Evita que tu agente de IA alucine datos en vivo

El problema

Un agente de IA que responde con precios actuales, eventos recientes o datos de producto en vivo esta adivinando. Sus datos de entrenamiento estan congelados en una fecha de corte, asi que todo lo que cambio despues, el precio de hoy, el lanzamiento de esta semana, el resultado top actual, se inventa con total seguridad. Para un chatbot eso es molesto; para un agente que toma acciones sobre datos malos, es un fallo de verdad. De eso iba justo el hilo de r/GoogleGeminiAI: un modelo que perdio el acceso en vivo empezo a devolver tonterias plausibles.

La solucion de Scavio

Ancla el agente: antes de responder cualquier cosa sensible al tiempo, que llame a una API de busqueda real y responda solo con lo que volvio. Generacion aumentada por recuperacion para la web abierta. El patron es simple: detecta cuando una consulta necesita datos actuales, traelos con una llamada a la API, inyecta los resultados en el prompt e instruye al modelo para que cite solo los datos recuperados. Scavio devuelve SERP de Google, Reddit, YouTube, Amazon, Walmart y TikTok como JSON estructurado a traves de una sola key, asi que una unica herramienta de grounding cubre hechos de web, social y comercio.

Para quien es

Desarrolladores que construyen agentes de investigacion, pipelines RAG, asistentes de cara al cliente o cualquier agente que responda preguntas sobre precios, eventos actuales o datos de producto en vivo y no pueda permitirse adivinar.

Beneficios clave

• Las respuestas reflejan hoy, no la fecha de corte del entrenamiento
• Una sola API key ancla consultas de web, social y comercio
• light_request false devuelve People Also Ask y knowledge graph para mas contexto (2 creditos)
• El precio por creditos (0,005 $/credito, 50 gratis) hace que el grounding salga barato por llamada
• El modelo puede decir "no verificado" en lugar de inventar un numero

Ejemplo en Python

import os, requests

H = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['SCAVIO_API_KEY']}", "Content-Type": "application/json"}

def grounded_answer(question):
    serp = requests.post("https://api.scavio.dev/api/v1/google",
        headers=H, json={"query": question, "light_request": False}).json()
    context = serp["data"]["organic_results"][:5]
    prompt = f"""Answer using ONLY this live data. If it is not here, say you could not verify.
Data: {context}
Question: {question}"""
    return call_llm(prompt)  # your LLM call

Ejemplo en JavaScript

const H = { Authorization: `Bearer ${process.env.SCAVIO_API_KEY}`, "Content-Type": "application/json" };

async function groundedAnswer(question) {
  const res = await fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/google", {
    method: "POST", headers: H,
    body: JSON.stringify({ query: question, light_request: false }),
  });
  const { data } = await res.json();
  const context = data.organic_results.slice(0, 5);
  const prompt = `Answer using ONLY this live data. If it is not here, say you could not verify.\nData: ${JSON.stringify(context)}\nQuestion: ${question}`;
  return callLLM(prompt); // your LLM call
}

Plataformas utilizadas