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Scavio pour RAG hybride avec recherche en direct augmentée

Combinez la recherche vectorielle pour les documents internes avec des requêtes API de recherche en direct pour les données publiques actuelles. Un classificateur de requêtes oriente chaque demande vers la recherche interne, externe, ou les deux selon le type de question.

Commencez gratuitementDocumentation API

Le problème

Le RAG vectoriel pur ne récupère que depuis un corpus interne statique et ne peut répondre aux questions sur l'actualité, les prix des concurrents ou les informations publiques. Le RAG de recherche pur ne peut pas accéder aux documents privés. Aucun des deux ne fournit des réponses complètes seuls.

Comment Scavio aide

  • Répond avec précision aux questions internes et externes
  • Le classificateur de requêtes réduit les appels API inutiles
  • Les résultats de recherche structurés s'intègrent proprement au contexte RAG
  • La recherche multiplateforme enrichit les réponses avec diverses sources
  • Réduit les hallucinations pour les questions sensibles au facteur temps

Plateformes pertinentes

Google

Recherche web avec graphe de connaissances, PAA et aperçus IA

Reddit

Communauté, publications et commentaires imbriqués de n'importe quel subreddit

YouTube

Recherche de vidéos avec transcriptions et métadonnées

Amazon

Recherche de produits avec prix, notes et avis

Démarrage rapide : exemple Python

Voici un exemple rapide de recherche de "Un client demande à un agent de support : « Comment nos prix se comparent-ils à ceux de [concurrent] ? » Le RAG hybride récupère les documents tarifaires internes depuis la base vectorielle ET interroge Google pour la page de prix actuelle du concurrent. L'agent combine les deux sources pour une comparaison précise et actuelle." sur Google :

Python
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 Ingénieurs IA construisant des systèmes RAG, développeurs de chatbots d'entreprise, équipes développant des assistants IA orientés clients

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 rag hybride avec recherche en direct augmentée. 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.

Questions fréquentes

Combinez la recherche vectorielle pour les documents internes avec des requêtes API de recherche en direct pour les données publiques actuelles. Un classificateur de requêtes oriente chaque demande vers la recherche interne, externe, ou les deux selon le type de question. L'API renvoie un JSON structuré que vous pouvez traiter par programmation ou alimenter dans un agent IA pour une analyse automatisée.

Pour rag hybride avec recherche en direct augmentée, utilisez les endpoints Google Search, reddit, YouTube Search, Amazon Search. Chaque requête coûte 1 crédit.

Oui. Scavio gère toute l'infrastructure — proxys, limites de débit, CAPTCHAs et détection anti-bot. Les forfaits payants prennent en charge jusqu'à 100 000+ crédits/mois avec un support prioritaire et des limites de débit plus élevées.

Absolument. Scavio s'intègre avec LangChain, CrewAI, LlamaIndex, AutoGen et tout framework capable d'effectuer des requêtes HTTP. Construisez un agent qui recherche, analyse et agit sur les données rag hybride avec recherche en direct augmentée automatiquement.

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Google API

Web search with knowledge graph, PAA, and AI overviews

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Reddit API

Community, posts & threaded comments from any subreddit

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YouTube API

Video search with transcripts and metadata

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