mirror of
https://github.com/crewAIInc/crewAI.git
synced 2026-07-22 15:25:09 +00:00
289686ab49
Some checks failed
CodeQL Advanced / Analyze (actions) (push) Has been cancelled
CodeQL Advanced / Analyze (python) (push) Has been cancelled
Check Documentation Broken Links / Check broken links (push) Has been cancelled
Vulnerability Scan / pip-audit (push) Has been cancelled
Mark stale issues and pull requests / stale (push) Has been cancelled
Nightly Canary Release / Check for new commits (push) Has been cancelled
Nightly Canary Release / Build nightly packages (push) Has been cancelled
Nightly Canary Release / Publish nightly to PyPI (push) Has been cancelled
85 lines
3.3 KiB
Plaintext
85 lines
3.3 KiB
Plaintext
---
|
|
title: Pesquisa com RAG em Documentação de Código
|
|
description: O `CodeDocsSearchTool` é uma poderosa ferramenta RAG (Geração Aumentada por Recuperação) projetada para buscas semânticas em documentação de código.
|
|
icon: code
|
|
mode: "wide"
|
|
---
|
|
|
|
# `CodeDocsSearchTool`
|
|
|
|
<Note>
|
|
**Experimental**: Ainda estamos trabalhando para melhorar as ferramentas, então pode haver comportamentos inesperados ou mudanças no futuro.
|
|
</Note>
|
|
|
|
## Descrição
|
|
|
|
O CodeDocsSearchTool é uma poderosa ferramenta RAG (Geração Aumentada por Recuperação) projetada para buscas semânticas em documentação de código.
|
|
Ela permite que usuários encontrem de forma eficiente informações ou tópicos específicos dentro da documentação de código. Ao fornecer um `docs_url` durante a inicialização,
|
|
a ferramenta restringe a busca àquele site de documentação em particular. Alternativamente, sem um `docs_url` específico,
|
|
ela realiza buscas em uma ampla variedade de documentações de código conhecidas ou descobertas durante sua execução, tornando-a versátil para diversas necessidades de busca em documentação.
|
|
|
|
## Instalação
|
|
|
|
Para começar a usar o CodeDocsSearchTool, primeiro instale o pacote crewai_tools via pip:
|
|
|
|
```shell
|
|
pip install 'crewai[tools]'
|
|
```
|
|
|
|
## Exemplo
|
|
|
|
Utilize o CodeDocsSearchTool conforme abaixo para realizar buscas em documentação de código:
|
|
|
|
```python Code
|
|
from crewai_tools import CodeDocsSearchTool
|
|
|
|
# Para buscar qualquer conteúdo de documentação de código
|
|
# se a URL for conhecida ou descoberta durante a execução:
|
|
tool = CodeDocsSearchTool()
|
|
|
|
# OU
|
|
|
|
# Para focar sua busca especificamente em um site de documentação
|
|
# fornecendo sua URL:
|
|
tool = CodeDocsSearchTool(docs_url='https://docs.example.com/reference')
|
|
```
|
|
<Note>
|
|
Substitua 'https://docs.example.com/reference' pela URL da documentação desejada
|
|
e 'How to use search tool' pela consulta de busca relevante às suas necessidades.
|
|
</Note>
|
|
|
|
## Argumentos
|
|
|
|
Os seguintes parâmetros podem ser usados para personalizar o comportamento do `CodeDocsSearchTool`:
|
|
|
|
| Argumento | Tipo | Descrição |
|
|
|:----------------|:---------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
|
|
| **docs_url** | `string` | _Opcional_. Especifica a URL da documentação de código a ser pesquisada. |
|
|
|
|
## Modelo e embeddings personalizados
|
|
|
|
Por padrão, a ferramenta utiliza a OpenAI tanto para embeddings quanto para sumarização. Para customizar o modelo, você pode usar um dicionário de configuração conforme abaixo:
|
|
|
|
```python Code
|
|
tool = CodeDocsSearchTool(
|
|
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",
|
|
),
|
|
),
|
|
)
|
|
)
|
|
``` |