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# Perplexity Search ノード

> Perplexity を活用した Web 検索を実行し、引用付きの回答を返します

**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。

<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="Perplexity Search Node" width="1920" height="1200" data-path="images/agents/nodes/perplexity-search-1.png" />

## 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。<br />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。<br />「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](/ja-jp/agents/workflows/nodes/prompt-llm) ステップを追加します。

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

{{perplexity_search.output}}
```

### 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。<br />「\{\{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。
