`YoutubeChannelSearchTool`

Ainda estamos trabalhando para melhorar as ferramentas, então pode haver comportamentos inesperados ou alterações no futuro.

Descrição

Esta ferramenta foi desenvolvida para realizar buscas semânticas dentro do conteúdo de um canal específico do Youtube. Aproveitando a metodologia RAG (Retrieval-Augmented Generation), ela fornece resultados de busca relevantes, tornando-se indispensável para extrair informações ou encontrar conteúdos específicos sem a necessidade de percorrer manualmente os vídeos. Ela otimiza o processo de busca em canais do Youtube, sendo ideal para pesquisadores, criadores de conteúdo e espectadores que buscam informações ou temas específicos.

Instalação

Para utilizar o YoutubeChannelSearchTool, é necessário instalar o pacote crewai_tools. Execute o seguinte comando no seu terminal para instalar:

pip install 'crewai[tools]'

Exemplo

O exemplo a seguir demonstra como utilizar o YoutubeChannelSearchTool com um agente CrewAI:

Code

from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai_tools import YoutubeChannelSearchTool

# Inicializa a ferramenta para buscas gerais em canais do YouTube
youtube_channel_tool = YoutubeChannelSearchTool()

# Define um agente que utiliza a ferramenta
channel_researcher = Agent(
    role="Channel Researcher",
    goal="Extrair informações relevantes de canais do YouTube",
    backstory="Um pesquisador especialista em analisar conteúdos de canais do YouTube.",
    tools=[youtube_channel_tool],
    verbose=True,
)

# Exemplo de tarefa para buscar informações em um canal específico
research_task = Task(
    description="Buscar informações sobre tutoriais de machine learning no canal do YouTube {youtube_channel_handle}",
    expected_output="Um resumo dos principais tutoriais de machine learning disponíveis no canal.",
    agent=channel_researcher,
)

# Cria e executa o crew
crew = Crew(agents=[channel_researcher], tasks=[research_task])
result = crew.kickoff(inputs={"youtube_channel_handle": "@exampleChannel"})

Você também pode inicializar a ferramenta com um handle específico de canal do YouTube:

Code

# Inicializa a ferramenta com o handle específico de um canal do YouTube
youtube_channel_tool = YoutubeChannelSearchTool(
    youtube_channel_handle='@exampleChannel'
)

# Define um agente que utiliza a ferramenta
channel_researcher = Agent(
    role="Channel Researcher",
    goal="Extrair informações relevantes de um canal específico do YouTube",
    backstory="Um pesquisador especialista em analisar conteúdos de canais do YouTube.",
    tools=[youtube_channel_tool],
    verbose=True,
)

Parâmetros

O YoutubeChannelSearchTool aceita os seguintes parâmetros:

youtube_channel_handle: Opcional. O handle do canal do YouTube para realizar a busca. Se fornecido durante a inicialização, o agente não precisará informá-lo ao utilizar a ferramenta. Se o handle não começar com ’@’, será adicionado automaticamente.
config: Opcional. Configurações para o sistema RAG subjacente, incluindo parâmetros de LLM e embedder.
summarize: Opcional. Indica se o conteúdo recuperado deve ser resumido. O padrão é False.

Ao utilizar a ferramenta com um agente, o agente deverá fornecer:

search_query: Obrigatório. A consulta de busca para encontrar informações relevantes no conteúdo do canal.
youtube_channel_handle: Obrigatório apenas se não for fornecido durante a inicialização. O handle do canal do YouTube onde realizar a busca.

Modelo Personalizado e Embeddings

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

Code

youtube_channel_tool = YoutubeChannelSearchTool(
    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",
            ),
        ),
    )
)

Exemplo de Integração com Agente

Veja um exemplo mais detalhado de como integrar o YoutubeChannelSearchTool com um agente CrewAI:

Code

from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai_tools import YoutubeChannelSearchTool

# Inicializa a ferramenta
youtube_channel_tool = YoutubeChannelSearchTool()

# Define um agente que utiliza a ferramenta
channel_researcher = Agent(
    role="Channel Researcher",
    goal="Extrair e analisar informações de canais do YouTube",
    backstory="""Você é um pesquisador especialista em canais, com experiência
    em extrair e analisar informações de canais do YouTube. Você possui olho clínico para detalhes
    e pode rapidamente identificar pontos-chave e insights a partir do conteúdo em vídeo de todo o canal.""",
    tools=[youtube_channel_tool],
    verbose=True,
)

# Crie uma tarefa para o agente
research_task = Task(
    description="""
    Buscar informações sobre projetos e tutoriais de ciência de dados
    no canal do YouTube {youtube_channel_handle}.
    
    Foque em:
    1. Principais técnicas de ciência de dados abordadas
    2. Séries de tutoriais populares
    3. Vídeos mais vistos ou recomendados
    
    Forneça um resumo abrangente sobre esses pontos.
    """,
    expected_output="Um resumo detalhado sobre o conteúdo de ciência de dados disponível no canal.",
    agent=channel_researcher,
)

# Execute a tarefa
crew = Crew(agents=[channel_researcher], tasks=[research_task])
result = crew.kickoff(inputs={"youtube_channel_handle": "@exampleDataScienceChannel"})

Detalhes da Implementação

O YoutubeChannelSearchTool é implementado como uma subclasse de RagTool, que fornece a funcionalidade base para Retrieval-Augmented Generation:

Code

class YoutubeChannelSearchTool(RagTool):
    name: str = "Search a Youtube Channels content"
    description: str = "A tool that can be used to semantic search a query from a Youtube Channels content."
    args_schema: Type[BaseModel] = YoutubeChannelSearchToolSchema

    def __init__(self, youtube_channel_handle: Optional[str] = None, **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        if youtube_channel_handle is not None:
            kwargs["data_type"] = DataType.YOUTUBE_CHANNEL
            self.add(youtube_channel_handle)
            self.description = f"A tool that can be used to semantic search a query the {youtube_channel_handle} Youtube Channels content."
            self.args_schema = FixedYoutubeChannelSearchToolSchema
            self._generate_description()

    def add(
        self,
        youtube_channel_handle: str,
        **kwargs: Any,
    ) -> None:
        if not youtube_channel_handle.startswith("@"):
            youtube_channel_handle = f"@{youtube_channel_handle}"
        super().add(youtube_channel_handle, **kwargs)

Conclusão

O YoutubeChannelSearchTool oferece uma forma poderosa de buscar e extrair informações do conteúdo de canais do YouTube utilizando técnicas RAG. Ao possibilitar que agentes busquem entre todos os vídeos de um canal, facilita tarefas de extração e análise de informações que seriam difíceis de executar manualmente. Esta ferramenta é especialmente útil para pesquisa, análise de conteúdo e extração de conhecimento de canais do YouTube.

Começando

Guias

Conceitos-Chave

Integração MCP

Ferramentas

Observabilidade

Aprenda

Telemetria

Busca RAG em Canal do YouTube

`YoutubeChannelSearchTool`

Descrição

Instalação

Exemplo

Parâmetros

Modelo Personalizado e Embeddings

Exemplo de Integração com Agente

Detalhes da Implementação

Conclusão

​YoutubeChannelSearchTool

​Descrição

​Instalação

​Exemplo

​Parâmetros

​Modelo Personalizado e Embeddings

​Exemplo de Integração com Agente

​Detalhes da Implementação

​Conclusão

`YoutubeChannelSearchTool`

Descrição

Instalação

Exemplo

Parâmetros

Modelo Personalizado e Embeddings

Exemplo de Integração com Agente

Detalhes da Implementação

Conclusão