crewAI/docs/ar/tools/search-research/youtubevideosearchtool.mdx

---
title: البحث في فيديوهات YouTube باستخدام RAG
description: أداة `YoutubeVideoSearchTool` مصممة لإجراء بحث RAG (التوليد المعزز بالاسترجاع) داخل محتوى فيديو YouTube.
icon: youtube
mode: "wide"
---

# `YoutubeVideoSearchTool`

<Note>
    لا نزال نعمل على تحسين الأدوات، لذا قد يحدث سلوك غير متوقع أو تغييرات في المستقبل.
</Note>

## الوصف

هذه الأداة جزء من حزمة `crewai_tools` وهي مصممة لإجراء عمليات بحث دلالية داخل محتوى فيديو YouTube، باستخدام تقنيات التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG).
هي واحدة من عدة أدوات "بحث" في الحزمة التي تستفيد من RAG لمصادر مختلفة.
تتيح أداة YoutubeVideoSearchTool المرونة في عمليات البحث؛ يمكن للمستخدمين البحث عبر أي محتوى فيديو YouTube دون تحديد عنوان URL للفيديو،
أو يمكنهم توجيه بحثهم إلى فيديو YouTube محدد من خلال تقديم عنوان URL الخاص به.

## التثبيت

لاستخدام `YoutubeVideoSearchTool`، يجب أولاً تثبيت حزمة `crewai_tools`.
تحتوي هذه الحزمة على `YoutubeVideoSearchTool` إلى جانب أدوات مساعدة أخرى مصممة لتعزيز مهام تحليل ومعالجة البيانات.
ثبّت الحزمة بتنفيذ الأمر التالي في الطرفية:

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

## مثال

يوضح المثال التالي كيفية استخدام `YoutubeVideoSearchTool` مع وكيل CrewAI:

```python Code
from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai_tools import YoutubeVideoSearchTool

# Initialize the tool for general YouTube video searches
youtube_search_tool = YoutubeVideoSearchTool()

# Define an agent that uses the tool
video_researcher = Agent(
    role="Video Researcher",
    goal="Extract relevant information from YouTube videos",
    backstory="An expert researcher who specializes in analyzing video content.",
    tools=[youtube_search_tool],
    verbose=True,
)

# Example task to search for information in a specific video
research_task = Task(
    description="Search for information about machine learning frameworks in the YouTube video at {youtube_video_url}",
    expected_output="A summary of the key machine learning frameworks mentioned in the video.",
    agent=video_researcher,
)

# Create and run the crew
crew = Crew(agents=[video_researcher], tasks=[research_task])
result = crew.kickoff(inputs={"youtube_video_url": "https://youtube.com/watch?v=example"})
```

يمكنك أيضاً تهيئة الأداة بعنوان URL محدد لفيديو YouTube:

```python Code
# Initialize the tool with a specific YouTube video URL
youtube_search_tool = YoutubeVideoSearchTool(
    youtube_video_url='https://youtube.com/watch?v=example'
)

# Define an agent that uses the tool
video_researcher = Agent(
    role="Video Researcher",
    goal="Extract relevant information from a specific YouTube video",
    backstory="An expert researcher who specializes in analyzing video content.",
    tools=[youtube_search_tool],
    verbose=True,
)
```

## المعاملات

تقبل أداة `YoutubeVideoSearchTool` المعاملات التالية:

- **youtube_video_url**: اختياري. عنوان URL لفيديو YouTube للبحث داخله. إذا تم تقديمه أثناء التهيئة، لن يحتاج الوكيل إلى تحديده عند استخدام الأداة.
- **config**: اختياري. تكوين لنظام RAG الأساسي، بما في ذلك إعدادات LLM والتضمينات.
- **summarize**: اختياري. ما إذا كان يجب تلخيص المحتوى المسترجع. الافتراضي هو `False`.

عند استخدام الأداة مع وكيل، سيحتاج الوكيل إلى تقديم:

- **search_query**: مطلوب. استعلام البحث للعثور على معلومات ذات صلة في محتوى الفيديو.
- **youtube_video_url**: مطلوب فقط إذا لم يتم تقديمه أثناء التهيئة. عنوان URL لفيديو YouTube للبحث داخله.

## النموذج المخصص والتضمينات

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

```python Code
youtube_search_tool = YoutubeVideoSearchTool(
    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",
            ),
        ),
    )
)
```

## مثال على التكامل مع الوكيل

إليك مثالاً أكثر تفصيلاً لكيفية دمج `YoutubeVideoSearchTool` مع وكيل CrewAI:

```python Code
from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai_tools import YoutubeVideoSearchTool

# Initialize the tool
youtube_search_tool = YoutubeVideoSearchTool()

# Define an agent that uses the tool
video_researcher = Agent(
    role="Video Researcher",
    goal="Extract and analyze information from YouTube videos",
    backstory="""You are an expert video researcher who specializes in extracting
    and analyzing information from YouTube videos. You have a keen eye for detail
    and can quickly identify key points and insights from video content.""",
    tools=[youtube_search_tool],
    verbose=True,
)

# Create a task for the agent
research_task = Task(
    description="""
    Search for information about recent advancements in artificial intelligence
    in the YouTube video at {youtube_video_url}.

    Focus on:
    1. Key AI technologies mentioned
    2. Real-world applications discussed
    3. Future predictions made by the speaker

    Provide a comprehensive summary of these points.
    """,
    expected_output="A detailed summary of AI advancements, applications, and future predictions from the video.",
    agent=video_researcher,
)

# Run the task
crew = Crew(agents=[video_researcher], tasks=[research_task])
result = crew.kickoff(inputs={"youtube_video_url": "https://youtube.com/watch?v=example"})
```

## تفاصيل التنفيذ

أداة `YoutubeVideoSearchTool` مُنفّذة كفئة فرعية من `RagTool`، التي توفر الوظائف الأساسية للتوليد المعزز بالاسترجاع:

```python Code
class YoutubeVideoSearchTool(RagTool):
    name: str = "Search a Youtube Video content"
    description: str = "A tool that can be used to semantic search a query from a Youtube Video content."
    args_schema: Type[BaseModel] = YoutubeVideoSearchToolSchema

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

## الخلاصة

توفر أداة `YoutubeVideoSearchTool` طريقة قوية للبحث واستخراج المعلومات من محتوى فيديو YouTube باستخدام تقنيات RAG. من خلال تمكين الوكلاء من البحث داخل محتوى الفيديو، تسهّل مهام استخراج المعلومات والتحليل التي قد يكون من الصعب تنفيذها بطريقة أخرى. هذه الأداة مفيدة بشكل خاص للبحث وتحليل المحتوى واستخراج المعرفة من مصادر الفيديو.