بحث RAG في CSV

أداة CSVSearchTool هي أداة RAG (الاسترجاع المعزز بالتوليد) قوية مصممة لعمليات البحث الدلالي داخل محتوى ملف CSV.

​

CSVSearchTool

تجريبية: لا نزال نعمل على تحسين الأدوات، لذا قد يحدث سلوك غير متوقع أو تغييرات في المستقبل.

​

الوصف

تُستخدم هذه الأداة لإجراء بحث RAG (الاسترجاع المعزز بالتوليد) داخل محتوى ملف CSV. تتيح للمستخدمين البحث دلالياً عن استعلامات في محتوى ملف CSV محدد. هذه الميزة مفيدة بشكل خاص لاستخراج المعلومات من مجموعات بيانات CSV الكبيرة حيث قد تكون طرق البحث التقليدية غير فعالة. جميع الأدوات التي تحتوي على “Search” في اسمها، بما في ذلك CSVSearchTool، هي أدوات RAG مصممة للبحث في مصادر بيانات مختلفة.

​

التثبيت

قم بتثبيت حزمة crewai_tools

pip install 'crewai[tools]'

​

مثال

Code

from crewai_tools import CSVSearchTool

# Initialize the tool with a specific CSV file.
# This setup allows the agent to only search the given CSV file.
tool = CSVSearchTool(csv='path/to/your/csvfile.csv')

# OR

# Initialize the tool without a specific CSV file.
# Agent will need to provide the CSV path at runtime.
tool = CSVSearchTool()

​

المعاملات

يمكن استخدام المعاملات التالية لتخصيص سلوك CSVSearchTool:

المعامل	النوع	الوصف
csv	string	اختياري. مسار ملف CSV المراد البحث فيه. هذا معامل إلزامي إذا تمت تهيئة الأداة بدون ملف CSV محدد؛ وإلا فهو اختياري.

​

النموذج والتضمينات المخصصة

بشكل افتراضي، تستخدم الأداة OpenAI لكل من التضمينات والتلخيص. لتخصيص النموذج، يمكنك استخدام قاموس تكوين كما يلي:

Code

from chromadb.config import Settings

tool = CSVSearchTool(
    config={
        "embedding_model": {
            "provider": "openai",
            "config": {
                "model": "text-embedding-3-small",
                # "api_key": "sk-...",
            },
        },
        "vectordb": {
            "provider": "chromadb",  # or "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),
            }
        },
    }
)