Files
crewAI/docs/edge/ar/concepts/files.mdx
Lucas Gomide a237ebabba feat: adopt directory-based docs versioning with Edge channel (#6202)
* feat: adopt directory-based docs versioning with Edge channel

Switch docs.crewai.com from navigation-only versioning (every version
selector entry rendered the same docs/<lang>/* source files) to
Mintlify's directory-based versioning so each version selector entry
renders its own snapshot. Add an "Edge" channel under docs/edge/<lang>/*
that always reflects main HEAD for unreleased work, eliminating
pre-release leakage onto frozen release labels. External links to
canonical /<lang>/* URLs are preserved via wildcard redirects that
always land on the current default version.

Layout:
- docs/edge/<lang>/*         rolling source (you edit here)
- docs/edge/enterprise-api.*.yaml
- docs/v<X.Y.Z>/<lang>/*     frozen, immutable snapshots
- docs/v<X.Y.Z>/enterprise-api.*.yaml
- docs/images/               shared, append-only
- docs/docs.json             nav + redirects

URLs follow the Mintlify-idiomatic shape: /edge/<lang>/<page> for
Edge, /v<X.Y.Z>/<lang>/<page> for every frozen snapshot. The wildcard
redirects /<lang>/:slug* -> /<default>/<lang>/:slug* keep stale links
working, and every freeze rewrites them (plus all per-section/per-page
redirects) so destinations always resolve to the current default
without depending on a second redirect hop.

Release flow integration (devtools release):
- New module crewai_devtools.docs_versioning.freeze() materialises
  docs/v<X.Y.Z>/ from docs/edge/, rewrites openapi: refs inside the
  snapshot, inserts the version into every language block in
  docs.json, and refreshes all redirect destinations.
- _update_docs_and_create_pr() in cli.py now calls that freeze during
  Phase 2 of devtools release. Edge changelogs are updated first (so
  the snapshot freeze picks them up), then the snapshot is staged
  alongside docs.json, branched as docs/freeze-v<X.Y.Z>, and the PR
  is titled [docs-freeze] docs: snapshot and changelog for v<X.Y.Z>
  — the title prefix the new CI guard reads.
- The PR still gates tag, GitHub release, PyPI publish, and the
  enterprise release as before; no new PRs are added.
- Pre-releases (1.X.YaN, 1.X.YbN, ...) skip the snapshot — they ride
  Edge — and the docs PR title omits the [docs-freeze] prefix.
- docs_check (AI-generated docs scaffolding) writes to
  docs/edge/<lang>/* so newly-generated unreleased docs land in Edge
  and never accidentally touch a frozen snapshot.

Migration scripts (one-shot):
- scripts/docs/freeze_historical_versions.py reconstructs all 16
  historical snapshots (v1.10.0 .. v1.14.7) from git tags via
  git archive | tar, rewriting openapi: MDX refs so each snapshot
  reads its own enterprise-api YAML rather than the live one.
- scripts/docs/prefix_version_paths.py one-shot-migrates docs.json:
  rewrites every page path in 16 versioned blocks to point under
  docs/v<X.Y.Z>/, inserts a new Edge entry per language, tags
  v1.14.7 as Latest (default), prunes pages whose target file
  doesn't exist in the snapshot (e.g. docs/ar/ didn't exist before
  v1.12.0), and writes the wildcard + per-section redirects.
- scripts/docs/freeze_current_edge.py is now a thin CLI wrapper
  around docs_versioning.freeze for manual one-off freezes (e.g.
  retroactively snapshotting a forgotten release).

CI guards (.github/workflows/docs-snapshots.yml):
- Frozen snapshots under docs/v[0-9]*/ are immutable; only PRs whose
  title contains [docs-freeze] (i.e. release-cut PRs generated by
  devtools release or the manual wrapper) may modify them.
- Images under docs/images/ are append-only since snapshots share a
  single image directory. Deleting or renaming an image breaks every
  historical snapshot that still references it.

Restored docs/images/crewai-otel-export.png from PR #3673; it was
deleted in PR #4908 but v1.10.0 / v1.10.1 snapshots still reference
it. Restoring instead of editing the snapshots preserves historical
rendering fidelity and validates the new append-only rule
retroactively.

Tests:
- lib/devtools/tests/test_docs_versioning.py covers the freeze: file
  copy, openapi rewrite, version insertion, default demotion, redirect
  upserts, per-section redirect rewriting, idempotency, and invalid
  inputs.

Verified locally with mintlify broken-links: 0 broken links across
the full site (Edge + 16 frozen versions, 4 locales).

AGENTS.md (repo root) is the contributor guide for the new model;
RELEASING.md is the release-cut runbook; README's Contribution
section links to both.

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>

* style: resolve linter issues

---------

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
2026-06-17 11:56:59 -04:00

268 lines
9.4 KiB
Plaintext

---
title: الملفات
description: تمرير الصور وملفات PDF والصوت والفيديو والنصوص إلى وكلائك للمعالجة متعددة الوسائط.
icon: file-image
---
## نظرة عامة
يدعم CrewAI مدخلات الملفات متعددة الوسائط الأصلية، مما يتيح لك تمرير الصور وملفات PDF والصوت والفيديو والنصوص مباشرة إلى وكلائك. يتم تنسيق الملفات تلقائيًا وفقًا لمتطلبات API لكل مزود LLM.
<Note type="info" title="اعتمادية اختيارية">
يتطلب دعم الملفات حزمة `crewai-files` الاختيارية. ثبّتها بـ:
```bash
uv add 'crewai[file-processing]'
```
</Note>
<Note type="warning" title="وصول مبكر">
واجهة معالجة الملفات حاليًا في مرحلة الوصول المبكر.
</Note>
## أنواع الملفات
يدعم CrewAI خمسة أنواع ملفات محددة بالإضافة إلى فئة `File` العامة التي تكتشف النوع تلقائيًا:
| النوع | الفئة | حالات الاستخدام |
|:-----|:------|:----------|
| **صورة** | `ImageFile` | صور، لقطات شاشة، مخططات، رسوم بيانية |
| **PDF** | `PDFFile` | مستندات، تقارير، أوراق بحثية |
| **صوت** | `AudioFile` | تسجيلات صوتية، بودكاست، اجتماعات |
| **فيديو** | `VideoFile` | تسجيلات شاشة، عروض تقديمية |
| **نص** | `TextFile` | ملفات كود، سجلات، ملفات بيانات |
| **عام** | `File` | اكتشاف تلقائي للنوع من المحتوى |
```python
from crewai_files import File, ImageFile, PDFFile, AudioFile, VideoFile, TextFile
image = ImageFile(source="screenshot.png")
pdf = PDFFile(source="report.pdf")
audio = AudioFile(source="meeting.mp3")
video = VideoFile(source="demo.mp4")
text = TextFile(source="data.csv")
file = File(source="document.pdf")
```
## مصادر الملفات
يقبل معامل `source` أنواع إدخال متعددة ويكتشف تلقائيًا المعالج المناسب:
### من مسار
```python
from crewai_files import ImageFile
image = ImageFile(source="./images/chart.png")
```
### من عنوان URL
```python
from crewai_files import ImageFile
image = ImageFile(source="https://example.com/image.png")
```
### من بايتات
```python
from crewai_files import ImageFile, FileBytes
image_bytes = download_image_from_api()
image = ImageFile(source=FileBytes(data=image_bytes, filename="downloaded.png"))
image = ImageFile(source=image_bytes)
```
## استخدام الملفات
يمكن تمرير الملفات على مستويات متعددة، حيث تأخذ المستويات الأكثر تحديدًا الأولوية.
### مع الأطقم
مرر الملفات عند تشغيل طاقم:
```python
from crewai import Crew
from crewai_files import ImageFile
crew = Crew(agents=[analyst], tasks=[analysis_task])
result = crew.kickoff(
inputs={"topic": "Q4 Sales"},
input_files={
"chart": ImageFile(source="sales_chart.png"),
"report": PDFFile(source="quarterly_report.pdf"),
}
)
```
### مع المهام
أرفق الملفات بمهام محددة:
```python
from crewai import Task
from crewai_files import ImageFile
task = Task(
description="Analyze the sales chart and identify trends in {chart}",
expected_output="A summary of key trends",
input_files={
"chart": ImageFile(source="sales_chart.png"),
}
)
```
### مع التدفقات
مرر الملفات إلى التدفقات، والتي تنتقل تلقائيًا إلى الأطقم:
```python
from crewai.flow.flow import Flow, start
from crewai_files import ImageFile
class AnalysisFlow(Flow):
@start()
def analyze(self):
return self.analysis_crew.kickoff()
flow = AnalysisFlow()
result = flow.kickoff(
input_files={"image": ImageFile(source="data.png")}
)
```
### مع الوكلاء المستقلين
مرر الملفات مباشرة إلى تشغيل الوكيل:
```python
from crewai import Agent
from crewai_files import ImageFile
agent = Agent(
role="Image Analyst",
goal="Analyze images",
backstory="Expert at visual analysis",
llm="gpt-4o",
)
result = agent.kickoff(
messages="What's in this image?",
input_files={"photo": ImageFile(source="photo.jpg")},
)
```
## أولوية الملفات
عند تمرير الملفات على مستويات متعددة، تتجاوز المستويات الأكثر تحديدًا المستويات الأوسع:
```
Flow input_files < Crew input_files < Task input_files
```
على سبيل المثال، إذا عرّف كل من التدفق والمهمة ملفًا باسم `"chart"`، تُستخدم نسخة المهمة.
## دعم المزودين
تدعم المزودات المختلفة أنواع ملفات مختلفة. يقوم CrewAI تلقائيًا بتنسيق الملفات وفقًا لواجهة كل مزود.
| المزود | صورة | PDF | صوت | فيديو | نص |
|:---------|:-----:|:---:|:-----:|:-----:|:----:|
| **OpenAI** (completions API) | ✓ | | | | |
| **OpenAI** (responses API) | ✓ | ✓ | ✓ | | |
| **Anthropic** (claude-3.x) | ✓ | ✓ | | | |
| **Google Gemini** (gemini-1.5, 2.0, 2.5) | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| **AWS Bedrock** (claude-3) | ✓ | ✓ | | | |
| **Azure OpenAI** (gpt-4o) | ✓ | | ✓ | | |
<Note type="info" title="Gemini لأقصى دعم للملفات">
تدعم نماذج Google Gemini جميع أنواع الملفات بما في ذلك الفيديو (حتى ساعة واحدة، 2 جيجابايت). استخدم Gemini عندما تحتاج لمعالجة محتوى الفيديو.
</Note>
<Note type="warning" title="أنواع الملفات غير المدعومة">
إذا مررت نوع ملف لا يدعمه المزود (مثل الفيديو إلى OpenAI)، ستتلقى خطأ `UnsupportedFileTypeError`. اختر مزودك بناءً على أنواع الملفات التي تحتاج لمعالجتها.
</Note>
## كيف تُرسل الملفات
يختار CrewAI تلقائيًا الطريقة المثلى لإرسال الملفات إلى كل مزود:
| الطريقة | الوصف | متى تُستخدم |
|:-------|:------------|:----------|
| **Inline Base64** | الملف مضمّن مباشرة في الطلب | ملفات صغيرة (< 5 ميجابايت عادة) |
| **File Upload API** | الملف يُرفع بشكل منفصل، يُشار إليه بمعرّف | ملفات كبيرة تتجاوز العتبة |
| **URL Reference** | عنوان URL مباشر يُمرر إلى النموذج | مصدر الملف هو عنوان URL بالفعل |
### طرق الإرسال حسب المزود
| المزود | Inline Base64 | File Upload API | URL References |
|:---------|:-------------:|:---------------:|:--------------:|
| **OpenAI** | ✓ | ✓ (> 5 MB) | ✓ |
| **Anthropic** | ✓ | ✓ (> 5 MB) | ✓ |
| **Google Gemini** | ✓ | ✓ (> 20 MB) | ✓ |
| **AWS Bedrock** | ✓ | | ✓ (S3 URIs) |
| **Azure OpenAI** | ✓ | | ✓ |
<Note type="info" title="تحسين تلقائي">
لا تحتاج لإدارة هذا بنفسك. يستخدم CrewAI تلقائيًا الطريقة الأكثر كفاءة بناءً على حجم الملف وقدرات المزود. المزودات بدون واجهات رفع الملفات تستخدم inline base64 لجميع الملفات.
</Note>
## أوضاع معالجة الملفات
تحكم في كيفية معالجة الملفات عندما تتجاوز حدود المزود:
```python
from crewai_files import ImageFile, PDFFile
image = ImageFile(source="large.png", mode="strict")
image = ImageFile(source="large.png", mode="auto")
image = ImageFile(source="large.png", mode="warn")
pdf = PDFFile(source="large.pdf", mode="chunk")
```
## قيود المزودين
لكل مزود حدود محددة لأحجام الملفات والأبعاد:
### OpenAI
- **الصور**: حد أقصى 20 ميجابايت، حتى 10 صور لكل طلب
- **PDF**: حد أقصى 32 ميجابايت، حتى 100 صفحة
- **الصوت**: حد أقصى 25 ميجابايت، حتى 25 دقيقة
### Anthropic
- **الصور**: حد أقصى 5 ميجابايت، أقصى 8000x8000 بكسل، حتى 100 صورة
- **PDF**: حد أقصى 32 ميجابايت، حتى 100 صفحة
### Google Gemini
- **الصور**: حد أقصى 100 ميجابايت
- **PDF**: حد أقصى 50 ميجابايت
- **الصوت**: حد أقصى 100 ميجابايت، حتى 9.5 ساعة
- **الفيديو**: حد أقصى 2 جيجابايت، حتى ساعة واحدة
### AWS Bedrock
- **الصور**: حد أقصى 4.5 ميجابايت، أقصى 8000x8000 بكسل
- **PDF**: حد أقصى 3.75 ميجابايت، حتى 100 صفحة
## الإشارة إلى الملفات في الأوامر
استخدم اسم مفتاح الملف في أوصاف المهام للإشارة إلى الملفات:
```python
task = Task(
description="""
Analyze the provided materials:
1. Review the chart in {sales_chart}
2. Cross-reference with data in {quarterly_report}
3. Summarize key findings
""",
expected_output="Analysis summary with key insights",
input_files={
"sales_chart": ImageFile(source="chart.png"),
"quarterly_report": PDFFile(source="report.pdf"),
}
)
```