Skip to main content
Perplexity Search ノードは、Perplexity を活用した Web 検索を実行し、詳細で引用に裏付けられた回答を返します。このステップは、複数の信頼できるソースから統合されたリサーチ、検証済みの事実、または集約されたインサイトが必要な場合に使用します。 このノードは、情報を LLM ステップ、分析、または後続の変換処理に渡す前に、質の高い検索結果を必要とする Workflow で役立ちます。 Perplexity Search Node

このノードを使用する場面

Perplexity Search は、次のようなタスクに使用します。
  • トピック、製品、企業、トレンドに関する最新情報の収集
  • 競合分析や市場調査の実施
  • 引用に裏付けられた事実に基づく回答の抽出
  • LLM で処理する前に、最新の Web データに依存する Workflow の情報を充実させる

ノードの設定

Perplexity Search ノードを選択すると、Workflow Builder の右側に設定パネルが開きます。

Model

クエリの処理に使用する Perplexity モデルを選択します。利用可能なモデルは、速度、推論の深さ、出力の品質が異なる場合があります。
  • Sonar
  • Sonar Pro
  • Sonar Reasoning
  • Sonar Reasoning Pro
  • Sonar Deep Research
必要なリサーチの複雑さと深さに適したモデルを選択してください。

Prompt

Perplexity にリサーチさせたいクエリまたは指示を入力します。
テキストを直接入力するか、/ を入力して前の Workflow ステップの変数を挿入できます。
例:
  • 「HubSpot Enterprise の最新の価格改定は何ですか?」
  • 「{{brand_name}} の上位 3 社の競合を要約し、ソースへのリンクを提示してください。」

Output Label

このステップの出力にわかりやすいラベルを割り当てます。このラベルが、後続のノードで使用できる変数名になります。 例:
  • perplexity_answer
  • research_summary
  • competitive_insights

出力

このノードは、Perplexity が統合した回答を、基になるソースへの引用とともに含む単一の構造化テキスト出力を返します。この出力は、次のようなステップに直接渡すことができます。
  • Prompt LLM
  • 回答の比較やスコアリングを行う Workflow
  • 追加のリサーチステップ
  • API 呼び出しやデータ抽出ロジック

使用例

1. リサーチクエリを実行し、LLM で要約する

  1. 次のようなプロンプトを指定して Perplexity Search ステップを追加します。
    「Google の AI Overviews の最新の変更点を説明し、ソースを引用してください。」
  2. Prompt LLM ノード ステップを追加します。

2. 競合情報を動的にリサーチする

  1. ブランド名を入力として Workflow に渡します。
  2. Perplexity Search を使用します。
    「{{brand_name}} の競合の概要を引用付きで提示してください。」
  3. 出力を使用して、後続のステップで分析や比較を生成します。

ベストプラクティス

  • より正確な引用と構造化された出力を得るために、明確で具体的なプロンプトを指定してください。
  • 複雑なリサーチクエリや複数ステップのリサーチクエリには、より高度なモデル(例: Sonar Reasoning Pro や Sonar Deep Research)を使用してください。
  • Perplexity Search を Prompt LLM ステップと組み合わせて、ユースケースに合わせてリサーチ結果を洗練、構造化、または整形してください。

トラブルシューティング

出力の深さや詳細さが不足している

Sonar Pro や Sonar Deep Research など、より上位のモデルに切り替えてみてください。

プロンプト内で変数が認識されない

プロンプトフィールドで / を入力して、サポートされている Workflow 変数を挿入してください。

返される情報が古いように見える

最新のアップデートや特定の年の結果を明示的に求めるように、クエリを言い換えてください。