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* docs(cli): document device-code login and config reset guidance; renumber sections * docs(cli): fix duplicate numbering (renumber Login/API Keys/Configuration sections) * docs: Fix webhook documentation to include meta dict in all webhook payloads - Add note explaining that meta objects from kickoff requests are included in all webhook payloads - Update webhook examples to show proper payload structure including meta field - Fix webhook examples to match actual API implementation - Apply changes to English, Korean, and Portuguese documentation Resolves the documentation gap where meta dict passing to webhooks was not documented despite being implemented in the API. * WIP: CrewAI docs theme, changelog, GEO, localization * docs(cli): fix merge markers; ensure mode: "wide"; convert ASCII tables to Markdown (en/pt-BR/ko) * docs: add group icons across locales; split Automation/Integrations; update tools overviews and links
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title: Busca RAG em CSV
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description: O `CSVSearchTool` é uma poderosa ferramenta RAG (Geração com Recuperação Aprimorada) projetada para buscas semânticas no conteúdo de arquivos CSV.
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icon: file-csv
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mode: "wide"
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# `CSVSearchTool`
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<Note>
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**Experimental**: Ainda estamos trabalhando na melhoria das ferramentas, portanto podem ocorrer comportamentos inesperados ou mudanças futuras.
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</Note>
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## Descrição
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Esta ferramenta é utilizada para realizar buscas RAG (Geração com Recuperação Aprimorada) no conteúdo de um arquivo CSV. Ela permite que usuários façam buscas semânticas por consultas no conteúdo de um arquivo CSV especificado.
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Este recurso é particularmente útil para extrair informações de grandes datasets CSV, em que métodos de busca tradicionais poderiam ser ineficientes. Todas as ferramentas com "Search" no nome, incluindo o CSVSearchTool,
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são ferramentas RAG projetadas para busca em diferentes fontes de dados.
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## Instalação
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Instale o pacote crewai_tools
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```shell
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pip install 'crewai[tools]'
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```
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## Exemplo
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```python Code
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from crewai_tools import CSVSearchTool
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# Inicialize a ferramenta com um arquivo CSV específico.
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# Esta configuração permite que o agente busque somente no arquivo CSV fornecido.
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tool = CSVSearchTool(csv='path/to/your/csvfile.csv')
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# OU
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# Inicialize a ferramenta sem um arquivo CSV específico.
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# O agente precisará informar o caminho do CSV em tempo de execução.
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tool = CSVSearchTool()
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```
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## Argumentos
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Os seguintes parâmetros podem ser utilizados para personalizar o comportamento do `CSVSearchTool`:
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| Argumento | Tipo | Descrição |
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|:---------------|:----------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
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| **csv** | `string` | _Opcional_. O caminho para o arquivo CSV que você deseja buscar. Este é um argumento obrigatório se a ferramenta for inicializada sem um arquivo CSV específico; caso contrário, é opcional. |
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## Modelo e embeddings personalizados
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Por padrão, a ferramenta utiliza OpenAI tanto para embeddings quanto para sumarização. Para personalizar o modelo, você pode usar um dicionário de configuração como segue:
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```python Code
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tool = CSVSearchTool(
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config=dict(
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llm=dict(
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provider="ollama", # ou google, openai, anthropic, llama2, ...
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config=dict(
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model="llama2",
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# temperature=0.5,
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# top_p=1,
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# stream=true,
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),
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),
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embedder=dict(
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provider="google", # ou openai, ollama, ...
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config=dict(
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model="models/embedding-001",
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task_type="retrieval_document",
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# title="Embeddings",
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|
),
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),
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)
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)
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``` |