

## Prácticas recomendadas

* Escribe prompts claros y específicos para obtener citas más precisas y resultados estructurados.
* Usa modelos más avanzados (por ejemplo, **Sonar Reasoning Pro** o **Sonar Deep Research**) para consultas de investigación complejas o de varios pasos.
* Combina Perplexity Search con pasos Prompt LLM para refinar, estructurar o dar formato a la investigación según tu caso de uso.

## Solución de problemas

### Al resultado le falta profundidad o detalle

Prueba a cambiar a un modelo de nivel superior, como Sonar Pro o Sonar Deep Research.

### Las variables no se reconocen en el prompt

Escribe `/` en el campo del prompt para insertar variables del Agent compatibles.

### La información devuelta parece desactualizada

Reformula la consulta para pedir explícitamente las actualizaciones más recientes o resultados de un año concreto.