SERP 锚定准确度

未经锚定的 LLM 被问到"Scavio 多少钱？"回答了"$99/月"（幻觉）。经过 SERP 锚定注入 Scavio 定价页摘要后，它正确回答了"起价 $30/月，$0.005/credit"。

SERP 锚定准确度与google相关。Scavio提供统一API来访问所有这些平台的数据。

LLM 训练数据有知识截止日期，使其对时效性查询不可靠：当前价格、近期产品发布、实时库存、今日新闻。特别是定价查询，未锚定的 LLM 响应40-80%的时间是错误的，因为价格持续变化。通过实时 SERP 数据锚定在测试配置中将定价声明错误降低到10%以下。 锚定管道是：（1）拦截用户查询，（2）用查询或改写版本调用 SERP API，（3）将顶部结果（标题+摘要+URL）注入 LLM 的系统提示或上下文窗口，（4）指示模型引用来源并标记不确定性。锚定质量严重依赖摘要相关性——返回高质量结构化摘要的 SERP API 优于仅返回原始结果 URL 的。 对比：Scavio 搜索响应包含平均150-200字符且提取了关键事实的结构化摘要。这些可以干净地注入提示而无需额外解析。Exa 的神经搜索返回完整文档摘录，提供更多上下文但消耗更多 token。对于 $0.005/次查询的高量级锚定，Scavio 的摘要质量对大多数事实验证任务已经足够，无需全文档检索的 token 成本。