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SnowflakeSearchTool

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Descrição

O SnowflakeSearchTool foi desenvolvido para conectar-se a data warehouses Snowflake e executar consultas SQL com recursos avançados como pool de conexões, lógica de tentativas e execução assíncrona. Esta ferramenta permite que agentes CrewAI interajam com bases de dados Snowflake, sendo ideal para tarefas de análise de dados, relatórios e inteligência de negócios que requerem acesso a dados empresariais armazenados no Snowflake.

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Instalação

Para utilizar esta ferramenta, é necessário instalar as dependências requeridas:

uv add cryptography snowflake-connector-python snowflake-sqlalchemy

Ou, alternativamente:

uv sync --extra snowflake

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Passos para Começar

Para usar eficazmente o SnowflakeSearchTool, siga estes passos:

  1. Instale as Dependências: Instale os pacotes necessários usando um dos comandos acima.
  2. Configure a Conexão com o Snowflake: Crie um objeto SnowflakeConfig com suas credenciais do Snowflake.
  3. Inicialize a Ferramenta: Crie uma instância da ferramenta com a configuração necessária.
  4. Execute Consultas: Utilize a ferramenta para rodar consultas SQL no seu banco de dados Snowflake.

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Exemplo

O exemplo a seguir demonstra como usar o SnowflakeSearchTool para consultar dados de um banco de dados Snowflake:

Code
from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai_tools import SnowflakeSearchTool, SnowflakeConfig

# Create Snowflake configuration
config = SnowflakeConfig(
    account="your_account",
    user="your_username",
    password="your_password",
    warehouse="COMPUTE_WH",
    database="your_database",
    snowflake_schema="your_schema"
)

# Initialize the tool
snowflake_tool = SnowflakeSearchTool(config=config)

# Define an agent that uses the tool
data_analyst_agent = Agent(
    role="Data Analyst",
    goal="Analyze data from Snowflake database",
    backstory="An expert data analyst who can extract insights from enterprise data.",
    tools=[snowflake_tool],
    verbose=True,
)

# Example task to query sales data
query_task = Task(
    description="Query the sales data for the last quarter and summarize the top 5 products by revenue.",
    expected_output="A summary of the top 5 products by revenue for the last quarter.",
    agent=data_analyst_agent,
)

# Create and run the crew
crew = Crew(agents=[data_analyst_agent], 
            tasks=[query_task])
result = crew.kickoff()

Você também pode customizar a ferramenta com parâmetros adicionais:

Code
# Initialize the tool with custom parameters
snowflake_tool = SnowflakeSearchTool(
    config=config,
    pool_size=10,
    max_retries=5,
    retry_delay=2.0,
    enable_caching=True
)

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Parâmetros

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Parâmetros do SnowflakeConfig

A classe SnowflakeConfig aceita os seguintes parâmetros:

  • account: Obrigatório. Identificador da conta Snowflake.
  • user: Obrigatório. Nome de usuário do Snowflake.
  • password: Opcional*. Senha do Snowflake.
  • private_key_path: Opcional*. Caminho para o arquivo de chave privada (alternativa à senha).
  • warehouse: Obrigatório. Nome do warehouse do Snowflake.
  • database: Obrigatório. Banco de dados padrão.
  • snowflake_schema: Obrigatório. Schema padrão.
  • role: Opcional. Papel de usuário Snowflake.
  • session_parameters: Opcional. Parâmetros de sessão personalizados como dicionário.

*É necessário fornecer password ou private_key_path.

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Parâmetros do SnowflakeSearchTool

O SnowflakeSearchTool aceita os seguintes parâmetros durante a inicialização:

  • config: Obrigatório. Um objeto SnowflakeConfig contendo detalhes da conexão.
  • pool_size: Opcional. Número de conexões no pool. O padrão é 5.
  • max_retries: Opcional. Número máximo de tentativas para consultas que falharem. Padrão é 3.
  • retry_delay: Opcional. Intervalo entre tentativas em segundos. Padrão é 1.0.
  • enable_caching: Opcional. Define se o cache de resultados de consultas será habilitado. Padrão é True.

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Uso

Ao utilizar o SnowflakeSearchTool, você deve fornecer os seguintes parâmetros:

  • query: Obrigatório. Consulta SQL a ser executada.
  • database: Opcional. Sobrescreve o banco de dados padrão especificado na configuração.
  • snowflake_schema: Opcional. Sobrescreve o schema padrão especificado na configuração.
  • timeout: Opcional. Tempo limite da consulta em segundos. O padrão é 300.

A ferramenta retornará os resultados da consulta como uma lista de dicionários, onde cada dicionário representa uma linha com os nomes das colunas como chaves.

Code
# Example of using the tool with an agent
data_analyst = Agent(
    role="Data Analyst",
    goal="Analyze sales data from Snowflake",
    backstory="An expert data analyst with experience in SQL and data visualization.",
    tools=[snowflake_tool],
    verbose=True
)

# The agent will use the tool with parameters like:
# query="SELECT product_name, SUM(revenue) as total_revenue FROM sales GROUP BY product_name ORDER BY total_revenue DESC LIMIT 5"
# timeout=600

# Create a task for the agent
analysis_task = Task(
    description="Query the sales database and identify the top 5 products by revenue for the last quarter.",
    expected_output="A detailed analysis of the top 5 products by revenue.",
    agent=data_analyst
)

# Run the task
crew = Crew(
    agents=[data_analyst], 
    tasks=[analysis_task]
)
result = crew.kickoff()

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Recursos Avançados

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Pool de Conexões

O SnowflakeSearchTool implementa pool de conexões para melhorar a performance reutilizando conexões com o banco de dados. Você pode controlar o tamanho do pool com o parâmetro pool_size.

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Tentativas Automáticas

A ferramenta tenta novamente consultas que falharem automaticamente, usando backoff exponencial. O comportamento das tentativas pode ser ajustado pelos parâmetros max_retries e retry_delay.

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Cache de Resultados de Consultas

Para melhorar a performance em consultas repetidas, a ferramenta pode armazenar resultados em cache. Este recurso está habilitado por padrão, mas pode ser desativado ao definir enable_caching=False.

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Autenticação por Par de Chaves

Além de autenticação por senha, a ferramenta também suporta autenticação por par de chaves para maior segurança:

Code
config = SnowflakeConfig(
    account="your_account",
    user="your_username",
    private_key_path="/path/to/your/private/key.p8",
    warehouse="COMPUTE_WH",
    database="your_database",
    snowflake_schema="your_schema"
)

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Tratamento de Erros

O SnowflakeSearchTool inclui uma gestão abrangente de erros para situações comuns no Snowflake:

  • Falhas de conexão
  • Timeout de consultas
  • Erros de autenticação
  • Erros de banco de dados e schema

Quando um erro ocorrer, a ferramenta tentará repetir a operação (se estiver configurado) e fornecerá informações detalhadas sobre o erro.

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Conclusão

O SnowflakeSearchTool oferece uma maneira poderosa de integrar data warehouses Snowflake com agentes CrewAI. Com recursos como pool de conexões, tentativas automáticas e cache de consultas, ele possibilita acesso eficiente e confiável aos dados empresariais. Esta ferramenta é particularmente útil para tarefas de análise de dados, relatórios e inteligência de negócios que demandam acesso a dados estruturados armazenados no Snowflake.