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DOCXSearchTool

Ainda estamos trabalhando na melhoria das ferramentas, portanto pode haver comportamentos inesperados ou alterações no futuro.

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Descrição

A DOCXSearchTool é uma ferramenta RAG desenvolvida para buscas semânticas dentro de documentos DOCX. Ela permite que os usuários pesquisem e extraiam informações relevantes de arquivos DOCX de forma eficiente, utilizando buscas baseadas em consultas. Esta ferramenta é inestimável para análise de dados, gestão da informação e tarefas de pesquisa, otimizando o processo de encontrar informações específicas em grandes coleções de documentos.

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Instalação

Instale o pacote crewai_tools executando o seguinte comando no seu terminal:

uv pip install docx2txt 'crewai[tools]'

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Exemplo

O exemplo a seguir demonstra a inicialização da DOCXSearchTool para buscar dentro do conteúdo de qualquer arquivo DOCX ou com o caminho de um arquivo DOCX específico.

Code
from crewai_tools import DOCXSearchTool

# Inicialize a ferramenta para buscar dentro do conteúdo de qualquer arquivo DOCX
tool = DOCXSearchTool()

# OU

# Inicialize a ferramenta com um arquivo DOCX específico,
# assim o agente só poderá buscar dentro do conteúdo do arquivo DOCX especificado
tool = DOCXSearchTool(docx='path/to/your/document.docx')

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Argumentos

Os seguintes parâmetros podem ser usados para customizar o comportamento da DOCXSearchTool:

ArgumentoTipoDescrição
docxstringOpcional. Um argumento que especifica o caminho para o arquivo DOCX que você deseja pesquisar. Se não for fornecido durante a inicialização, a ferramenta permite a especificação posterior do caminho de qualquer arquivo DOCX para busca.

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Modelo e embeddings personalizados

Por padrão, a ferramenta utiliza o OpenAI tanto para embeddings quanto para sumarização. Para customizar o modelo, você pode usar um dicionário de configuração como no exemplo:

Code
tool = DOCXSearchTool(
    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",
            ),
        ),
    )
)