CSVSearchTool
실험적 기능: 우리는 여전히 도구를 개선하고 있으므로, 예기치 않은 동작이나 변경이 발생할 수 있습니다.
이 도구는 CSV 파일의 내용 내에서 RAG(검색 기반 생성) 검색을 수행하는 데 사용됩니다. 사용자는 지정된 CSV 파일의 콘텐츠에서 쿼리를 의미적으로 검색할 수 있습니다.
이 기능은 기존의 검색 방법이 비효율적일 수 있는 대용량 CSV 데이터셋에서 정보를 추출할 때 특히 유용합니다. “Search”라는 이름이 포함된 모든 도구, 예를 들어 CSVSearchTool을 포함하여,
다양한 데이터 소스를 검색하도록 설계된 RAG 도구입니다.
crewai_tools 패키지 설치
pip install 'crewai[tools]'
from crewai_tools import CSVSearchTool
# Initialize the tool with a specific CSV file.
# This setup allows the agent to only search the given CSV file.
tool = CSVSearchTool(csv='path/to/your/csvfile.csv')
# OR
# Initialize the tool without a specific CSV file.
# Agent will need to provide the CSV path at runtime.
tool = CSVSearchTool()
다음 매개변수들은 CSVSearchTool
의 동작을 사용자 정의하는 데 사용할 수 있습니다:
인자 | 타입 | 설명 |
---|
csv | string | 선택 사항. 검색하려는 CSV 파일의 경로입니다. 이 인자는 도구가 특정 CSV 파일 없이 초기화된 경우 필수이며, 그렇지 않은 경우 선택 사항입니다. |
커스텀 모델 및 임베딩
기본적으로 이 도구는 임베딩과 요약 모두에 OpenAI를 사용합니다. 모델을 사용자 지정하려면 다음과 같이 config 딕셔너리를 사용할 수 있습니다:
tool = CSVSearchTool(
config=dict(
llm=dict(
provider="ollama", # or google, openai, anthropic, llama2, ...
config=dict(
model="llama2",
# temperature=0.5,
# top_p=1,
# stream=true,
),
),
embedder=dict(
provider="google", # or openai, ollama, ...
config=dict(
model="models/embedding-001",
task_type="retrieval_document",
# title="Embeddings",
),
),
)
)