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DirectorySearchTool

Experimental: O DirectorySearchTool está em desenvolvimento contínuo. As funcionalidades e recursos podem evoluir, e comportamentos inesperados podem ocorrer enquanto aprimoramos a ferramenta.

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Descrição

O DirectorySearchTool permite a busca semântica dentro do conteúdo de diretórios especificados, aproveitando a metodologia de Recuperação com Geração Aumentada (RAG) para uma navegação eficiente entre arquivos. Projetada para flexibilidade, a ferramenta possibilita que usuários especifiquem dinamicamente os diretórios de busca em tempo de execução ou definam um diretório fixo durante a configuração inicial.

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Instalação

Para utilizar o DirectorySearchTool, comece instalando o pacote crewai_tools. Execute o seguinte comando no seu terminal: 
pip install 'crewai[tools]'

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Inicialização e Uso

Importe o DirectorySearchTool do pacote crewai_tools para começar. Você pode inicializar a ferramenta sem especificar um diretório, permitindo definir o diretório de busca em tempo de execução. Alternativamente, a ferramenta pode ser inicializada já com um diretório predefinido.
Code
from crewai_tools import DirectorySearchTool

# Para especificação dinâmica de diretório em tempo de execução
tool = DirectorySearchTool()

# Para buscas em diretório fixo
tool = DirectorySearchTool(directory='/path/to/directory')

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Argumentos

  • directory: Um argumento do tipo string que especifica o diretório de busca. Este parâmetro é opcional durante a inicialização, mas obrigatório para buscas caso não tenha sido definido inicialmente.

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Modelo Personalizado e Embeddings

O DirectorySearchTool utiliza OpenAI para embeddings e sumarização por padrão. As opções de personalização dessas configurações incluem a alteração do provedor de modelo e configurações, ampliando a flexibilidade para usuários avançados.
Code
from chromadb.config import Settings

tool = DirectorySearchTool(
    config={
        "embedding_model": {
            "provider": "openai",
            "config": {
                "model": "text-embedding-3-small",
                # "api_key": "sk-...",
            },
        },
        "vectordb": {
            "provider": "chromadb",  # ou "qdrant"
            "config": {
                # "settings": Settings(persist_directory="/content/chroma", allow_reset=True, is_persistent=True),
                # from qdrant_client.models import VectorParams, Distance
                # "vectors_config": VectorParams(size=384, distance=Distance.COSINE),
            }
        },
    }
)