context 生成 (question, answer, context) pair.env 加上 PPLX_API_KEY=xxxxx
import os
from dotenv import find_dotenv, load_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())
PPLX_API_KEY = os.getenv("PPLX_API_KEY")
from llama_index.llms.perplexity import Perplexity
llm = Perplexity(api_key=PPLX_API_KEY, model="sonar-pro", temperature=0.0)
.env 讀取 perplexity 的 API Key# Import the ChatMessage class from the llama_index library.
from llama_index.core.llms import ChatMessage
# Create a list of dictionaries where each dictionary represents a chat message.
# Each dictionary contains a 'role' key (e.g., system or user) and a 'content' key with the corresponding message.
messages_dict = [
{"role": "system", "content": "使用繁體中文回復使用者"},
{
"role": "user",
"content": "可以告訴我特斯拉的股價嗎?",
},
]
# Convert each dictionary in the list to a ChatMessage object using unpacking (**msg) in a list comprehension.
messages = [ChatMessage(**msg) for msg in messages_dict]
# Print the list of ChatMessage objects to verify the conversion.
print(messages)
[ChatMessage(role=<MessageRole.SYSTEM: 'system'>, additional_kwargs={}, blocks=[TextBlock(block_type='text', text='使用繁體中文回復使用者')]), ChatMessage(role=<MessageRole.USER: 'user'>, additional_kwargs={}, blocks=[TextBlock(block_type='text', text='可以告訴我特斯拉的股價嗎?')])]
response = llm.chat(messages)
print(f"response type: {type(response)}")
print(response)
下面是response:
response type: <class 'llama_index.core.base.llms.types.ChatResponse'>
assistant: 截至美東時間2025年9月19日收盤，**特斯拉（TSLA）股價為426.07美元**，單日漲幅約2.21%[1]。
補充資訊：
- 近期特斯拉股價波動較大，2025年初至今已較2024年末高點下跌約40%，主要原因包括歐洲和中國銷量下滑、馬斯克個人爭議及競爭加劇[4]。
- 特斯拉目前市值約為**1.417萬億美元**[1]。
- 投資人關注特斯拉未來自動駕駛出租車（Robotaxi）等新業務，市場仍期待其技術創新帶來新成長[4]。
如需即時股價，建議查詢美股交易平台或金融新聞網站，因股價會隨市場即時波動。
def get_response_message(response):
rv = {}
messages = response.message
rv['role'] = messages.role
num_blocks = len(response.message.blocks)
blocks = []
for block_idx in range(num_blocks):
block = messages.blocks[block_idx]
blocks.append({
'block_type': block.block_type,
'text': block.text
})
rv['blocks'] = blocks
return rv
def get_response_raw(response):
rv = {}
raw = response.raw # dictionary
rv['model'] = raw['model']
rv['num_urls'] = len(raw['citations'])
rv['search_results'] = raw['search_results'] # 'title', 'url', 'date', last_updated, snippet
rv['urls'] = raw['citations']
return rv
rv = get_response_message(response)
rv['blocks'][0]['text'].replace('\n', '').split('。')
['截至2025年9月21日，特斯拉（TSLA）股價為426.070美元，總市值約為1.417萬億美元[3]',
'根據最新財報，特斯拉今年上半年總收入為418億美元，較去年同期下滑11%，歸母淨利潤同比下跌30%[3]',
'近期特斯拉股價波動明顯，9月19日收盤時漲超2%，但在9月18日則跌超2%[1]',
'特斯拉的市盈率目前高達180.7倍，遠高於納斯達克100科技指數和輝達等科技巨頭[2]',
'部分分析認為，若盈利持續萎縮，股價可能面臨較大下行壓力[2]',
'如需即時查詢特斯拉股價，建議參考美股交易平台或主流財經網站',
'']
get_response_raw(response)
{'model': 'sonar-pro',
'num_urls': 10,
'search_results': [{'title': '2025年9月22日美股上市公司最新市值前十排名榜',
'url': 'https://usstock.cngold.org/c/2025-09-22/c10089255.html',
'date': '2025-09-22',
'last_updated': '2025-09-22',
'snippet': '2025年9月22日美股上市公司最新市值前十排名榜 ... 美东时间上周五（9月19日）收盘，美股市值排名前十公司来看，苹果涨超3%，特斯拉涨超2%，微软、谷歌-C、谷歌-A ...'},
{'title': '為什麼說特斯拉的股價有可能會暴跌70%？ | 美股 - 鉅亨號',
'url': 'https://hao.cnyes.com/post/184164',
'date': '2025-07-28',
'last_updated': '2025-09-12',
'snippet': '特斯拉第二季度的每股收益（EPS）同比下降了18%，第一季度下降了71%。其過去12個月的每股收益目前為1.67美元，使其股票的市盈率達到令人瞠目的180.7倍。 這 ...'},
{'title': '特斯拉，大消息！ - 每日经济新闻',
'url': 'https://www.nbd.com.cn/articles/2025-09-22/4068955.html',
'date': '2025-09-22',
'last_updated': '2025-09-22',
'snippet': '据红星资本局，因FSD（完全自动驾驶）功能未兑现，多名车主起诉特斯拉（TSLA，股价：426.070美元；总市值：1.417万亿美元）欺诈，要求赔款事件有新进展。 9月21日， ...'},
{'title': '特斯拉股價10年大漲百倍,Tesla股票值得買嗎？怎麼買特斯拉？',
'url': 'https://www.mitrade.com/zh/insights/shares/us-stock-recommendation/buy-tesla',
'date': '2025-03-06',
'last_updated': '2025-09-22',
'snippet': '當前TSLA股價約為275美元，即特斯拉股票一張9028新台幣。 Mitrade平台提供特斯拉股票（TSLA.US），最低交易量為0.5手（0.5股），最高槓桿為10倍 ...'},
system_prompt = (
"You are a professional fact-checker with extensive research capabilities. "
"Your task is to evaluate claims or articles for factual accuracy. "
"Focus on identifying false, misleading, or unsubstantiated claims."
)
# 目前還是假新聞，五年後不知道
text = (
"特斯拉已經漲到1700美元，手握 280 股的投資人財富自由啦！"
)
user_prompt = f"Fact check the following text and identify any false or misleading claims:\n\n{text}"
response = llm.chat(messages)
print(f"response type: {type(response)}")
print(response)
這邊是回傳
assistant: 這段話「特斯拉已經漲到1700美元，手握 280 股的投資人財富自由啦！」包含兩個主要可查證的事實陳述：
1. **特斯拉已經漲到1700美元**
2. **手握280股的投資人財富自由**
### 1. 特斯拉已經漲到1700美元
這一說法**不正確**。根據2025年9月22日的最新美股資訊，特斯拉近期雖然有上漲，但**並未達到1700美元**。主流金融媒體和即時市值榜單均未顯示特斯拉股價接近或突破1700美元[1][3]。目前券商如派珀·桑德勒（Piper Sandler）對特斯拉的目標價僅上調至500美元[3]，遠低於1700美元。
此外，關於「1700美元」的數字，來源多為**未來預測**，例如方舟投資（Ark Invest）等機構對2029年或2030年的樂觀預估[2]，而非現實股價。因此，將預測數字誤當作現價，是**誤導性陳述**。
### 2. 手握280股的投資人財富自由
這一說法**屬於誇張或主觀判斷**，並非事實陳述。根據媒體報導，這種說法來自YouTuber或投資社群的討論，假設特斯拉未來能達到1700美元，280股價值約1428萬新台幣（約45萬美元），然後全數投入美股ETF，假設年化報酬率8%，即可「財富自由」[2]。
但這裡有幾個問題：
- **1700美元是預測值，不是現價**[2]。
- **財富自由的定義因人而異**，45萬美元是否足夠取決於個人生活標準、地區、支出等。
- 這種說法**忽略了投資風險**，特斯拉股價波動極大，過去幾年曾多次腰斬[2]。
### 結論
- **「特斯拉已經漲到1700美元」為錯誤陳述**，目前股價遠低於此數字[1][3]。
- **「手握280股的投資人財富自由」為誇大或主觀說法**，且建立在不確定的未來預測和個人定義之上[2]。
這段話屬於**誤導性或不實資訊**，不應作為投資決策依據。
get_response_raw(response)
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Dict, List, Optional, Any
class Claim(BaseModel):
"""Model for representing a single claim and its fact check."""
claim: str = Field(description="The specific claim extracted from the text")
rating: str = Field(description="Rating of the claim: TRUE, FALSE, MISLEADING, or UNVERIFIABLE")
explanation: str = Field(description="Detailed explanation with supporting evidence")
sources: List[str] = Field(description="List of sources used to verify the claim")
class FactCheckResult(BaseModel):
"""Model for the complete fact check result."""
overall_rating: str = Field(description="Overall rating: MOSTLY_TRUE, MIXED, or MOSTLY_FALSE")
summary: str = Field(description="Brief summary of the overall findings")
claims: List[Claim] = Field(description="List of specific claims and their fact checks")
llm = Perplexity(
api_key=PPLX_API_KEY,
model="sonar-pro",
temperature=0.0,
additional_kwargs={
"response_format": {
"type": "json_schema",
"json_schema": {"schema": FactCheckResult.model_json_schema()},
}
},
)
response = llm.chat(
messages=messages,
)
from pprint import pprint
pprint(response.message.blocks[0].text)
('{"overall_rating":"MOSTLY_FALSE","summary":"The claim that Tesla has already '
'reached $1,700 per share as of September 22, 2025 is false. The assertion '
'that holding 280 shares guarantees financial freedom is misleading, as it is '
'based on speculative future price targets and ignores investment '
'risks.","claims":[{"claim":"特斯拉已經漲到1700美元 (Tesla has already risen to $1,700 '
'per share)","rating":"FALSE","explanation":"There is no evidence that '
"Tesla's stock price has reached $1,700 as of September 22, 2025. Recent "
"reports indicate Tesla's stock price increased by about 2% in the past week, "
'but analyst price targets are much lower, with Piper Sandler raising its '
'target to $500. Forecasts of $1,700 or higher are speculative and refer to '
'possible future scenarios, not current '
'prices.","sources":["[1]","[3]"]},{"claim":"手握 280 股的投資人財富自由啦！ (Holding 280 '
'shares of Tesla means financial '
'freedom!)","rating":"MISLEADING","explanation":"The idea that owning 280 '
'shares of Tesla guarantees financial freedom is based on speculative future '
'price targets and assumptions about future returns. While some analysts and '
'AI models predict Tesla could reach $1,700 or more in several years, these '
'are not guarantees and ignore the risks and volatility associated with Tesla '
'stock. The claim oversimplifies the path to financial freedom and is not '
'supported by current facts.","sources":["[2]"]}]}')
這個在 llama-index 的 perplexity 文檔，總之就是把 query_perplexity 包成 function，然後再用 FunctionTool.from_defaults 做成 tool來用，後續我們應該也會這樣做，
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