بحث RAG في MDX

`MDXSearchTool`

الوصف

أداة البحث في MDX هي مكوّن من حزمة crewai_tools يهدف إلى تسهيل استخراج لغة Markdown المتقدمة. تتيح للمستخدمين البحث بفعالية واستخراج المعلومات ذات الصلة من ملفات MD باستخدام عمليات بحث قائمة على الاستعلامات. هذه الأداة لا تُقدَّر بثمن لمهام تحليل البيانات وإدارة المعلومات والبحث، حيث تبسط عملية العثور على معلومات محددة داخل مجموعات مستندات كبيرة.

التثبيت

قبل استخدام أداة البحث في MDX، تأكد من تثبيت حزمة crewai_tools. إذا لم تكن مثبتة، يمكنك تثبيتها بالأمر التالي:

pip install 'crewai[tools]'

مثال على الاستخدام

لاستخدام أداة البحث في MDX، يجب أولاً إعداد متغيرات البيئة اللازمة. ثم قم بدمج الأداة في مشروع crewAI الخاص بك لبدء أبحاث السوق. فيما يلي مثال أساسي لكيفية القيام بذلك:

from crewai_tools import MDXSearchTool

# Initialize the tool to search any MDX content it learns about during execution
tool = MDXSearchTool()

# OR

# Initialize the tool with a specific MDX file path for an exclusive search within that document
tool = MDXSearchTool(mdx='path/to/your/document.mdx')

المعاملات

mdx: اختياري. يحدد مسار ملف MDX للبحث. يمكن تقديمه أثناء التهيئة.

تخصيص النموذج والتضمينات

تستخدم الأداة افتراضياً OpenAI للتضمينات والتلخيص. للتخصيص، استخدم قاموس تكوين كما هو موضح أدناه:

from chromadb.config import Settings

tool = MDXSearchTool(
    config={
        "embedding_model": {
            "provider": "openai",
            "config": {
                "model": "text-embedding-3-small",
                # "api_key": "sk-...",
            },
        },
        "vectordb": {
            "provider": "chromadb",  # or "qdrant"
            "config": {
                # "settings": Settings(persist_directory="/content/chroma", allow_reset=True, is_persistent=True),
                # from qdrant_client.models import VectorParams, Distance
                # "vectors_config": VectorParams(size=384, distance=Distance.COSINE),
            }
        },
    }
)