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title: Pesquisa RAG em DOCX
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description: A `DOCXSearchTool` é uma ferramenta RAG projetada para busca semântica em documentos DOCX.
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icon: file-word
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# `DOCXSearchTool`
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<Note>
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Ainda estamos trabalhando na melhoria das ferramentas, portanto pode haver comportamentos inesperados ou alterações no futuro.
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</Note>
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## Descrição
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A `DOCXSearchTool` é uma ferramenta RAG desenvolvida para buscas semânticas dentro de documentos DOCX.
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Ela permite que os usuários pesquisem e extraiam informações relevantes de arquivos DOCX de forma eficiente, utilizando buscas baseadas em consultas.
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Esta ferramenta é inestimável para análise de dados, gestão da informação e tarefas de pesquisa,
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otimizando o processo de encontrar informações específicas em grandes coleções de documentos.
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## Instalação
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Instale o pacote crewai_tools executando o seguinte comando no seu terminal:
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```shell
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uv pip install docx2txt 'crewai[tools]'
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```
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## Exemplo
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O exemplo a seguir demonstra a inicialização da DOCXSearchTool para buscar dentro do conteúdo de qualquer arquivo DOCX ou com o caminho de um arquivo DOCX específico.
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```python Code
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from crewai_tools import DOCXSearchTool
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# Inicialize a ferramenta para buscar dentro do conteúdo de qualquer arquivo DOCX
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tool = DOCXSearchTool()
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# OU
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# Inicialize a ferramenta com um arquivo DOCX específico,
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# assim o agente só poderá buscar dentro do conteúdo do arquivo DOCX especificado
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tool = DOCXSearchTool(docx='path/to/your/document.docx')
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```
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## Argumentos
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Os seguintes parâmetros podem ser usados para customizar o comportamento da `DOCXSearchTool`:
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| Argumento | Tipo | Descrição |
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|:---------------|:----------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
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| **docx** | `string` | _Opcional_. Um argumento que especifica o caminho para o arquivo DOCX que você deseja pesquisar. Se não for fornecido durante a inicialização, a ferramenta permite a especificação posterior do caminho de qualquer arquivo DOCX para busca. |
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## Modelo e embeddings personalizados
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Por padrão, a ferramenta utiliza o OpenAI tanto para embeddings quanto para sumarização. Para customizar o modelo, você pode usar um dicionário de configuração como no exemplo:
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```python Code
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tool = DOCXSearchTool(
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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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``` |