RAG Corpus 构建（1000 万代币）Scavio

Q: 这个工作流如何触发？

此工作流使用 每个主题构建（一次性或每季度刷新）. 每个主题（一次性或每季度）.

概述

用于从索引公共内容构建 10M 令牌 RAG 语料库的搜索即源工作流程。避免大多数刮擦疼痛。

触发器

每个主题构建（一次性或每季度刷新）

计划

每个主题（一次性或每季度）

工作流步骤

定义 200-500 个涵盖该主题的种子查询

主题广度 > 个别查询的深度。

每个种子的 Scavio Google SERP

收集organic_results URL。

删除重复的 URL 设置

许多种子都出现在相同的权威页面上。

Scavio /extract 在前 2K 个 URL 上

返回干净的 Markdown 文本。

代币预算削减

停在 10M 代币；更喜欢具有较高域名权限的 URL。

嵌入并运送到矢量商店

根据您现有的 RAG 嵌入管道。

Python 实现

Python

import requests, os
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}

def build_corpus(seeds, per_query=10):
    urls = set()
    for q in seeds:
        r = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H, json={'query': q}).json()
        for o in (r.get('organic_results') or [])[:per_query]:
            urls.add(o['link'])
    docs = []
    for u in list(urls)[:2000]:
        d = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/extract', headers=H, json={'url': u}).json()
        if d.get('text'): docs.append(d['text'])
    return docs

JavaScript 实现

JavaScript

// Same shape in TS — search per seed, dedupe, extract top-N.

使用的平台

Google

包含知识图谱、PAA和AI概览的网页搜索

常见问题

用于从索引公共内容构建 10M 令牌 RAG 语料库的搜索即源工作流程。避免大多数刮擦疼痛。

此工作流使用每个主题构建（一次性或每季度刷新）. 每个主题（一次性或每季度）.

此工作流使用以下Scavio平台：google。每个平台都通过同一个统一API端点调用。

可以。Scavio免费套餐注册即送50个积分，无需信用卡。足以在扩展之前测试和验证此工作流。

工作流步骤

定义 200-500 个涵盖该主题的种子查询

主题广度 > 个别查询的深度。

每个种子的 Scavio Google SERP

收集organic_results URL。

删除重复的 URL 设置

许多种子都出现在相同的权威页面上。

Scavio /extract 在前 2K 个 URL 上

返回干净的 Markdown 文本。

代币预算削减

停在 10M 代币；更喜欢具有较高域名权限的 URL。

嵌入并运送到矢量商店

根据您现有的 RAG 嵌入管道。

Python 实现

Python

import requests, os
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}

def build_corpus(seeds, per_query=10):
    urls = set()
    for q in seeds:
        r = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H, json={'query': q}).json()
        for o in (r.get('organic_results') or [])[:per_query]:
            urls.add(o['link'])
    docs = []
    for u in list(urls)[:2000]:
        d = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/extract', headers=H, json={'url': u}).json()
        if d.get('text'): docs.append(d['text'])
    return docs

常见问题

用于从索引公共内容构建 10M 令牌 RAG 语料库的搜索即源工作流程。避免大多数刮擦疼痛。

此工作流使用每个主题构建（一次性或每季度刷新）. 每个主题（一次性或每季度）.

此工作流使用以下Scavio平台：google。每个平台都通过同一个统一API端点调用。

可以。Scavio免费套餐注册即送50个积分，无需信用卡。足以在扩展之前测试和验证此工作流。

RAG Corpus 构建工作流程（10M 代币）

概述

触发器

计划

工作流步骤

定义 200-500 个涵盖该主题的种子查询

每个种子的 Scavio Google SERP

删除重复的 URL 设置

Scavio /extract 在前 2K 个 URL 上

代币预算削减

嵌入并运送到矢量商店

Python 实现

JavaScript 实现

使用的平台

Google

常见问题

RAG Corpus 构建工作流程（10M 代币）工作流的功能是什么？

这个工作流如何触发？

此工作流使用哪些Scavio平台？

我可以在免费套餐上运行此工作流吗？

RAG Corpus 构建工作流程（10M 代币）

RAG Corpus 构建工作流程（10M 代币）

概述

触发器

计划

工作流步骤

定义 200-500 个涵盖该主题的种子查询

每个种子的 Scavio Google SERP

删除重复的 URL 设置

Scavio /extract 在前 2K 个 URL 上

代币预算削减

嵌入并运送到矢量商店

Python 实现

JavaScript 实现

使用的平台

Google

常见问题

RAG Corpus 构建工作流程（10M 代币）工作流的功能是什么？

这个工作流如何触发？

此工作流使用哪些Scavio平台？

我可以在免费套餐上运行此工作流吗？

RAG Corpus 构建工作流程（10M 代币）