Scavio pour Pipeline RAG

Le problème

Les LLM ont une date limite de connaissances et peuvent halluciner. RAG corrige cela en récupérant des données actuelles avant de générer une réponse. Mais la plupart des pipelines RAG ne recherchent que dans une base de connaissances statique.

Comment Scavio aide

• Données web en temps réel pour la récupération RAG
• Recherche multi-plateforme en un seul appel API
• Réponses structurées en JSON prêtes pour la consommation par LLM
• Graphiques de connaissances et PAA pour un contexte plus riche

Plateformes pertinentes

Démarrage rapide : exemple Python

Voici un exemple rapide de recherche de "quel est le meilleur ordinateur portable pour la programmation en 2026" 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 Ingénieurs IA, développeurs d'applications LLM

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 pipeline rag. 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.