Cuanto tiempo lleva este tutorial de cómo construir una tubería rag sin raspar?

La mayoria de los desarrolladores completan este tutorial en 15 a 30 minutos. Necesitaras una clave API de Scavio (el plan gratuito funciona) y un entorno de Python o JavaScript.

Que necesito antes de empezar?

Clave API de Scavio. Base de datos de vectores (Chroma, Pinecone o Weaviate). Clave API de LLM. Una clave API de Scavio te da 50 creditos gratuitos al registrarte.

Puedo ejecutar este tutorial con el plan gratuito?

Si. El plan gratuito incluye 50 creditos al registrarte, mas que suficiente para completar este tutorial y crear un prototipo funcional.

Con que frameworks funciona esto?

Scavio tiene un paquete nativo de LangChain (langchain-scavio), un servidor MCP y una API REST simple que funciona con cualquier cliente HTTP. Este tutorial usa the raw REST API, pero puedes adaptarlo al framework que prefieras.

Tutorial de tubería RAG sin raspaduras

Una publicación de r/Rag preguntó qué raspador usar para datos RAG de gran tamaño. La reformulación: para el contenido público indexado, las API de búsqueda reemplazan a los scrapers. Sin gestión de proxy, sin luchas anti-bot, JSON estructurado desde el principio.

Requisitos previos

Clave API de Scavio
Base de datos de vectores (Chroma, Pinecone o Weaviate)
Clave API de LLM

Guia paso a paso

Paso 1: Generar consultas semilla

Cree entre 50 y 200 consultas iniciales para su dominio de conocimiento.

Python

seed_queries = [
    'AI agent architecture patterns 2026',
    'multi-agent orchestration frameworks',
    'LLM tool calling best practices',
    # ... 50-200 queries covering your domain
]

Paso 2: Obtener resultados estructurados de Scavio

Busque en Google + Reddit cada consulta.

Python

import requests, os
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}

def fetch_sources(query):
    google = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H,
        json={'platform': 'google', 'query': query}).json()
    reddit = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H,
        json={'platform': 'reddit', 'query': query}).json()
    return {'google': google, 'reddit': reddit}

Paso 3: Extraer y deduplicar contenido

Extraiga URL únicas, use /extract para ver el contenido completo si es necesario.

Python

seen_urls = set()
def extract_unique(results):
    docs = []
    for r in results.get('organic_results', []):
        if r['link'] not in seen_urls:
            seen_urls.add(r['link'])
            docs.append({'url': r['link'], 'title': r['title'], 'snippet': r['snippet']})
    return docs

Paso 4: Fragmentar e incrustar

Divida el contenido en fragmentos y genere incrustaciones.

Python

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
embeddings = OpenAIEmbeddings()

def process_doc(doc):
    chunks = splitter.split_text(doc['snippet'])
    return [(c, embeddings.embed_query(c)) for c in chunks]

Paso 5: Consultar el oleoducto RAG

Incruste la consulta, recupere fragmentos relevantes, genere una respuesta.

Python

def rag_query(question):
    q_emb = embeddings.embed_query(question)
    # Retrieve top-5 chunks from vector DB
    # Feed to LLM with: 'Answer based on these sources: {chunks}'
    # Return answer with source URLs

Ejemplo en Python

Python

# Cost math: 200 seed queries × 2 platforms = 400 API calls = $2
# Each call returns 10 results = 4,000 unique sources
# Top 2,000 via /extract = ~$10 additional
# Total corpus build: ~$12 for 2,000 high-quality documents

Ejemplo en JavaScript

JavaScript

const resp = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
  method: 'POST', headers: {'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({platform: 'google', query: seedQuery})
});

Salida esperada

JSON

RAG pipeline sourcing documents from Google + Reddit via Scavio. No scraping infrastructure, no proxy costs, structured JSON throughout.

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Clave API de LLM

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Cree entre 50 y 200 consultas iniciales para su dominio de conocimiento.

Python

seed_queries = [
    'AI agent architecture patterns 2026',
    'multi-agent orchestration frameworks',
    'LLM tool calling best practices',
    # ... 50-200 queries covering your domain
]

Paso 2: Obtener resultados estructurados de Scavio

Busque en Google + Reddit cada consulta.

Python

import requests, os
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}

def fetch_sources(query):
    google = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H,
        json={'platform': 'google', 'query': query}).json()
    reddit = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H,
        json={'platform': 'reddit', 'query': query}).json()
    return {'google': google, 'reddit': reddit}

Paso 3: Extraer y deduplicar contenido

Extraiga URL únicas, use /extract para ver el contenido completo si es necesario.

Python

seen_urls = set()
def extract_unique(results):
    docs = []
    for r in results.get('organic_results', []):
        if r['link'] not in seen_urls:
            seen_urls.add(r['link'])
            docs.append({'url': r['link'], 'title': r['title'], 'snippet': r['snippet']})
    return docs

Paso 4: Fragmentar e incrustar

Divida el contenido en fragmentos y genere incrustaciones.

Python

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
embeddings = OpenAIEmbeddings()

def process_doc(doc):
    chunks = splitter.split_text(doc['snippet'])
    return [(c, embeddings.embed_query(c)) for c in chunks]

Paso 5: Consultar el oleoducto RAG

Incruste la consulta, recupere fragmentos relevantes, genere una respuesta.

Python

def rag_query(question):
    q_emb = embeddings.embed_query(question)
    # Retrieve top-5 chunks from vector DB
    # Feed to LLM with: 'Answer based on these sources: {chunks}'
    # Return answer with source URLs

Ejemplo en Python

Python

# Cost math: 200 seed queries × 2 platforms = 400 API calls = $2
# Each call returns 10 results = 4,000 unique sources
# Top 2,000 via /extract = ~$10 additional
# Total corpus build: ~$12 for 2,000 high-quality documents

Ejemplo en JavaScript

JavaScript

const resp = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
  method: 'POST', headers: {'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({platform: 'google', query: seedQuery})
});

Salida esperada

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