Busca RAG em XML

`XMLSearchTool`

Descrição

O XMLSearchTool é uma ferramenta RAG de ponta, desenvolvida para realizar buscas semânticas em arquivos XML. Ideal para usuários que precisam analisar e extrair informações do conteúdo XML de forma eficiente, esta ferramenta permite inserir uma consulta de busca e um caminho opcional para o arquivo XML. Ao especificar um caminho de arquivo XML, o usuário pode direcionar sua busca de forma mais precisa ao conteúdo daquele arquivo, obtendo assim resultados mais relevantes.

Instalação

Para começar a usar o XMLSearchTool, é necessário instalar primeiro o pacote crewai_tools. Isso pode ser feito facilmente com o seguinte comando:

pip install 'crewai[tools]'

Exemplo

Aqui estão dois exemplos demonstrando como usar o XMLSearchTool. O primeiro exemplo mostra a busca dentro de um arquivo XML específico, enquanto o segundo exemplo ilustra como iniciar uma busca sem definir previamente um caminho XML, oferecendo flexibilidade no escopo da busca.

from crewai_tools import XMLSearchTool

# Permite que agentes busquem no conteúdo de qualquer arquivo XML
# conforme aprendem seus caminhos durante a execução
tool = XMLSearchTool()

# OU

# Inicializa a ferramenta com um caminho específico para arquivo XML
# para busca exclusiva dentro desse documento
tool = XMLSearchTool(xml='path/to/your/xmlfile.xml')

Argumentos

xml: Este é o caminho para o arquivo XML que você deseja buscar. Este parâmetro é opcional durante a inicialização da ferramenta, mas deve ser fornecido ou na inicialização ou como parte dos argumentos do método run para executar a busca.

Modelo customizado e embeddings

Por padrão, a ferramenta utiliza a OpenAI tanto para embeddings quanto para sumarização. Para personalizar o modelo, você pode usar um dicionário de configuração conforme o exemplo a seguir:

from chromadb.config import Settings

tool = XMLSearchTool(
    config={
        "embedding_model": {
            "provider": "openai",
            "config": {
                "model": "text-embedding-3-small",
                # "api_key": "sk-...",
            },
        },
        "vectordb": {
            "provider": "chromadb",  # ou "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),
            }
        },
    }
)