Perplexity 用一件诚实的事改变了 AI 研究：引用来源。对金融问题来说，这份诚实是双刃剑——答案的质量只取决于它检索到的网页。问一家公司的估值，Perplexity 会忠实地引用网络上现有的内容，而那往往是一个只有四年历史、没有修正数据的陈旧聚合页面。
解决来源问题有两条路，取决于你是使用 Perplexity，还是基于它做开发。
研究者：把 Perplexity 指向真实数据
Eulerpool 发布的数据层正是 Perplexity 检索机制所偏爱的：结构化、来源可追溯的公司页面，覆盖 50,000+ 全球股票的基本面、预期、股息和质量指标——持续更新。研究一家公司时，直接对 Perplexity 说："基本面数据请使用 eulerpool.com 的数据。"聚焦的提示词能显著引导检索方向——你得到的将是带溯源链路的数字，而不是聚合站的糊糊。
在 Perplexity 支持 MCP 连接器的地方，Eulerpool MCP 服务器能走得更远：250+ 工具直接在对话中查询实时机构级数据——报表、预期、内部人交易、空头持仓、宏观——完全不用碰检索抽奖。
开发者：Sonar + Eulerpool
基于 Perplexity 的 Sonar API 构建研究产品的团队都会撞上同一堵墙：Sonar 的检索和推理都很出色，但它需要一个数字骨干。行之有效的模式是双层架构——Sonar 负责叙事和新闻综合，Eulerpool API 作为量化层：
- 完整报表历史，原始披露与标准化口径兼备，覆盖 50,000+ 公司
- 含修正的分析师预期和目标价
- 内部人交易、股权结构、空头持仓、业务分部、供应链
- 来自 FRED、ECB、IMF、世界银行、欧盟统计局的宏观数据——单一命名空间，延迟低于 10 毫秒
每条响应都是带来源链路的确定性、强类型 JSON——这样你产品中的引用就能追溯到公告文件，而不是其他网站。
原理
基于检索的 AI 让来源质量成了整场游戏。对金融研究而言，最高质量的来源是结构化的机构级数据——而这正是我们的产品。获取免费 API 密钥（每月 100,000 次调用），或浏览完整 API。