Le problème
Les pipelines RAG qui reposent uniquement sur des vecteurs de stock produisent des réponses ancrées dans des données obsolètes. Lorsqu'un utilisateur demande des prix actuels, des événements récents ou des sujets tendance, le vecteur de stock renvoie des documents indexés il y a des jours ou des semaines. Le LLM génère une réponse confiante basée sur un contexte obsolète, et l'utilisateur obtient des informations erronées présentées comme des faits.
La solution Scavio
Ajoutez une étape d'ancrage de recherche à votre pipeline RAG. Avant ou en parallèle de la récupération vectorielle, classifiez l'intention de la requête. Si la requête nécessite des données fraîches (prix, actualités, tendances, comparaisons), interrogez l'API de recherche de Scavio pour obtenir des résultats actuels. Fusionnez les résultats de recherche avec le contexte du vecteur de stock, donnant au LLM à la fois vos connaissances propriétaires et les données Web actuelles. Le LLM peut désormais citer les deux sources.
Avant
Un utilisateur demande 'Quel est le prix actuel de la Tesla Model 3 ?' Le vecteur de stock renvoie un document datant de 3 mois indiquant 38 990 $. Le prix actuel réel est de 42 490 $ après une augmentation de prix. L'utilisateur prend une décision d'achat basée sur des informations erronées.
Après
Le classifieur d'intention signale 'prix actuel' comme sensible à l'actualité. Les recherches Scavio Amazon et Google renvoient le prix du jour. Le LLM répond avec le prix actuel de 42 490 $, en citant la source. L'utilisateur obtient des informations précises pour 0,01 $ de coûts API (2 recherches).
À qui cela s'adresse
Ingénieurs en IA construisant des pipelines RAG qui doivent gérer des requêtes sensibles à l'actualité sans remanier leur architecture de vecteur de stock existante.
Avantages clés
- Les données en temps réel comblent les lacunes de connaissances que les vecteurs de stock ne peuvent pas couvrir
- La classification d'intention évite les appels API inutiles sur les requêtes statiques
- Le contexte à double source améliore la précision des réponses de 20 à 40 %
- Les résultats de recherche fournissent des URL citables pour la vérification des réponses
- Coûte 0,005 $ par appel d'ancrage de recherche
Exemple Python
import requests, os
API_KEY = os.environ["SCAVIO_API_KEY"]
H = {"x-api-key": API_KEY, "Content-Type": "application/json"}
FRESH_KEYWORDS = ["current", "latest", "today", "price", "cost", "news", "trending"]
def needs_fresh_data(query: str) -> bool:
return any(kw in query.lower() for kw in FRESH_KEYWORDS)
def search_grounding(query: str) -> str:
resp = requests.post(
"https://api.scavio.dev/api/v1/search",
headers=H,
json={"query": query, "country_code": "us"},
timeout=10,
)
results = resp.json().get("organic_results", [])[:5]
return "\n".join(
f"[{r['title']}]({r['link']}): {r['snippet']}" for r in results
)
def rag_with_grounding(query: str, vector_context: str) -> str:
context_parts = [f"Knowledge base:\n{vector_context}"]
if needs_fresh_data(query):
fresh = search_grounding(query)
context_parts.append(f"Live web results (searched just now):\n{fresh}")
return "\n\n".join(context_parts)
# Example: merge vector store + live search for grounded RAG
vector_ctx = "Tesla Model 3 starts at $38,990 as of Q1 2026..."
grounded = rag_with_grounding("current Tesla Model 3 price", vector_ctx)
print(grounded)Exemple JavaScript
const API_KEY = process.env.SCAVIO_API_KEY;
const H = {"x-api-key": API_KEY, "Content-Type": "application/json"};
const FRESH_KEYWORDS = ["current", "latest", "today", "price", "cost", "news", "trending"];
function needsFreshData(query) {
return FRESH_KEYWORDS.some(kw => query.toLowerCase().includes(kw));
}
async function searchGrounding(query) {
const res = await fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/search", {
method: "POST",
headers: H,
body: JSON.stringify({ query, country_code: "us" }),
});
const results = (await res.json()).organic_results || [];
return results.slice(0, 5)
.map(r => `[${r.title}](${r.link}): ${r.snippet}`)
.join("\n");
}
async function ragWithGrounding(query, vectorContext) {
const parts = [`Knowledge base:\n${vectorContext}`];
if (needsFreshData(query)) {
const fresh = await searchGrounding(query);
parts.push(`Live web results (searched just now):\n${fresh}`);
}
return parts.join("\n\n");
}
const vectorCtx = "Tesla Model 3 starts at $38,990 as of Q1 2026...";
const grounded = await ragWithGrounding("current Tesla Model 3 price", vectorCtx);
console.log(grounded);Plateformes utilisées
Recherche web avec graphe de connaissances, PAA et aperçus IA
Amazon
Recherche de produits avec prix, notes et avis
YouTube
Recherche de vidéos avec transcriptions et métadonnées
Walmart
Recherche de produits avec données de prix et d'exécution
Communauté, publications et commentaires imbriqués de n'importe quel subreddit