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Scavio pour Actualités LLM locales et ancrage de recherche

Ancrer les sorties LLM locales (Llama, Mistral, Qwen) avec des résultats de recherche en direct pour ajouter des citations réelles et éviter les hallucinations. Injection de contexte avant génération et vérification des affirmations après génération sans envoyer de données aux fournisseurs cloud de LLM.

Commencez gratuitementDocumentation API

Le problème

Les LLM locaux exécutés sur site pour la confidentialité des données génèrent du contenu avec une date limite de connaissances fixe. Ils hallucinent des événements récents, citent des sources inexistantes et présentent des informations obsolètes comme actuelles. Les équipes ont besoin d'un ancrage de recherche sans envoyer de données propriétaires aux API cloud LLM.

Comment Scavio aide

  • Ancrage de recherche sans envoyer de données aux fournisseurs cloud de LLM
  • Injection de contexte avant génération à partir de résultats de recherche en direct
  • Vérification des affirmations après génération par rapport aux données web
  • Le texte Aperçu IA fournit la synthèse de Google comme contexte supplémentaire
  • 5 à 10 recherches par génération à 0,025-0,05 $

Plateformes pertinentes

Google

Recherche web avec graphe de connaissances, PAA et aperçus IA

Démarrage rapide : exemple Python

Voici un exemple rapide de recherche de "Une entreprise exécute Llama 3 sur site pour la génération de contenu interne. Avant de générer une analyse de marché, Scavio recherche sur Google le sujet et les sous-thèmes. Les résultats de recherche (extraits organiques, aperçu IA, PAA) sont injectés comme contexte d'ancrage. Après la génération, les affirmations clés sont vérifiées avec des recherches de suivi. 8 recherches par rapport à 0,04 $. Le taux d'hallucination passe de 15 % à moins de 3 % des affirmations factuelles." 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 Équipes utilisant des LLM locaux pour la confidentialité, déploiements IA sur site, entreprises avec des exigences de résidence des données

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 actualités llm locales et ancrage de recherche. 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

Ancrer les sorties LLM locales (Llama, Mistral, Qwen) avec des résultats de recherche en direct pour ajouter des citations réelles et éviter les hallucinations. Injection de contexte avant génération et vérification des affirmations après génération sans envoyer de données aux fournisseurs cloud de LLM. L'API renvoie un JSON structuré que vous pouvez traiter par programmation ou alimenter dans un agent IA pour une analyse automatisée.

Pour actualités llm locales et ancrage de recherche, utilisez les endpoints Google 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 actualités llm locales et ancrage de recherche automatiquement.

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