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XMLSearchTool

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

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Descrição

O XMLSearchTool é uma ferramenta RAG de ponta, desenvolvida para realizar buscas semânticas em arquivos XML. Ideal para usuários que precisam analisar e extrair informações do conteúdo XML de forma eficiente, esta ferramenta permite inserir uma consulta de busca e um caminho opcional para o arquivo XML. Ao especificar um caminho de arquivo XML, o usuário pode direcionar sua busca de forma mais precisa ao conteúdo daquele arquivo, obtendo assim resultados mais relevantes.

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Instalação

Para começar a usar o XMLSearchTool, é necessário instalar primeiro o pacote crewai_tools. Isso pode ser feito facilmente com o seguinte comando: 
pip install 'crewai[tools]'

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Exemplo

Aqui estão dois exemplos demonstrando como usar o XMLSearchTool. O primeiro exemplo mostra a busca dentro de um arquivo XML específico, enquanto o segundo exemplo ilustra como iniciar uma busca sem definir previamente um caminho XML, oferecendo flexibilidade no escopo da busca.
Code
from crewai_tools import XMLSearchTool

# Permite que agentes busquem no conteúdo de qualquer arquivo XML
# conforme aprendem seus caminhos durante a execução
tool = XMLSearchTool()

# OU

# Inicializa a ferramenta com um caminho específico para arquivo XML
# para busca exclusiva dentro desse documento
tool = XMLSearchTool(xml='path/to/your/xmlfile.xml')

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Argumentos

  • xml: Este é o caminho para o arquivo XML que você deseja buscar. Este parâmetro é opcional durante a inicialização da ferramenta, mas deve ser fornecido ou na inicialização ou como parte dos argumentos do método run para executar a busca.

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Modelo customizado e embeddings

Por padrão, a ferramenta utiliza a OpenAI tanto para embeddings quanto para sumarização. Para personalizar o modelo, você pode usar um dicionário de configuração conforme o exemplo a seguir:
Code
tool = XMLSearchTool(
    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",
            ),
        ),
    )
)