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https://github.com/crewAIInc/crewAI.git
synced 2026-07-02 21:58:11 +00:00
Switch docs.crewai.com from navigation-only versioning (every version selector entry rendered the same docs/<lang>/* source files) to Mintlify's directory-based versioning so each version selector entry renders its own snapshot. Add an "Edge" channel under docs/edge/<lang>/* that always reflects main HEAD for unreleased work, eliminating pre-release leakage onto frozen release labels. External links to canonical /<lang>/* URLs are preserved via wildcard redirects that always land on the current default version. Layout: - docs/edge/<lang>/* rolling source (you edit here) - docs/edge/enterprise-api.*.yaml - docs/v<X.Y.Z>/<lang>/* frozen, immutable snapshots - docs/v<X.Y.Z>/enterprise-api.*.yaml - docs/images/ shared, append-only - docs/docs.json nav + redirects URLs follow the Mintlify-idiomatic shape: /edge/<lang>/<page> for Edge, /v<X.Y.Z>/<lang>/<page> for every frozen snapshot. The wildcard redirects /<lang>/:slug* -> /<default>/<lang>/:slug* keep stale links working, and every freeze rewrites them (plus all per-section/per-page redirects) so destinations always resolve to the current default without depending on a second redirect hop. Release flow integration (devtools release): - New module crewai_devtools.docs_versioning.freeze() materialises docs/v<X.Y.Z>/ from docs/edge/, rewrites openapi: refs inside the snapshot, inserts the version into every language block in docs.json, and refreshes all redirect destinations. - _update_docs_and_create_pr() in cli.py now calls that freeze during Phase 2 of devtools release. Edge changelogs are updated first (so the snapshot freeze picks them up), then the snapshot is staged alongside docs.json, branched as docs/freeze-v<X.Y.Z>, and the PR is titled [docs-freeze] docs: snapshot and changelog for v<X.Y.Z> — the title prefix the new CI guard reads. - The PR still gates tag, GitHub release, PyPI publish, and the enterprise release as before; no new PRs are added. - Pre-releases (1.X.YaN, 1.X.YbN, ...) skip the snapshot — they ride Edge — and the docs PR title omits the [docs-freeze] prefix. - docs_check (AI-generated docs scaffolding) writes to docs/edge/<lang>/* so newly-generated unreleased docs land in Edge and never accidentally touch a frozen snapshot. Migration scripts (one-shot): - scripts/docs/freeze_historical_versions.py reconstructs all 16 historical snapshots (v1.10.0 .. v1.14.7) from git tags via git archive | tar, rewriting openapi: MDX refs so each snapshot reads its own enterprise-api YAML rather than the live one. - scripts/docs/prefix_version_paths.py one-shot-migrates docs.json: rewrites every page path in 16 versioned blocks to point under docs/v<X.Y.Z>/, inserts a new Edge entry per language, tags v1.14.7 as Latest (default), prunes pages whose target file doesn't exist in the snapshot (e.g. docs/ar/ didn't exist before v1.12.0), and writes the wildcard + per-section redirects. - scripts/docs/freeze_current_edge.py is now a thin CLI wrapper around docs_versioning.freeze for manual one-off freezes (e.g. retroactively snapshotting a forgotten release). CI guards (.github/workflows/docs-snapshots.yml): - Frozen snapshots under docs/v[0-9]*/ are immutable; only PRs whose title contains [docs-freeze] (i.e. release-cut PRs generated by devtools release or the manual wrapper) may modify them. - Images under docs/images/ are append-only since snapshots share a single image directory. Deleting or renaming an image breaks every historical snapshot that still references it. Restored docs/images/crewai-otel-export.png from PR #3673; it was deleted in PR #4908 but v1.10.0 / v1.10.1 snapshots still reference it. Restoring instead of editing the snapshots preserves historical rendering fidelity and validates the new append-only rule retroactively. Tests: - lib/devtools/tests/test_docs_versioning.py covers the freeze: file copy, openapi rewrite, version insertion, default demotion, redirect upserts, per-section redirect rewriting, idempotency, and invalid inputs. Verified locally with mintlify broken-links: 0 broken links across the full site (Edge + 16 frozen versions, 4 locales). AGENTS.md (repo root) is the contributor guide for the new model; RELEASING.md is the release-cut runbook; README's Contribution section links to both. Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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title: Busca JSON RAG
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description: O `JSONSearchTool` foi projetado para buscar arquivos JSON e retornar os resultados mais relevantes.
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icon: file-code
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mode: "wide"
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# `JSONSearchTool`
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<Note>
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O JSONSearchTool está atualmente em fase experimental. Isso significa que a ferramenta
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está em desenvolvimento ativo, e os usuários podem encontrar comportamentos inesperados ou
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alterações. Incentivamos fortemente o envio de feedback sobre quaisquer problemas ou sugestões de
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melhorias.
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</Note>
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## Descrição
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O JSONSearchTool foi projetado para facilitar buscas eficientes e precisas dentro do conteúdo de arquivos JSON. Ele utiliza um mecanismo de busca RAG (Retrieve and Generate), permitindo que os usuários especifiquem um caminho JSON para buscas direcionadas dentro de um arquivo JSON específico. Essa capacidade melhora significativamente a precisão e relevância dos resultados de busca.
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## Instalação
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Para instalar o JSONSearchTool, utilize o seguinte comando pip:
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```shell
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pip install 'crewai[tools]'
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```
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## Exemplos de Uso
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Aqui estão exemplos atualizados de como utilizar o JSONSearchTool de forma eficaz para buscar dentro de arquivos JSON. Esses exemplos consideram a implementação e padrões de uso atuais identificados na base de código.
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```python Code
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from crewai_tools import JSONSearchTool
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# Busca geral em conteúdo JSON
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# Esta abordagem é adequada quando o caminho JSON já é conhecido ou pode ser identificado dinamicamente.
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tool = JSONSearchTool()
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# Restringindo a busca a um arquivo JSON específico
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# Use este método de inicialização quando desejar limitar o escopo de busca a um arquivo específico.
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tool = JSONSearchTool(json_path='./path/to/your/file.json')
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```
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## Argumentos
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- `json_path` (str, opcional): Especifica o caminho para o arquivo JSON a ser buscado. Este argumento não é obrigatório se a ferramenta for inicializada para uma busca geral. Quando fornecido, limita a busca ao arquivo JSON especificado.
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## Opções de Configuração
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O JSONSearchTool oferece ampla personalização através de um dicionário de configuração. Isso permite que os usuários selecionem diferentes modelos para embeddings e sumarização conforme suas necessidades.
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```python Code
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tool = JSONSearchTool(
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config={
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"llm": {
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"provider": "ollama", # Outras opções incluem google, openai, anthropic, llama2, etc.
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"config": {
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"model": "llama2",
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# Configurações opcionais adicionais podem ser especificadas aqui.
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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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"embedding_model": {
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"provider": "google", # ou openai, ollama, ...
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"config": {
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"model": "models/embedding-001",
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"task_type": "retrieval_document",
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# Mais opções de personalização podem ser adicionadas aqui.
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},
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},
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}
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)
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## Segurança
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### Validação de Caminhos
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Os caminhos de arquivo fornecidos a esta ferramenta são validados em relação ao diretório de trabalho atual. Caminhos que resolvem fora do diretório de trabalho são rejeitados com um `ValueError`.
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Para permitir caminhos fora do diretório de trabalho (por exemplo, em testes ou pipelines confiáveis), defina a variável de ambiente:
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```shell
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CREWAI_TOOLS_ALLOW_UNSAFE_PATHS=true
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```
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### Validação de URLs
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Entradas de URL também são validadas: URIs `file://` e requisições direcionadas a faixas de IP privadas ou reservadas são bloqueadas para prevenir ataques de falsificação de requisições do lado do servidor (SSRF).
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