mirror of
https://github.com/crewAIInc/crewAI.git
synced 2026-07-01 21:28:10 +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>
204 lines
8.9 KiB
Plaintext
204 lines
8.9 KiB
Plaintext
---
|
|
title: أداة بحث Snowflake
|
|
description: تتيح `SnowflakeSearchTool` لوكلاء CrewAI تنفيذ استعلامات SQL وإجراء بحث دلالي على مستودعات بيانات Snowflake.
|
|
icon: snowflake
|
|
mode: "wide"
|
|
---
|
|
|
|
# `SnowflakeSearchTool`
|
|
|
|
## الوصف
|
|
|
|
صُممت `SnowflakeSearchTool` للاتصال بمستودعات بيانات Snowflake وتنفيذ استعلامات SQL مع ميزات متقدمة مثل تجميع الاتصالات ومنطق إعادة المحاولة والتنفيذ غير المتزامن. تتيح هذه الأداة لوكلاء CrewAI التفاعل مع قواعد بيانات Snowflake، مما يجعلها مثالية لمهام تحليل البيانات وإعداد التقارير وذكاء الأعمال التي تتطلب الوصول إلى بيانات المؤسسة المخزنة في Snowflake.
|
|
|
|
## التثبيت
|
|
|
|
لاستخدام هذه الأداة، تحتاج إلى تثبيت التبعيات المطلوبة:
|
|
|
|
```shell
|
|
uv add cryptography snowflake-connector-python snowflake-sqlalchemy
|
|
```
|
|
|
|
أو بدلاً من ذلك:
|
|
|
|
```shell
|
|
uv sync --extra snowflake
|
|
```
|
|
|
|
## خطوات البدء
|
|
|
|
لاستخدام `SnowflakeSearchTool` بفعالية، اتبع هذه الخطوات:
|
|
|
|
1. **تثبيت التبعيات**: قم بتثبيت الحزم المطلوبة باستخدام أحد الأوامر أعلاه.
|
|
2. **تكوين اتصال Snowflake**: أنشئ كائن `SnowflakeConfig` ببيانات اعتماد Snowflake الخاصة بك.
|
|
3. **تهيئة الأداة**: أنشئ نسخة من الأداة بالتكوين اللازم.
|
|
4. **تنفيذ الاستعلامات**: استخدم الأداة لتشغيل استعلامات SQL على قاعدة بيانات Snowflake الخاصة بك.
|
|
|
|
## مثال
|
|
|
|
يوضح المثال التالي كيفية استخدام `SnowflakeSearchTool` للاستعلام عن البيانات من قاعدة بيانات Snowflake:
|
|
|
|
```python Code
|
|
from crewai import Agent, Task, Crew
|
|
from crewai_tools import SnowflakeSearchTool, SnowflakeConfig
|
|
|
|
# Create Snowflake configuration
|
|
config = SnowflakeConfig(
|
|
account="your_account",
|
|
user="your_username",
|
|
password="your_password",
|
|
warehouse="COMPUTE_WH",
|
|
database="your_database",
|
|
snowflake_schema="your_schema"
|
|
)
|
|
|
|
# Initialize the tool
|
|
snowflake_tool = SnowflakeSearchTool(config=config)
|
|
|
|
# Define an agent that uses the tool
|
|
data_analyst_agent = Agent(
|
|
role="Data Analyst",
|
|
goal="Analyze data from Snowflake database",
|
|
backstory="An expert data analyst who can extract insights from enterprise data.",
|
|
tools=[snowflake_tool],
|
|
verbose=True,
|
|
)
|
|
|
|
# Example task to query sales data
|
|
query_task = Task(
|
|
description="Query the sales data for the last quarter and summarize the top 5 products by revenue.",
|
|
expected_output="A summary of the top 5 products by revenue for the last quarter.",
|
|
agent=data_analyst_agent,
|
|
)
|
|
|
|
# Create and run the crew
|
|
crew = Crew(agents=[data_analyst_agent],
|
|
tasks=[query_task])
|
|
result = crew.kickoff()
|
|
```
|
|
|
|
يمكنك أيضاً تخصيص الأداة بمعاملات إضافية:
|
|
|
|
```python Code
|
|
# Initialize the tool with custom parameters
|
|
snowflake_tool = SnowflakeSearchTool(
|
|
config=config,
|
|
pool_size=10,
|
|
max_retries=5,
|
|
retry_delay=2.0,
|
|
enable_caching=True
|
|
)
|
|
```
|
|
|
|
## المعاملات
|
|
|
|
### معاملات SnowflakeConfig
|
|
|
|
يقبل صنف `SnowflakeConfig` المعاملات التالية:
|
|
|
|
- **account**: مطلوب. معرّف حساب Snowflake.
|
|
- **user**: مطلوب. اسم مستخدم Snowflake.
|
|
- **password**: اختياري*. كلمة مرور Snowflake.
|
|
- **private_key_path**: اختياري*. مسار ملف المفتاح الخاص (بديل لكلمة المرور).
|
|
- **warehouse**: مطلوب. اسم مستودع Snowflake.
|
|
- **database**: مطلوب. قاعدة البيانات الافتراضية.
|
|
- **snowflake_schema**: مطلوب. المخطط الافتراضي.
|
|
- **role**: اختياري. دور Snowflake.
|
|
- **session_parameters**: اختياري. معاملات جلسة مخصصة كقاموس.
|
|
|
|
*يجب توفير إما `password` أو `private_key_path`.
|
|
|
|
### معاملات SnowflakeSearchTool
|
|
|
|
تقبل `SnowflakeSearchTool` المعاملات التالية أثناء التهيئة:
|
|
|
|
- **config**: مطلوب. كائن `SnowflakeConfig` يحتوي على تفاصيل الاتصال.
|
|
- **pool_size**: اختياري. عدد الاتصالات في المجمع. الافتراضي هو 5.
|
|
- **max_retries**: اختياري. الحد الأقصى لمحاولات إعادة المحاولة للاستعلامات الفاشلة. الافتراضي هو 3.
|
|
- **retry_delay**: اختياري. التأخير بين المحاولات بالثواني. الافتراضي هو 1.0.
|
|
- **enable_caching**: اختياري. ما إذا كان سيتم تفعيل التخزين المؤقت لنتائج الاستعلامات. الافتراضي هو True.
|
|
|
|
## الاستخدام
|
|
|
|
عند استخدام `SnowflakeSearchTool`، تحتاج إلى توفير المعاملات التالية:
|
|
|
|
- **query**: مطلوب. استعلام SQL المراد تنفيذه.
|
|
- **database**: اختياري. تجاوز قاعدة البيانات الافتراضية المحددة في التكوين.
|
|
- **snowflake_schema**: اختياري. تجاوز المخطط الافتراضي المحدد في التكوين.
|
|
- **timeout**: اختياري. مهلة الاستعلام بالثواني. الافتراضي هو 300.
|
|
|
|
ستُرجع الأداة نتائج الاستعلام كقائمة من القواميس، حيث يمثل كل قاموس صفاً بأسماء الأعمدة كمفاتيح.
|
|
|
|
```python Code
|
|
# Example of using the tool with an agent
|
|
data_analyst = Agent(
|
|
role="Data Analyst",
|
|
goal="Analyze sales data from Snowflake",
|
|
backstory="An expert data analyst with experience in SQL and data visualization.",
|
|
tools=[snowflake_tool],
|
|
verbose=True
|
|
)
|
|
|
|
# The agent will use the tool with parameters like:
|
|
# query="SELECT product_name, SUM(revenue) as total_revenue FROM sales GROUP BY product_name ORDER BY total_revenue DESC LIMIT 5"
|
|
# timeout=600
|
|
|
|
# Create a task for the agent
|
|
analysis_task = Task(
|
|
description="Query the sales database and identify the top 5 products by revenue for the last quarter.",
|
|
expected_output="A detailed analysis of the top 5 products by revenue.",
|
|
agent=data_analyst
|
|
)
|
|
|
|
# Run the task
|
|
crew = Crew(
|
|
agents=[data_analyst],
|
|
tasks=[analysis_task]
|
|
)
|
|
result = crew.kickoff()
|
|
```
|
|
|
|
## الميزات المتقدمة
|
|
|
|
### تجميع الاتصالات
|
|
|
|
تُطبّق `SnowflakeSearchTool` تجميع الاتصالات لتحسين الأداء من خلال إعادة استخدام اتصالات قاعدة البيانات. يمكنك التحكم في حجم المجمع بمعامل `pool_size`.
|
|
|
|
### إعادة المحاولة التلقائية
|
|
|
|
تُعيد الأداة تلقائياً محاولة الاستعلامات الفاشلة مع تراجع أسي. يمكنك تكوين سلوك إعادة المحاولة بمعاملات `max_retries` و `retry_delay`.
|
|
|
|
### التخزين المؤقت لنتائج الاستعلامات
|
|
|
|
لتحسين أداء الاستعلامات المتكررة، يمكن للأداة تخزين نتائج الاستعلامات مؤقتاً. هذه الميزة مفعّلة افتراضياً ولكن يمكن تعطيلها بتعيين `enable_caching=False`.
|
|
|
|
### مصادقة زوج المفاتيح
|
|
|
|
بالإضافة إلى مصادقة كلمة المرور، تدعم الأداة مصادقة زوج المفاتيح لتعزيز الأمان:
|
|
|
|
```python Code
|
|
config = SnowflakeConfig(
|
|
account="your_account",
|
|
user="your_username",
|
|
private_key_path="/path/to/your/private/key.p8",
|
|
warehouse="COMPUTE_WH",
|
|
database="your_database",
|
|
snowflake_schema="your_schema"
|
|
)
|
|
```
|
|
|
|
## معالجة الأخطاء
|
|
|
|
تتضمن `SnowflakeSearchTool` معالجة شاملة للأخطاء لمشكلات Snowflake الشائعة:
|
|
|
|
- فشل الاتصال
|
|
- انتهاء مهلة الاستعلام
|
|
- أخطاء المصادقة
|
|
- أخطاء قاعدة البيانات والمخطط
|
|
|
|
عند حدوث خطأ، ستحاول الأداة إعادة العملية (إذا تم تكوينها) وتوفير معلومات تفصيلية عن الخطأ.
|
|
|
|
## الخلاصة
|
|
|
|
توفر `SnowflakeSearchTool` طريقة قوية لدمج مستودعات بيانات Snowflake مع وكلاء CrewAI. مع ميزات مثل تجميع الاتصالات وإعادة المحاولة التلقائية والتخزين المؤقت للاستعلامات، تتيح وصولاً فعالاً وموثوقاً لبيانات المؤسسة. هذه الأداة مفيدة بشكل خاص لمهام تحليل البيانات وإعداد التقارير وذكاء الأعمال التي تتطلب الوصول إلى بيانات منظمة مخزنة في Snowflake.
|