API d'ACTUALITÉS pour RAG & Pipelines Vectorielles

APITube est une API d'actualités conçue pour la génération augmentée par récupération. Elle renvoie des corps d'articles complets provenant de plus de 500 000 sources dans 59 langues, chacun enrichi d'entités, de sentiments par entité, de catégories IPTC, d'autorité de source et d'un point de terminaison d'histoire qui regroupe la couverture connexe — exportable en JSONL ou Parquet pour les pipelines d'intégration et maintenue à jour via SSE, WebSocket ou webhooks.

Un LLM cesse de connaître le monde à sa date limite d'entraînement. Un pipeline RAG comble cet écart en récupérant des documents actuels au moment de la question — et les actualités constituent le corpus qui évolue le plus rapidement. Une API d'actualités fournit au pipeline des articles propres, structurés et sourcés à intégrer et à citer, au lieu de HTML gratté avec du texte répétitif et des doublons.

Oui. Chaque article de /v1/news/everything contient le corps complet ainsi que le titre et la description, vous permettant ainsi de segmenter et d'intégrer du texte réel plutôt qu'un simple titre. Le même schéma enrichi est renvoyé pour chaque plan, y compris le niveau gratuit.

Trois façons. Maintenez un flux ouvert — Server-Sent Events ou WebSocket — et incorporez les articles à mesure qu'ils arrivent ; enregistrez un webhook et laissez APITube PUBLIER les nouvelles correspondances vers votre point de terminaison d'ingestion ; ou interrogez l'API REST avec des filtres de date selon un calendrier. Tous les canaux acceptent les mêmes filtres, de sorte que l'index ne reçoit que ce que votre pipeline récupère réellement.

Chaque article APITube porte un ID d'histoire qui regroupe la couverture médiatique liée d'un événement en un seul cluster. Incorporez un article représentatif par histoire au lieu de 40 copies syndiquées, et votre récupérateur cessera de renvoyer des morceaux quasi identiques pour la même requête.

Chaque article APITube contient des entités de 9 types liées à Wikipédia et Wikidata, un sentiment global, au niveau du titre, du corps et par entité de −1 à 1, des catégories IPTC Media Topics avec des scores de pertinence, la source avec une étiquette de biais politique et un score d'autorité Open PageRank de 0 à 10, la langue, la date de publication et un ID d'histoire. Stockez-les comme métadonnées de base de données vectorielle et vous pouvez pré-filtrer la récupération par entreprise, sujet, sentiment, autorité ou fraîcheur avant l'exécution de la recherche de similarité.

L'API REST exporte JSON, JSONL, Parquet, CSV, TSV, XML, RSS et XLSX. JSONL transmet ligne par ligne aux tâches d'incorporation par lots, et Parquet se charge directement dans les entrepôts de données et les outils de dataframes que la plupart des pipelines d'ingestion utilisent déjà.

Oui. APITube conserve une archive historique que vous pouvez interroger par plage de dates à l'aide de filtres published-at, vous permettant ainsi de remonter dans le temps à travers des fenêtres temporelles et d'ingérer en masse la profondeur dont votre corpus a besoin avant de passer aux mises à jour en temps réel.

Pas toujours. APITube exploite un serveur MCP hébergé sur https://mcp.apitube.io/ qui expose la recherche d'actualités sous forme d'outils qu'un agent peut appeler directement — aucune base de données vectorielle requise. Et le point de terminaison /v1/news/fact-check exécute une vérification augmentée par récupération côté serveur : il vérifie une affirmation par rapport à l'index en direct et renvoie un verdict avec la couverture sous-jacente.

Chaque article contient son URL canonique, le domaine source, un score d'autorité de la source et la date de publication. Conservez-les dans les métadonnées de vos portions (chunks) et le modèle pourra attribuer chaque affirmation à une source classée et liée — ce qui fait la différence entre une réponse fondée et une réponse plausible.