Agregue datos nuevos a su canal RAG

El problema

Las canalizaciones RAG generalmente se construyen alrededor de un almacén de vectores que se indexó a partir de una instantánea del corpus. Esto funciona muy bien para documentos internos y bases de conocimiento, pero se desmorona cuando un usuario pregunta sobre algo que sucedió después de la última sincronización nocturna. Los equipos intentan solucionar este problema ejecutando rastreadores incrementales, pero los rastreadores son frágiles, costosos y aún se ejecutan con retraso. El resultado es un chatbot que responde con confianza a partir de los datos del mes pasado y nunca le dice al usuario que está desactualizado. La brecha de frescura se convierte en la mayor falla de confianza en la producción RAG.

La solucion de Scavio

Utilice Scavio como fuente de recuperación en vivo junto con su tienda de vectores. Cuando el enrutador decide que una pregunta es urgente, la canalización llama a Scavio en lugar de, o además de, la búsqueda de incrustación. Los resultados aparecen como fragmentos estructurados que se pueden fragmentar, calificar y fusionar en la ventana de contexto final. No es necesario volver a indexar. El almacén de vectores sigue brindando conocimiento imperecedero y Scavio maneja todo lo que se mueve. Juntos le dan al LLM tanto memoria a largo plazo como conciencia a corto plazo.

Para quien es

Ingenieros de RAG en empresas que envían asistentes internos, robots de soporte o copilotos de investigación. Si su conjunto de evaluación incluye alguna pregunta con la palabra más reciente o hoy, necesita una fuente de recuperación en vivo.

Beneficios clave

• Empareje un almacén de vectores estáticos con recuperación en vivo en un solo mensaje
• No hay canal de ingesta para operar para consultas de noticias de última hora
• Los fragmentos previamente fragmentados encajan directamente en las ventanas contextuales
• Funciona junto con Pinecone, Weaviate, pgvector o cualquier tienda
• La latencia compatible con el enrutador mantiene la respuesta de un extremo a otro en menos de tres segundos

Ejemplo en Python

import requests

API_KEY = "your_scavio_api_key"

def live_retrieve(query: str, k: int = 5):
    r = requests.post(
        "https://api.scavio.dev/api/v1/search",
        headers={"x-api-key": API_KEY},
        json={"platform": "google", "query": query},
        timeout=10,
    )
    data = r.json()
    return [
        {"text": f"{o['title']}. {o['snippet']}", "source": o["link"]}
        for o in data.get("organic", [])[:k]
    ]

def rag_context(query, vector_hits):
    live = live_retrieve(query)
    return vector_hits + live

print(rag_context("latest fed rate decision", []))

Ejemplo en JavaScript

const API_KEY = "your_scavio_api_key";

async function liveRetrieve(query, k = 5) {
  const r = await fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/search", {
    method: "POST",
    headers: {
      "x-api-key": API_KEY,
      "content-type": "application/json",
    },
    body: JSON.stringify({ platform: "google", query }),
  });
  const data = await r.json();
  return (data.organic ?? []).slice(0, k).map((o) => ({
    text: `${o.title}. ${o.snippet}`,
    source: o.link,
  }));
}

async function ragContext(query, vectorHits) {
  const live = await liveRetrieve(query);
  return [...vectorHits, ...live];
}

console.log(await ragContext("latest fed rate decision", []));

Plataformas utilizadas