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Its en-US counterpart was updated after I did a pass,
so now it includes the new section about @CrewBase
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Daniel Barreto
2025-06-25 12:52:33 -03:00
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194
docs/pt-BR/tools/search-research/youtubechannelsearchtool.mdx Normal file
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@@ -0,0 +1,194 @@
---
title: Busca RAG em Canal do YouTube
description: O `YoutubeChannelSearchTool` foi desenvolvido para realizar buscas RAG (Retrieval-Augmented Generation) no conteúdo de um canal do Youtube.
icon: youtube
---
# `YoutubeChannelSearchTool`
<Note>
Ainda estamos trabalhando para melhorar as ferramentas, então pode haver comportamentos inesperados ou alterações no futuro.
</Note>
## 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:
```shell
pip install 'crewai[tools]'
```
## Exemplo
O exemplo a seguir demonstra como utilizar o `YoutubeChannelSearchTool` com um agente CrewAI:
```python 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:
```python 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:
```python 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:
```python 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:
```python 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.