crewAI/docs/pt-BR/tools/search-research/youtubevideosearchtool.mdx

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title: Pesquisa RAG em Vídeos do YouTube
description: O `YoutubeVideoSearchTool` foi projetado para realizar uma busca RAG (Geração Auxiliada por Recuperação) no conteúdo de um vídeo do Youtube.
icon: youtube
mode: "wide"
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# `YoutubeVideoSearchTool`

<Note>
    Ainda estamos trabalhando para melhorar as ferramentas, portanto podem ocorrer comportamentos inesperados ou mudanças no futuro.
</Note>

## Descrição

Esta ferramenta faz parte do pacote `crewai_tools` e foi projetada para realizar buscas semânticas dentro do conteúdo de vídeos do Youtube, utilizando técnicas de Geração Auxiliada por Recuperação (RAG).
É uma das diversas ferramentas de "Pesquisa" do pacote que aproveitam RAG para diferentes fontes.
O YoutubeVideoSearchTool permite flexibilidade nas buscas: usuários podem pesquisar em qualquer conteúdo de vídeo do Youtube sem especificar uma URL,
ou podem direcionar sua busca para um vídeo específico fornecendo sua URL.

## Instalação

Para utilizar o `YoutubeVideoSearchTool`, é necessário primeiro instalar o pacote `crewai_tools`.
Esse pacote contém o `YoutubeVideoSearchTool` entre outras utilidades desenvolvidas para melhorar suas tarefas de análise e processamento de dados.
Instale o pacote executando o seguinte comando em seu terminal:

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

## Exemplo

O exemplo a seguir demonstra como usar o `YoutubeVideoSearchTool` com um agente CrewAI:

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

# Inicialize a ferramenta para buscas gerais em vídeos do YouTube
youtube_search_tool = YoutubeVideoSearchTool()

# Defina um agente que usa a ferramenta
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,
)

# Exemplo de tarefa para buscar informações em um vídeo específico
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,
)

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

Você também pode inicializar a ferramenta com a URL de um vídeo específico do YouTube:

```python Code
# Inicialize a ferramenta com a URL de um vídeo específico do YouTube
youtube_search_tool = YoutubeVideoSearchTool(
    youtube_video_url='https://youtube.com/watch?v=example'
)

# Defina um agente que usa a ferramenta
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,
)
```

## Parâmetros

O `YoutubeVideoSearchTool` aceita os seguintes parâmetros:

- **youtube_video_url**: Opcional. A URL do vídeo do YouTube para pesquisa. Se fornecida durante a inicialização, o agente não precisará especificar ao utilizar a ferramenta.
- **config**: Opcional. Configuração para o sistema RAG subjacente, incluindo definições de LLM e embedder.
- **summarize**: Opcional. Indica se o conteúdo recuperado deve ser resumido. O padrão é `False`.

Ao usar a ferramenta com um agente, é necessário fornecer:

- **search_query**: Obrigatório. A consulta de busca para encontrar informações relevantes no conteúdo do vídeo.
- **youtube_video_url**: Obrigatório somente se não for fornecida na inicialização. A URL do vídeo do YouTube a ser pesquisado.

## Modelo e Embeddings Personalizados

Por padrão, a ferramenta utiliza OpenAI tanto para embeddings quanto para sumarização. Para personalizar o modelo, utilize um dicionário de configuração conforme exemplo:

```python Code  
youtube_search_tool = YoutubeVideoSearchTool(
    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

Aqui está um exemplo mais detalhado de como integrar o `YoutubeVideoSearchTool` com um agente CrewAI:

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

# Inicialize a ferramenta
youtube_search_tool = YoutubeVideoSearchTool()

# Defina um agente que usa a ferramenta
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,
)

# Crie uma tarefa para o agente
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,
)

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

## Detalhes de Implementação

O `YoutubeVideoSearchTool` é implementado como uma subclasse de `RagTool`, que fornece a funcionalidade base para Geração Auxiliada por Recuperação:

```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()
```

## Conclusão

O `YoutubeVideoSearchTool` oferece uma maneira poderosa de pesquisar e extrair informações de conteúdos de vídeos do YouTube utilizando técnicas RAG. Ao possibilitar que agentes pesquisem dentro do conteúdo dos vídeos, facilita tarefas de extração e análise de informação que anteriormente seriam difíceis de realizar. Esta ferramenta é especialmente útil para pesquisas, análise de conteúdo e extração de conhecimento a partir de fontes em vídeo.