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Mise à jour quotidienne de la base de connaissances personnelle avec recherche

Workflow qui met à jour quotidiennement une base de connaissances personnelle en recherchant de nouvelles informations sur les sujets que vous suivez, en dédoublonnant par rapport aux entrées existantes et en stockant des résumés structurés.

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Aperçu

Pour rester à jour sur 10 sujets ou plus, il faut consulter des dizaines de sources chaque jour. Ce workflow automatise cela : définissez vos sujets, lancez des recherches quotidiennes, dédoublonnez par rapport à votre base de connaissances existante et ne stockez que les informations réellement nouvelles. S'associe à un LLM local pour le résumé, afin que votre recherche privée reste locale. Coût : moins de 1 $/mois pour 20 sujets.

Déclencheur

Tous les jours à 7h via cron.

Planification

Chaque jour à 7h

Étapes du workflow

1

Charger la liste de suivi des sujets

Lire les sujets depuis un fichier de configuration local. Chaque sujet a une requête de recherche et une catégorie.

2

Rechercher chaque sujet

Lancer une recherche Scavio pour chaque sujet. Extraire les meilleurs résultats avec titres, extraits et URL.

3

Dédoublonner par rapport à la base de connaissances

Comparer les URL des nouveaux résultats avec les entrées existantes de la base de connaissances. Conserver uniquement les éléments réellement nouveaux.

4

Résumer les nouvelles entrées

Pour chaque nouvelle entrée, créer un résumé structuré avec source, date et faits clés.

5

Ajouter à la base de connaissances

Ajouter les nouvelles entrées au fichier local de la base de connaissances avec horodatage et catégories.

Implémentation Python

Python
import requests, os, json
from pathlib import Path
from datetime import date

API_KEY = os.environ["SCAVIO_API_KEY"]
H = {"x-api-key": API_KEY, "Content-Type": "application/json"}

KB_FILE = Path("knowledge_base.json")
TOPICS = [
    {"query": "ai agent framework news 2026", "category": "ai"},
    {"query": "search api updates 2026", "category": "search"},
    {"query": "python 3.14 release notes", "category": "python"},
]

def search_topic(query: str) -> list:
    resp = requests.post(
        "https://api.scavio.dev/api/v1/search",
        headers=H,
        json={"query": query, "country_code": "us"},
        timeout=15,
    )
    results = resp.json().get("organic_results", [])[:5]
    return [{"title": r.get("title", ""), "url": r.get("link", ""), "snippet": r.get("snippet", "")} for r in results]

def update_kb():
    kb = json.loads(KB_FILE.read_text()) if KB_FILE.exists() else {"entries": [], "seen_urls": []}
    seen = set(kb["seen_urls"])
    new_entries = []

    for topic in TOPICS:
        results = search_topic(topic["query"])
        for r in results:
            if r["url"] not in seen:
                entry = {
                    "date": str(date.today()),
                    "category": topic["category"],
                    "title": r["title"],
                    "url": r["url"],
                    "summary": r["snippet"],
                }
                new_entries.append(entry)
                seen.add(r["url"])

    kb["entries"].extend(new_entries)
    kb["seen_urls"] = list(seen)
    KB_FILE.write_text(json.dumps(kb, indent=2))
    return len(new_entries)

added = update_kb()
print(f"Added {added} new entries to knowledge base")

Implémentation JavaScript

JavaScript
const H = {'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'};
const fs = await import('fs');

const KB_FILE = 'knowledge_base.json';
const TOPICS = [
  {query:'ai agent framework news 2026', category:'ai'},
  {query:'search api updates 2026', category:'search'},
  {query:'python 3.14 release notes', category:'python'},
];

async function searchTopic(query) {
  const r = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {method:'POST', headers:H, body:JSON.stringify({query, country_code:'us'})});
  return ((await r.json()).organic_results || []).slice(0,5).map(r=>({title:r.title||'', url:r.link||'', snippet:r.snippet||''}));
}

async function updateKb() {
  let kb = {entries:[], seenUrls:[]};
  try { kb = JSON.parse(fs.readFileSync(KB_FILE, 'utf8')); } catch {}
  const seen = new Set(kb.seenUrls);
  const newEntries = [];
  for (const topic of TOPICS) {
    const results = await searchTopic(topic.query);
    for (const r of results) {
      if (!seen.has(r.url)) {
        newEntries.push({date:new Date().toISOString().split('T')[0], category:topic.category, title:r.title, url:r.url, summary:r.snippet});
        seen.add(r.url);
      }
    }
  }
  kb.entries.push(...newEntries);
  kb.seenUrls = [...seen];
  fs.writeFileSync(KB_FILE, JSON.stringify(kb, null, 2));
  return newEntries.length;
}

const added = await updateKb();
console.log('Added '+added+' new entries to knowledge base');

Plateformes utilisées

Google

Recherche web avec graphe de connaissances, PAA et aperçus IA

Questions fréquentes

Pour rester à jour sur 10 sujets ou plus, il faut consulter des dizaines de sources chaque jour. Ce workflow automatise cela : définissez vos sujets, lancez des recherches quotidiennes, dédoublonnez par rapport à votre base de connaissances existante et ne stockez que les informations réellement nouvelles. S'associe à un LLM local pour le résumé, afin que votre recherche privée reste locale. Coût : moins de 1 $/mois pour 20 sujets.

Ce workflow utilise un tous les jours à 7h via cron.. Chaque jour à 7h.

Ce workflow utilise les plateformes Scavio suivantes : google. Chaque plateforme est appelée via le même point de terminaison API unifié.

Oui. L'offre gratuite de Scavio comprend 50 crédits à l'inscription sans carte bancaire. Cela suffit pour tester et valider ce workflow avant de le passer à l'échelle.

Mise à jour quotidienne de la base de connaissances personnelle avec recherche

Workflow qui met à jour quotidiennement une base de connaissances personnelle en recherchant de nouvelles informations sur les sujets que vous suivez, en dédoublonnant par rapport aux entrées existantes et en stockant des résumés structurés.

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