O WeaviateVectorSearchTool
foi projetado para buscar documentos semanticamente similares em um banco de dados vetorial Weaviate.
WeaviateVectorSearchTool
foi especificamente desenvolvido para realizar buscas semânticas em documentos armazenados em um banco de dados vetorial Weaviate. Essa ferramenta permite encontrar documentos semanticamente similares a uma determinada consulta, aproveitando o poder das embeddings vetoriais para resultados de busca mais precisos e contextualmente relevantes.
Weaviate é um banco de dados vetorial que armazena e consulta embeddings vetoriais, possibilitando recursos de busca semântica.
WeaviateVectorSearchTool
, siga as etapas abaixo:
crewai[tools]
e weaviate-client
estão instalados em seu ambiente Python.OPENAI_API_KEY
.WeaviateVectorSearchTool
aceita os seguintes parâmetros:
3
.text2vec_openai
com o modelo nomic-embed-text
.gpt-4o
da OpenAI.WeaviateVectorSearchTool
com um agente CrewAI:
WeaviateVectorSearchTool
fornece uma maneira poderosa de buscar documentos semanticamente similares em um banco de dados vetorial Weaviate. Ao utilizar embeddings vetoriais, ele permite resultados de busca mais precisos e relevantes em termos de contexto, quando comparado a buscas tradicionais baseadas em palavras-chave. Essa ferramenta é especialmente útil para aplicações que precisam encontrar informações a partir do significado e não apenas de correspondências exatas.