问题所在
用户想要询问“为我找到 $100 下最好的无线耳机”，并获得由真实 Reddit 评论支持的精心策划的答案。 构建这一点需要来自多个市场的实时产品数据以及社区情绪。
Scavio 如何提供帮助
- 跨 Amazon 和 Walmart 的自然语言产品搜索
- 自动比较价格、评级和评论
- YouTube 产品情绪评论
- 为 LLM 推理做好准备的结构化数据
相关平台
Amazon
包含价格、评分和评论的产品搜索
Walmart
包含定价和配送数据的产品搜索
YouTube
包含转录和元数据的视频搜索
来自任何subreddit的社区、帖子及线程评论
快速开始：Python 示例
以下是一个在 Amazon 上搜索“$100 下的无线耳机，低音良好”的快速示例：
Python
import requests
API_KEY = "your_scavio_api_key"
response = requests.post(
"https://api.scavio.dev/api/v1/amazon/search",
headers={
"x-api-key": API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
},
json={"query": query, "marketplace": "us"},
)
data = response.json()
for product in data.get("products", [])[:5]:
print(f"{product['title']} — {product.get('price', 'N/A')} ({product.get('rating', 'N/A')}⭐)")专为 电子商务应用程序、聊天机器人开发商、人工智能初创公司
Scavio 负责处理搜索基础设施——代理、验证码、速率限制和反爬检测——让你可以专注于构建你的 人工智能购物助手 方案。API 返回结构化 JSON，可直接用于处理、分析或输入 AI 智能体。
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