Scavio para Oleoducto RAG

El problema

Los LLM tienen un límite de conocimiento y pueden alucinar. RAG soluciona este problema recuperando datos actuales antes de generar una respuesta. Pero la mayoría de los pipelines de RAG sólo buscan en una base de conocimientos estática.

Como ayuda Scavio

• Datos web en tiempo real para la recuperación de RAG
• Búsqueda multiplataforma en una única llamada API
• Respuestas JSON estructuradas listas para el consumo de LLM
• Gráficos de conocimiento y PAA para un contexto más rico

Plataformas relevantes

Inicio rapido: ejemplo en Python

Aqui tienes un ejemplo rapido buscando Google por "what is the best laptop for programming in 2026":

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, desarrolladores de aplicaciones LLM

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 oleoducto rag. 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.