Las canalizaciones de LangChain RAG suelen utilizar TavilySearchResults como recuperador de búsqueda web. Después de la adquisición de Nebius, cambiar a un proveedor independiente reduce el riesgo del proveedor. Scavio cae en la misma ranura de la tubería: defina una herramienta personalizada con la misma interfaz y su cadena continuará funcionando. Este tutorial muestra los cambios de código exactos para LangChain RetrievalQA, create_retrieval_chain y los patrones RAG basados en agentes.
Requisitos previos
- Python 3.9+ instalado
- Paquetes langchain y langchain-core instalados
- Una clave API de Scavio de scavio.dev
- Una clave API de LLM (OpenAI o Anthropic)
Guia paso a paso
Paso 1: Crear el recuperador de búsqueda Scavio
Cree un recuperador compatible con LangChain que llame a la API de Scavio. Devuelve objetos de documento con contenido de página y metadatos, que coinciden con lo que proporciona TavilySearchResults.
Python
import os, requests
from langchain_core.documents import Document
from langchain_core.retrievers import BaseRetriever
from typing import List
SCAVIO_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']
class ScavioRetriever(BaseRetriever):
api_key: str = ''
num_results: int = 5
def __init__(self, **kwargs):
super().__init__(**kwargs)
self.api_key = self.api_key or SCAVIO_KEY
def _get_relevant_documents(self, query: str) -> List[Document]:
resp = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
headers={'x-api-key': self.api_key, 'Content-Type': 'application/json'},
json={'query': query, 'country_code': 'us', 'num_results': self.num_results})
resp.raise_for_status()
docs = []
for r in resp.json().get('organic_results', []):
docs.append(Document(
page_content=f"{r['title']}\n{r.get('snippet', '')}",
metadata={'source': r['link'], 'title': r['title']}
))
return docs
retriever = ScavioRetriever(num_results=5)
docs = retriever.invoke('LangChain RAG tutorial 2026')
for d in docs:
print(f'{d.metadata["title"][:50]}\n {d.metadata["source"]}')Paso 2: Reemplace TavilySearchResults en su cadena
Cambie TavilySearchResults por una herramienta Scavio en RAG basado en agentes. El contenedor de herramientas mantiene la misma interfaz para que la configuración de su agente permanezca sin cambios.
Python
from langchain_core.tools import tool
@tool
def web_search(query: str) -> str:
"""Search the web for current information. Returns relevant results with titles, snippets, and URLs."""
resp = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
headers={'x-api-key': SCAVIO_KEY, 'Content-Type': 'application/json'},
json={'query': query, 'country_code': 'us', 'num_results': 5})
results = resp.json().get('organic_results', [])
return '\n\n'.join(
f'Title: {r["title"]}\nContent: {r.get("snippet", "")}\nSource: {r["link"]}'
for r in results
)
# BEFORE:
# from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
# tools = [TavilySearchResults(max_results=5)]
# AFTER:
tools = [web_search]
result = web_search.invoke('LangChain vs LlamaIndex 2026')
print(result[:300])Paso 3: Actualizar una cadena RetrievalQA
Si usa RetrievalQA con Tavily como recuperador, intercambie ScavioRetriever. La interfaz de la cadena sigue siendo idéntica.
Python
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_openai import ChatOpenAI
# BEFORE:
# from langchain_community.retrievers import TavilySearchAPIRetriever
# retriever = TavilySearchAPIRetriever(k=5)
# AFTER:
retriever = ScavioRetriever(num_results=5)
# The rest of your chain stays exactly the same
llm = ChatOpenAI(model='gpt-4o-mini', temperature=0)
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm,
chain_type='stuff',
retriever=retriever,
return_source_documents=True
)
# Run a query
result = qa_chain.invoke({'query': 'What are the best RAG frameworks in 2026?'})
print(f'Answer: {result["result"][:200]}')
print(f'\nSources:')
for doc in result['source_documents'][:3]:
print(f' - {doc.metadata["source"]}')Paso 4: Agregue recuperación multiplataforma para un RAG más rico
Vaya más allá de lo que ofrece Tavily agregando fuentes de Reddit y YouTube a su canal RAG. Esto brinda a la comunidad LLM opiniones y referencias en video junto con resultados web.
Python
class MultiPlatformRetriever(BaseRetriever):
api_key: str = ''
platforms: list = ['google', 'reddit']
results_per_platform: int = 3
def __init__(self, **kwargs):
super().__init__(**kwargs)
self.api_key = self.api_key or SCAVIO_KEY
def _get_relevant_documents(self, query: str) -> List[Document]:
docs = []
site_map = {'reddit': 'reddit.com', 'youtube': 'youtube.com'}
for platform in self.platforms:
q = f'site:{site_map[platform]} {query}' if platform in site_map else query
resp = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
headers={'x-api-key': self.api_key, 'Content-Type': 'application/json'},
json={'query': q, 'country_code': 'us', 'num_results': self.results_per_platform})
for r in resp.json().get('organic_results', []):
docs.append(Document(
page_content=f'[{platform.upper()}] {r["title"]}\n{r.get("snippet", "")}',
metadata={'source': r['link'], 'title': r['title'], 'platform': platform}
))
return docs
retriever = MultiPlatformRetriever(platforms=['google', 'reddit', 'youtube'])
docs = retriever.invoke('best python web framework 2026')
for d in docs:
print(f'[{d.metadata["platform"]}] {d.metadata["title"][:50]}')
print(f'\nCost: {len(set(d.metadata["platform"] for d in docs))} API calls = ${len(set(d.metadata["platform"] for d in docs)) * 0.005:.3f}')Ejemplo en Python
Python
import os, requests
from langchain_core.documents import Document
from langchain_core.retrievers import BaseRetriever
from typing import List
SCAVIO_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']
class ScavioRetriever(BaseRetriever):
api_key: str = ''
num_results: int = 5
def __init__(self, **kw):
super().__init__(**kw)
self.api_key = self.api_key or SCAVIO_KEY
def _get_relevant_documents(self, query: str) -> List[Document]:
resp = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
headers={'x-api-key': self.api_key, 'Content-Type': 'application/json'},
json={'query': query, 'country_code': 'us', 'num_results': self.num_results})
return [Document(page_content=f"{r['title']}\n{r.get('snippet','')}",
metadata={'source': r['link']}) for r in resp.json().get('organic_results', [])]
retriever = ScavioRetriever(num_results=5)
docs = retriever.invoke('RAG frameworks 2026')
for d in docs:
print(f"{d.page_content[:60]}\n {d.metadata['source']}")Ejemplo en JavaScript
JavaScript
const SCAVIO_KEY = process.env.SCAVIO_API_KEY;
async function searchForRAG(query, num = 5) {
const resp = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
method: 'POST',
headers: { 'x-api-key': SCAVIO_KEY, 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({ query, country_code: 'us', num_results: num })
});
const data = await resp.json();
return (data.organic_results || []).map(r => ({
pageContent: `${r.title}\n${r.snippet || ''}`,
metadata: { source: r.link, title: r.title }
}));
}
searchForRAG('RAG frameworks 2026').then(docs => {
docs.forEach(d => console.log(`${d.pageContent.slice(0, 60)}\n ${d.metadata.source}`));
});Salida esperada
JSON
LangChain RAG Tutorial: Complete Guide 2026
https://example.com/langchain-rag-tutorial
Building Production RAG with LangChain
https://docs.langchain.com/rag-guide
[google] Best RAG Frameworks Comparison 2026
[reddit] r/LangChain - RAG framework recommendations 2026
[youtube] RAG Tutorial: LangChain vs LlamaIndex
Cost: 3 API calls = $0.015