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CSVSearchTool

Experimental: Ainda estamos trabalhando na melhoria das ferramentas, portanto podem ocorrer comportamentos inesperados ou mudanças futuras.

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Descrição

Esta ferramenta é utilizada para realizar buscas RAG (Geração com Recuperação Aprimorada) no conteúdo de um arquivo CSV. Ela permite que usuários façam buscas semânticas por consultas no conteúdo de um arquivo CSV especificado. Este recurso é particularmente útil para extrair informações de grandes datasets CSV, em que métodos de busca tradicionais poderiam ser ineficientes. Todas as ferramentas com “Search” no nome, incluindo o CSVSearchTool, são ferramentas RAG projetadas para busca em diferentes fontes de dados.

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Instalação

Instale o pacote crewai_tools

pip install 'crewai[tools]'

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Exemplo

Code
from crewai_tools import CSVSearchTool

# Inicialize a ferramenta com um arquivo CSV específico.
# Esta configuração permite que o agente busque somente no arquivo CSV fornecido.
tool = CSVSearchTool(csv='path/to/your/csvfile.csv')

# OU

# Inicialize a ferramenta sem um arquivo CSV específico.
# O agente precisará informar o caminho do CSV em tempo de execução.
tool = CSVSearchTool()

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Argumentos

Os seguintes parâmetros podem ser utilizados para personalizar o comportamento do CSVSearchTool:

ArgumentoTipoDescrição
csvstringOpcional. O caminho para o arquivo CSV que você deseja buscar. Este é um argumento obrigatório se a ferramenta for inicializada sem um arquivo CSV específico; caso contrário, é opcional.

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Modelo e embeddings personalizados

Por padrão, a ferramenta utiliza OpenAI tanto para embeddings quanto para sumarização. Para personalizar o modelo, você pode usar um dicionário de configuração como segue:

Code
tool = CSVSearchTool(
    config=dict(
        llm=dict(
            provider="ollama", # ou google, openai, anthropic, llama2, ...
            config=dict(
                model="llama2",
                # temperature=0.5,
                # top_p=1,
                # stream=true,
            ),
        ),
        embedder=dict(
            provider="google", # ou openai, ollama, ...
            config=dict(
                model="models/embedding-001",
                task_type="retrieval_document",
                # title="Embeddings",
            ),
        ),
    )
)