必须用结构化提示词强制标注来源类型：开头嵌入【来源类型】占位符并限定五类选项，或用@域名规则绑定判定逻辑，再经URL根域名与弹窗元数据三重校验，不匹配则剔除。
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你需要在Perplexity中让AI明确标注每条引用资料的来源类型（如arXiv预印本、政府官网、学术博客、新闻稿），而不是只给链接或模糊写“网页”——这必须靠精准提示词触发其元数据识别逻辑，否则模型默认不输出该字段。
基础提示词结构：强制声明+字段锚定
在提问开头直接嵌入结构化指令，用方括号标出你要求的输出字段：
“请列出3条关于量子纠错码最新进展的权威来源，并为每条结果严格按以下格式返回：【来源类型】｜作者｜年份｜标题｜URL。其中【来源类型】必须从以下五类中精确选择一项：arXiv预印本、政府报告（.gov）、学术期刊论文、技术白皮书（.org/.edu）、主流媒体新闻（.com）。”
这一步最关键：不写【来源类型】这个占位符，模型不会主动归类；不给出限定选项，它会自由发挥写“在线文章”“网络资源”等无效描述。
进阶技巧：用@语法绑定域名后缀判断规则
当你要确保分类结果可验证、不依赖模型幻觉，就用@符号把域名规则硬编码进提示：
方法一：显式定义映射关系
“所有来源必须根据其域名后缀自动标注类型：@arxiv.org→arXiv预印本，@nih.gov→政府报告，@ieee.org→学术期刊论文，@distill.pub→学术博客，@reuters.com→主流媒体新闻。请按此规则处理每条结果，并在输出首行写明‘类型判定依据：@域名规则’。”
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方法二：反向过滤+类型锁定
“仅检索以下域名的页面：arxiv.org、nature.com、gov.uk、acm.org、wipo.int。对每个命中结果，第一行必须写‘【来源类型】：’+对应类别名称，第二行起才开始写作者、年份等信息。”
注意：如果某条结果实际来自arxiv.org但被误标为“学术期刊论文”，说明模型未严格执行@规则——此时应删掉该条，换用“请重新检查第2条URL的根域名，按@arxiv.org→arXiv预印本修正类型”追加指令。
实战排序操作：三步闭环校验
第一步：提交带类型锚点的提问后，立即检查每条结果是否以【来源类型】开头且内容在你给的五类之中。
第二步：对任意一条结果，右键复制URL → 新标签页打开 → 查看地址栏根域名 → 对照你设定的@规则确认是否匹配。不匹配就说明模型解析失败，不能留用。
第三步：点击该来源右侧的“⋯”→“View citation details”，看弹窗里是否出现“Publisher”或“Source type”字段。如果出现且与你要求的类型一致，这条引用才真正可信；【若弹窗为空或字段缺失，该条必须剔除，不可人工补填】。
