El problema
Una publicación de r/LocalLLaMA mostró a Qwen 9B-35B alucinando con respuestas basadas en búsquedas web cuando se le alimentaba con HTML sin formato. Las ventanas de contexto ajustadas comprimen la señal proporcionalmente más que los LLM en la nube.
Como ayuda Scavio
- Reducción de 10 veces en alucinaciones en consultas fundamentadas
- JSON con token eficiente (~1,5 000 frente a 25-40 000 HTML)
- Verificación cruzada de la descripción general de la IA como señal de verdad sobre el terreno
- Funciona en cualquier modelo compatible con Ollama
- Costo de la pila ~$30 (Scavio) + $0 (local)
Plataformas relevantes
Búsqueda web con grafo de conocimiento, PAA y resúmenes de IA
Inicio rapido: ejemplo en Python
Aqui tienes un ejemplo rapido buscando Google por "Qwen 27B answers research question grounded in Scavio's top-10 typed JSON results with [N] citations":
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 Entusiastas locales de LLM, creadores de agentes que priorizan la privacidad, equipos locales/curiosos, usuarios de Ollama/LM Studio
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 agente de investigación local verificado por hechos de llm. La API devuelve JSON estructurado listo para procesar, analizar o alimentar a agentes de IA.
Comienza con el plan gratuito (50 creditos al registrarte, sin tarjeta de credito) y escala a planes de pago cuando necesites mayor volumen.