问题所在
LLM 存在知识截止日期且可能产生幻觉。RAG 通过在生成响应之前检索最新数据来解决这个问题。但大多数 RAG 管道只搜索静态知识库。
Scavio 如何提供帮助
- 用于 RAG 检索的实时网络数据
- 单次 API 调用实现多平台搜索
- 结构化 JSON 响应，可直接供 LLM 使用
- 知识图谱和 PAA 提供更丰富的上下文
相关平台
包含知识图谱、PAA和AI概览的网页搜索
Amazon
包含价格、评分和评论的产品搜索
YouTube
包含转录和元数据的视频搜索
Walmart
包含定价和配送数据的产品搜索
快速开始：Python 示例
以下是一个在 Google 上搜索“2026年最适合编程的笔记本电脑”的快速示例：
Python
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")专为 AI 工程师、LLM 应用开发者
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 rag pipeline 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。
从免费套餐开始（注册即送 50 个积分，无需信用卡），在需要更高用量时再升级到付费套餐。