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用搜索支撑提升RAG回答质量

仅依赖向量存储的RAG管道基于过时数据生成回答。用户问当前价格、最新功能或近期变化时,向量存储的过时数据导致错误。

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问题所在

仅依赖向量存储的RAG管道基于过时数据生成回答。用户问当前价格、最新功能或近期变化时,向量存储的过时数据导致错误。

Scavio 解决方案

在RAG管道中添加搜索支撑步骤。向量检索前或同时,分类查询意图。时效敏感查询触发实时搜索获取新鲜数据。

之前

用户问"Tesla Model 3当前价格?"向量存储返回3个月前的文档。LLM引用错误价格。

之后

意图分类器将"当前价格"标记为时效敏感。Scavio Amazon和Google搜索返回实时定价。LLM用正确价格回答。

适用人群

构建RAG管道并需要处理时效敏感查询但不只是依赖静态向量存储的AI工程师。

核心优势

  • 实时数据填补向量存储无法覆盖的知识缺口
  • 意图分类防止对静态查询的不必要API调用
  • 双源上下文将回答准确性提升20-40%
  • 搜索结果提供可引用的URL用于验证
  • 每次搜索支撑调用$0.005

Python 示例

Python
import requests, os

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

FRESH_KEYWORDS = ["current", "latest", "today", "price", "cost", "news", "trending"]

def needs_fresh_data(query: str) -> bool:
    return any(kw in query.lower() for kw in FRESH_KEYWORDS)

def search_grounding(query: str) -> str:
    resp = requests.post(
        "https://api.scavio.dev/api/v1/search",
        headers=H,
        json={"query": query, "country_code": "us"},
        timeout=10,
    )
    results = resp.json().get("organic_results", [])[:5]
    return "\n".join(
        f"[{r['title']}]({r['link']}): {r['snippet']}" for r in results
    )

def rag_with_grounding(query: str, vector_context: str) -> str:
    context_parts = [f"Knowledge base:\n{vector_context}"]
    if needs_fresh_data(query):
        fresh = search_grounding(query)
        context_parts.append(f"Live web results (searched just now):\n{fresh}")
    return "\n\n".join(context_parts)

# Example: merge vector store + live search for grounded RAG
vector_ctx = "Tesla Model 3 starts at $38,990 as of Q1 2026..."
grounded = rag_with_grounding("current Tesla Model 3 price", vector_ctx)
print(grounded)

JavaScript 示例

JavaScript
const API_KEY = process.env.SCAVIO_API_KEY;
const H = {"x-api-key": API_KEY, "Content-Type": "application/json"};

const FRESH_KEYWORDS = ["current", "latest", "today", "price", "cost", "news", "trending"];

function needsFreshData(query) {
  return FRESH_KEYWORDS.some(kw => query.toLowerCase().includes(kw));
}

async function searchGrounding(query) {
  const res = await fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/search", {
    method: "POST",
    headers: H,
    body: JSON.stringify({ query, country_code: "us" }),
  });
  const results = (await res.json()).organic_results || [];
  return results.slice(0, 5)
    .map(r => `[${r.title}](${r.link}): ${r.snippet}`)
    .join("\n");
}

async function ragWithGrounding(query, vectorContext) {
  const parts = [`Knowledge base:\n${vectorContext}`];
  if (needsFreshData(query)) {
    const fresh = await searchGrounding(query);
    parts.push(`Live web results (searched just now):\n${fresh}`);
  }
  return parts.join("\n\n");
}

const vectorCtx = "Tesla Model 3 starts at $38,990 as of Q1 2026...";
const grounded = await ragWithGrounding("current Tesla Model 3 price", vectorCtx);
console.log(grounded);

使用的平台

Google

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

Reddit

来自任何subreddit的社区、帖子及线程评论

常见问题

仅依赖向量存储的RAG管道基于过时数据生成回答。用户问当前价格、最新功能或近期变化时,向量存储的过时数据导致错误。

在RAG管道中添加搜索支撑步骤。向量检索前或同时,分类查询意图。时效敏感查询触发实时搜索获取新鲜数据。

构建RAG管道并需要处理时效敏感查询但不只是依赖静态向量存储的AI工程师。

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用搜索支撑提升RAG回答质量

在RAG管道中添加搜索支撑步骤。向量检索前或同时,分类查询意图。时效敏感查询触发实时搜索获取新鲜数据。

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