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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: PG RAG Search
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description: O `PGSearchTool` foi desenvolvido para pesquisar bancos de dados PostgreSQL e retornar os resultados mais relevantes.
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icon: elephant
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mode: "wide"
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## Visão geral
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<Note>
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O PGSearchTool está atualmente em desenvolvimento. Este documento descreve a funcionalidade e a interface pretendidas.
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Conforme o desenvolvimento avança, esteja ciente de que alguns recursos podem não estar disponíveis ou podem mudar.
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</Note>
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## Descrição
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O PGSearchTool é concebido como uma ferramenta poderosa para facilitar buscas semânticas em tabelas de bancos de dados PostgreSQL. Aproveitando tecnologia avançada de Recuperação e Geração (RAG),
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ele visa fornecer um meio eficiente para consultar o conteúdo de tabelas de banco de dados, especificamente voltado para bancos de dados PostgreSQL.
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O objetivo da ferramenta é simplificar o processo de encontrar dados relevantes por meio de consultas semânticas, oferecendo um recurso valioso para usuários que precisam realizar buscas avançadas em
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grandes volumes de dados dentro de um ambiente PostgreSQL.
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## Instalação
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O pacote `crewai_tools`, que incluirá o PGSearchTool assim que for lançado, pode ser instalado usando o comando abaixo:
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```shell
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pip install 'crewai[tools]'
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```
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<Note>
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O PGSearchTool ainda não está disponível na versão atual do pacote `crewai_tools`. Este comando de instalação será atualizado assim que a ferramenta for lançada.
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</Note>
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## Exemplo de Uso
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Abaixo está um exemplo proposto mostrando como utilizar o PGSearchTool para realizar uma busca semântica em uma tabela dentro de um banco de dados PostgreSQL:
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```python Code
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from crewai_tools import PGSearchTool
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# Inicialize a ferramenta com a URI do banco de dados e o nome da tabela alvo
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tool = PGSearchTool(
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db_uri='postgresql://user:password@localhost:5432/mydatabase',
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table_name='employees'
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)
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```
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## Argumentos
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O PGSearchTool foi projetado para exigir os seguintes argumentos para seu funcionamento:
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| Argumento | Tipo | Descrição |
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|:---------------|:---------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
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| **db_uri** | `string` | **Obrigatório**. Uma string que representa a URI do banco de dados PostgreSQL a ser consultado. Este argumento será obrigatório e deve incluir os detalhes necessários de autenticação e a localização do banco de dados. |
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| **table_name** | `string` | **Obrigatório**. Uma string que especifica o nome da tabela dentro do banco de dados na qual a busca semântica será realizada. Este argumento também será obrigatório. |
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## Modelo Personalizado e Embeddings
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A ferramenta pretende usar OpenAI tanto para embeddings quanto para sumarização por padrão. Os usuários terão a opção de personalizar o modelo usando um dicionário de configuração, conforme mostrado abaixo:
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```python Code
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tool = PGSearchTool(
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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",
|
|
# title="Embeddings",
|
|
),
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|
),
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|
)
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)
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``` |