Scavio para RAG híbrido con aumento de búsqueda en vivo

El problema

RAG de vector puro solo se recupera de un corpus interno estático y no puede responder sobre eventos actuales, precios de la competencia o información pública. La búsqueda pura RAG no puede acceder a documentos privados. Ninguno de los dos por sí solo proporciona respuestas completas.

Como ayuda Scavio

• Responde con precisión preguntas tanto internas como externas.
• El clasificador de consultas reduce las llamadas API de búsqueda innecesarias
• Los resultados de búsqueda estructurados se integran claramente con el contexto RAG
• La búsqueda multiplataforma enriquece las respuestas con diversas fuentes
• Reduce las alucinaciones para consultas urgentes

Plataformas relevantes

Inicio rapido: ejemplo en Python

Aqui tienes un ejemplo rapido buscando Google por "Customer asks support agent: 'How does our pricing compare to [competitor]?' Hybrid RAG retrieves internal pricing docs from vector DB AND queries Google for competitor's current pricing page. Agent combines both sources for an accurate, current comparison.":

import requests

API_KEY = "your_scavio_api_key"

response = requests.post(
    "https://api.scavio.dev/api/v1/search",
    headers={
        "x-api-key": API_KEY,
        "Content-Type": "application/json",
    },
    json={"query": query},
)

data = response.json()
for result in data.get("organic_results", [])[:5]:
    print(f"{result['position']}. {result['title']}")
    print(f"   {result['link']}\n")

Creado para Ingenieros de IA que crean sistemas RAG, desarrolladores de chatbots empresariales, equipos que crean asistentes de IA de cara al cliente

Scavio se encarga de la infraestructura de busqueda — proxies, CAPTCHAs, limites de velocidad y deteccion anti-bots — para que puedas concentrarte en construir tu solucion de rag híbrido con aumento de búsqueda en vivo. La API devuelve JSON estructurado listo para procesar, analizar o alimentar a agentes de IA.

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