---
title: البحث في المواقع باستخدام RAG
description: أداة `WebsiteSearchTool` مصممة لإجراء بحث RAG (التوليد المعزز بالاسترجاع) داخل محتوى موقع ويب.
icon: globe-stand
mode: "wide"
---

# `WebsiteSearchTool`

<Note>
    أداة WebsiteSearchTool حالياً في مرحلة تجريبية. نحن نعمل بنشاط على دمج هذه الأداة في مجموعة عروضنا وسنقوم بتحديث التوثيق وفقاً لذلك.
</Note>

## الوصف

أداة WebsiteSearchTool مصممة كمفهوم لإجراء عمليات بحث دلالية داخل محتوى المواقع.
تهدف إلى الاستفادة من نماذج التعلم الآلي المتقدمة مثل التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) للتنقل واستخراج المعلومات من عناوين URL المحددة بكفاءة.
تهدف هذه الأداة إلى توفير المرونة، مما يسمح للمستخدمين بإجراء عمليات بحث عبر أي موقع أو التركيز على مواقع محددة ذات اهتمام.
يرجى ملاحظة أن تفاصيل التنفيذ الحالية لأداة WebsiteSearchTool قيد التطوير، وقد لا تكون وظائفها كما هو موصوف متاحة بعد.

## التثبيت

لتحضير بيئتك لعندما تصبح أداة WebsiteSearchTool متاحة، يمكنك تثبيت الحزمة الأساسية بـ:

```shell
pip install 'crewai[tools]'
```

يثبّت هذا الأمر التبعيات اللازمة لضمان أنه بمجرد دمج الأداة بالكامل، يمكن للمستخدمين البدء في استخدامها فوراً.

## مثال على الاستخدام

فيما يلي أمثلة على كيفية استخدام أداة WebsiteSearchTool في سيناريوهات مختلفة. يرجى ملاحظة أن هذه الأمثلة توضيحية وتمثل وظائف مخططة:

```python Code
from crewai_tools import WebsiteSearchTool

# Example of initiating tool that agents can use
# to search across any discovered websites
tool = WebsiteSearchTool()

# Example of limiting the search to the content of a specific website,
# so now agents can only search within that website
tool = WebsiteSearchTool(website='https://example.com')
```

## المعاملات

- `website`: معامل اختياري مخصص لتحديد عنوان URL للموقع لعمليات البحث المركزة. هذا المعامل مصمم لتعزيز مرونة الأداة من خلال السماح بعمليات بحث موجّهة عند الحاجة.

## خيارات التخصيص

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


```python Code
tool = WebsiteSearchTool(
    config=dict(
        llm=dict(
            provider="ollama", # or google, openai, anthropic, llama2, ...
            config=dict(
                model="llama2",
                # temperature=0.5,
                # top_p=1,
                # stream=true,
            ),
        ),
        embedder=dict(
            provider="google-generativeai", # or openai, ollama, ...
            config=dict(
                model_name="gemini-embedding-001",
                task_type="RETRIEVAL_DOCUMENT",
                # title="Embeddings",
            ),
        ),
    )
)
```