Le problème
Les utilisateurs souhaitent des réponses instantanées et sourcées plutôt qu'une liste de liens bleus. La construction d'un moteur de réponse nécessite une recherche en temps réel sur plusieurs plateformes, une extraction de contenu et une synthèse basée sur LLM - le tout à partir d'une seule requête.
Comment Scavio aide
- Résultats de recherche multiplateforme au format JSON structuré pour consommation par LLM
- Google Knowledge Graph pour un ancrage factuel
- Transcriptions YouTube pour du contenu source approfondi
- Fils de discussion Reddit pour des réponses validées par la communauté
Plateformes pertinentes
Recherche web avec graphe de connaissances, PAA et aperçus IA
YouTube
Recherche de vidéos avec transcriptions et métadonnées
Communauté, publications et commentaires imbriqués de n'importe quel subreddit
Démarrage rapide : exemple Python
Voici un exemple rapide de recherche de "quelle est la meilleure façon de déployer une application next.js" sur Google :
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")Conçu pour Startups IA, créateurs d'outils de développement, équipes de produits de recherche
Scavio gère l'infrastructure de recherche — proxys, CAPTCHA, limites de débit et détection anti-bot — afin que vous puissiez vous concentrer sur le développement de votre solution construction de moteur de réponse. L'API renvoie du JSON structuré prêt à être traité, analysé ou transmis à des agents IA.
Commencez par le niveau gratuit (50 crédits à l'inscription, sans carte de crédit) et passez à des offres payantes lorsque vous avez besoin d'un volume plus élevé.