Tavily Howto
Tavily est un moteur de recherche et un outil de recherche alimenté par l'IA, optimisé pour les modèles de langage et les agents d'IA, fournissant des résultats rapides, précis et complets provenant de sources fiables.
Voir plusComment utiliser Tavily
Inscrivez-vous pour un compte: Enregistrez-vous pour un compte Tavily sur leur site web. Aucune carte de crédit n'est requise pour le niveau gratuit.
Obtenez votre clé API: Une fois inscrit, obtenez votre clé API Tavily depuis votre tableau de bord de compte.
Installez le package Python Tavily: Installez le package Python Tavily en utilisant pip : pip install tavily-python
Importez et initialisez le client Tavily: Dans votre code Python, importez TavilyClient et initialisez-le avec votre clé API : from tavily import TavilyClient; client = TavilyClient(api_key='VOTRE_CLE_API')
Faites un appel API: Utilisez le client pour effectuer une requête de recherche : results = client.search(query='votre requête de recherche')
Traitez les résultats: L'API renvoie des données structurées comprenant du contenu pertinent et des sources. Traitez ces données selon vos besoins dans votre application.
Intégrez avec des LLM ou d'autres outils: Intégrez éventuellement les résultats de recherche de Tavily avec des modèles de langage ou d'autres outils d'IA pour améliorer leurs capacités avec des informations à jour.
Surveillez l'utilisation: Suivez votre utilisation de l'API via votre tableau de bord de compte Tavily pour rester dans les limites de votre plan.
FAQ de Tavily
Tavily est un moteur de recherche et une API optimisés pour les agents d'IA et les modèles de langage de grande taille (LLMs), fournissant des résultats de recherche efficaces, rapides et factuels provenant de sources fiables.
Tendances du trafic mensuel de Tavily
Tavily a réalisé une croissance de 107,9%, atteignant 510K visites. Cette augmentation significative est probablement due à ses capacités de moteur de recherche spécialisé pour les grands modèles de langage (LLM) et les modèles d'apprentissage par renforcement (RAG), ainsi qu'aux retours positifs des utilisateurs et à son intégration avec des frameworks d'IA populaires.
Voir l'historique du trafic
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