Decisions API 的联网检索增强

AI 决策模型速度快、成本低，但它们只知道用户发送的内容以及在训练中学到的知识。对于会发生变化的事实，例如某人是否仍是公司的 CEO，或某款产品是否发布了新版本，模型需要最新信息才能准确回答。

从今天起，Perplexity 的 Decisions API 可以在回答之前搜索网络。

只需将一项设置 "mode": "web_grounding" 添加到任意 Decisions API 请求中，Perplexity Fast Search 就会为每个问题运行一次查询。搜索结果会作为证据添加到您的 state 中，因此决策模型返回的概率将参考网络上的最新信息。state 也可以是一个 URL，用于让模型指向特定网页，而无需输入网页文本。

在 PWS-Decisions（一个包含 100 个依赖当前网络事实的问题的公开基准测试）上，准确率从 51% 提升至 86%，典型响应时间低于 400 毫秒。

决策模型会针对每个问题返回一个数字作为答案。用户以 state（文本、JSON 或图片）的形式发送内容，并附上一个或多个问题。对于 noul 问题（是或否），结果为“是”的概率。对于 choice 问题，结果为用户定义的每个选项的概率。对于 score 问题，结果为评分标准中每个等级的概率以及预期得分。

模型有两个信息来源：用户发送的 state，以及它在训练中学到的知识。对于“这条评价是否报告了缺陷？”这样的问题，这已经足够。但要回答“这个人还是 CEO 吗？”就不够了。答案可能在训练之后发生了变化，而 state 中没有任何相关信息。联网检索增强增加了第三个来源：在请求时搜索的网络。state 也可以是一个 URL，因此用户可以让模型指向某个网页，而不是提供文本。

Grounding 在 API 网关中运行，并在调用模型之前完成。对于请求中的每个问题，网关都会构建一个 Fast Search 查询。这些查询并行运行。网关会合并结果、删除重复的 URL，并将证据附加到 state 中：标题、URL 和页面文本。如果 state 是一个 URL，搜索查询会携带该 URL，因此页面本身会作为证据返回，模型将根据其文本作答。模型返回概率的方式与任何 Decisions API 请求相同。如果某次搜索失败或超时，模型将根据已返回的证据作答。响应中包含 search_results，方便用户查看模型看到的内容。用户的请求和响应的结构保持不变，变化的是模型作答时所掌握的证据。

我们将 328 条需判断真假的陈述两次发送给同一个决策模型，一次启用联网检索增强，一次不启用。这些陈述分别来自 2026 年 10 月的新闻和维基百科中的冷门事实，每条真实陈述都有一条仅在一个细节上不同的虚假对应陈述。state 中未提供任何证据。

未启用 Web Grounding 时，Decisions API 对声明的判断正确率为 56.4%，接近随机猜测。启用 Web Grounding 后，正确率达到 97.3%，错误数从 143 个降至 9 个。代价是速度：延迟中位数从 139 毫秒升至 366 毫秒，第 95 百分位延迟从 514 毫秒升至 742 毫秒。

PWS-Decisions 是一个公开基准测试，包含有关账户资格、产品功能、政策规则和快速变化事件的封闭式问题。其中 100 个问题已公开，并根据是否与参考答案完全匹配进行评分。我们于 2026 年 11 月 4 日使用 Decisions API + Web Grounding（pplx-decider-v1.2）运行了这些问题，结果答对了 86 道。下方的其他结果来自该基准测试作者发布的排行榜。他们给出的未启用 Web Grounding 时 Decisions API 的 51% 正确率与我们自己的运行结果一致。

在 100 个公开问题上，从我们的客户端测量，Decisions API + Web Grounding 请求的中位响应时间为 370 毫秒，第 95 百分位响应时间为 685 毫秒。基准测试作者报告称，他们于 2026 年 10 月 29 日从其客户端测量，其 API 在完整的 300 个问题集上的对应时间分别为 560 毫秒和 710 毫秒。与已发布的排行榜相比，Decisions API + Web Grounding 的公开集准确率最高，且中位响应时间低于 400 毫秒。

启用联网检索增强，回答数据无法回答的问题：即事实在训练之后发生了变化，且网络上已发布新信息的情况。一些示例：

根据近期新闻评估客户资质。针对整个客户列表判断“过去 90 天内是否完成了融资？”
跟踪您所依赖的工具。定期检查“是否有比我们固定版本更新的稳定版本？”
在智能体执行操作前进行确认。在预订之前检查“这个活动还会照常举行吗？”

每个答案都是开发者的代码可以据此采取行动的概率，并附有其背后的网络来源。

在任意 Decisions API 请求中添加 "mode": "web_grounding"。state 可以是文本（例如一项声明或一条记录），也可以是 URL。

对照网络核查一项声明：

bash

curl -X POST https://api.perplexity.ai/v1/decisions \
  -H "Authorization: Bearer $PERPLEXITY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "pplx-decider-v1.2",
    "mode": "web_grounding",
    "state": "Claim: The James Webb Space Telescope launched in December 2021.",
    "questions": {
      "supported": {
        "type": "noul",
        "instructions": "Is the claim true?"
      }
    }
  }'

响应中会新增 search_results，即模型读取过的页面。11 月 4 日，该请求返回“是”的概率高于 0.99，排在第一位的结果是 NASA 的航天器记录。

将页面的 URL 作为 state 传入，即可让模型读取该页面：

bash

curl -X POST https://api.perplexity.ai/v1/decisions \
  -H "Authorization: Bearer $PERPLEXITY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "pplx-decider-v1.2",
    "mode": "web_grounding",
    "state": "https://pypi.org/project/requests/",
    "questions": {
      "newer_stable_release": {
        "type": "noul",
        "instructions": "Has this package published a stable release newer than 2.31.0 as of today?"
      }
    }
  }'

在 Perplexity Python 库中，请在请求体中传入 mode：

python

from perplexity import Perplexity

client = Perplexity()

response = client.decisions.create(
    model="pplx-decider-v1.2",
    state="Claim: The James Webb Space Telescope launched in December 2021.",
    questions={"supported": {"type": "noul", "instructions": "Is the claim true?"}},
    extra_body={"mode": "web_grounding"},
)

print(response.answers["supported"].noul)

除输入 token 外，每次完成的搜索另收费 $0.001。搜索证据计入输入 token。使用 Web Grounding 的请求最多可包含 100 个问题。

浏览Web Grounding 文档，即可开始使用。

决策模型的工作原理

联网检索增强的工作原理

测试联网检索增强

PWS-Decisions

开发者可以构建什么

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