Combien de temps dure ce tutoriel comment construire un pipeline rag sans scraper ?

La plupart des développeurs terminent ce tutoriel en 15 à 30 minutes. Vous aurez besoin d'une clé API Scavio (l'offre gratuite suffit) et d'un environnement Python ou JavaScript fonctionnel.

De quoi ai-je besoin avant de commencer ?

Clé API Scavio. Base de données vectorielle (Chroma, Pinecone ou Weaviate). Clé API LLM. Une clé API Scavio vous donne 50 crédits gratuits à l'inscription.

Puis-je suivre ce tutoriel avec l'offre gratuite ?

Oui. L'offre gratuite comprend 50 crédits à l'inscription, ce qui est largement suffisant pour terminer ce tutoriel et prototyper une solution fonctionnelle.

Avec quels frameworks cela fonctionne-t-il ?

Scavio dispose d'un package natif LangChain (langchain-scavio), d'un serveur MCP et d'une API REST simple qui fonctionne avec tout client HTTP. Ce tutoriel utilise the raw REST API, mais vous pouvez l'adapter à votre framework de prédilection.

Tutoriel de pipeline RAG sans scraping

Un post sur r/Rag demandait quel scraper utiliser pour d'énormes données RAG. Le recadrage : pour le contenu public indexé, les API de recherche remplacent les scrapers. Pas de gestion de proxy, pas de lutte anti-bot, du JSON structuré dès le départ.

Prérequis

Clé API Scavio
Base de données vectorielle (Chroma, Pinecone ou Weaviate)
Clé API LLM

Parcours

Étape 1: Générer des requêtes initiales

Créez 50 à 200 requêtes initiales pour votre domaine de connaissances.

Python

seed_queries = [
    'AI agent architecture patterns 2026',
    'multi-agent orchestration frameworks',
    'LLM tool calling best practices',
    # ... 50-200 queries covering your domain
]

Étape 2: Récupérez les résultats structurés depuis Scavio

Recherchez sur Google + Reddit pour chaque requête.

Python

import requests, os
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}

def fetch_sources(query):
    google = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H,
        json={'platform': 'google', 'query': query}).json()
    reddit = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H,
        json={'platform': 'reddit', 'query': query}).json()
    return {'google': google, 'reddit': reddit}

Étape 3: Extrayez et dédupliquez le contenu

Récupérez les URLs uniques, utilisez /extract pour le contenu complet si nécessaire.

Python

seen_urls = set()
def extract_unique(results):
    docs = []
    for r in results.get('organic_results', []):
        if r['link'] not in seen_urls:
            seen_urls.add(r['link'])
            docs.append({'url': r['link'], 'title': r['title'], 'snippet': r['snippet']})
    return docs

Étape 4: Découpez en segments et générez des embeddings

Divisez le contenu en segments et générez des embeddings.

Python

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
embeddings = OpenAIEmbeddings()

def process_doc(doc):
    chunks = splitter.split_text(doc['snippet'])
    return [(c, embeddings.embed_query(c)) for c in chunks]

Étape 5: Interrogez le pipeline RAG

Intégrez la requête, récupérez les segments pertinents, générez une réponse.

Python

def rag_query(question):
    q_emb = embeddings.embed_query(question)
    # Retrieve top-5 chunks from vector DB
    # Feed to LLM with: 'Answer based on these sources: {chunks}'
    # Return answer with source URLs

Exemple Python

Python

# Cost math: 200 seed queries × 2 platforms = 400 API calls = $2
# Each call returns 10 results = 4,000 unique sources
# Top 2,000 via /extract = ~$10 additional
# Total corpus build: ~$12 for 2,000 high-quality documents

Exemple JavaScript

JavaScript

const resp = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
  method: 'POST', headers: {'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({platform: 'google', query: seedQuery})
});

Sortie attendue

JSON

RAG pipeline sourcing documents from Google + Reddit via Scavio. No scraping infrastructure, no proxy costs, structured JSON throughout.

Tutoriels associés

Prérequis

Clé API Scavio
Base de données vectorielle (Chroma, Pinecone ou Weaviate)
Clé API LLM

Parcours

Étape 1: Générer des requêtes initiales

Créez 50 à 200 requêtes initiales pour votre domaine de connaissances.

Python

seed_queries = [
    'AI agent architecture patterns 2026',
    'multi-agent orchestration frameworks',
    'LLM tool calling best practices',
    # ... 50-200 queries covering your domain
]

Étape 2: Récupérez les résultats structurés depuis Scavio

Recherchez sur Google + Reddit pour chaque requête.

Python

import requests, os
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}

def fetch_sources(query):
    google = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H,
        json={'platform': 'google', 'query': query}).json()
    reddit = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H,
        json={'platform': 'reddit', 'query': query}).json()
    return {'google': google, 'reddit': reddit}

Étape 3: Extrayez et dédupliquez le contenu

Récupérez les URLs uniques, utilisez /extract pour le contenu complet si nécessaire.

Python

seen_urls = set()
def extract_unique(results):
    docs = []
    for r in results.get('organic_results', []):
        if r['link'] not in seen_urls:
            seen_urls.add(r['link'])
            docs.append({'url': r['link'], 'title': r['title'], 'snippet': r['snippet']})
    return docs

Étape 4: Découpez en segments et générez des embeddings

Divisez le contenu en segments et générez des embeddings.

Python

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
embeddings = OpenAIEmbeddings()

def process_doc(doc):
    chunks = splitter.split_text(doc['snippet'])
    return [(c, embeddings.embed_query(c)) for c in chunks]

Étape 5: Interrogez le pipeline RAG

Intégrez la requête, récupérez les segments pertinents, générez une réponse.

Python

def rag_query(question):
    q_emb = embeddings.embed_query(question)
    # Retrieve top-5 chunks from vector DB
    # Feed to LLM with: 'Answer based on these sources: {chunks}'
    # Return answer with source URLs

Exemple Python

Python

# Cost math: 200 seed queries × 2 platforms = 400 API calls = $2
# Each call returns 10 results = 4,000 unique sources
# Top 2,000 via /extract = ~$10 additional
# Total corpus build: ~$12 for 2,000 high-quality documents

Exemple JavaScript

JavaScript

const resp = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
  method: 'POST', headers: {'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({platform: 'google', query: seedQuery})
});

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Questions fréquentes

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Ressources connexes

Meilleures API pour pipelines RAG sans scraping (2026)

Meilleures API de recherche pour agents avec offres gratuites (2026)

Pipeline RAG sans scraping

Décision entre scraping et recherche pour RAG

Comparaison des niveaux gratuits d'API de recherche

Améliorez la qualité des réponses RAG avec l'ancrage de recherche

Commencer

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