概述

连接数据库、向量存储和数据仓库，实现全面的数据访问

这些工具让你的智能体能够与各种数据库系统交互，从传统 SQL 数据库到现代向量存储和数据仓库。

可用工具

MySQL Tool

通过 SQL 操作连接并查询 MySQL 数据库。

PostgreSQL Search

高效地搜索和查询 PostgreSQL 数据库。

Snowflake Search

访问 Snowflake 数据仓库进行分析和报表。

NL2SQL Tool

自动将自然语言查询转换为 SQL 语句。

Qdrant Vector Search

使用 Qdrant 向量数据库搜索向量嵌入。

Weaviate Vector Search

使用 Weaviate 向量数据库执行语义搜索。

MongoDB Vector Search

在 MongoDB Atlas 上进行向量相似度搜索，并提供索引辅助工具。

SingleStore Search

在 SingleStore 上安全执行 SELECT/SHOW 查询，支持连接池和校验。

常见用例

数据分析：查询数据库以支持商业智能和报表
向量搜索：使用语义嵌入查找相似内容
ETL 操作：在系统之间提取、转换和加载数据
实时分析：访问实时数据以支持决策

python

from crewai_tools import MySQLTool, MongoDBVectorSearchTool, QdrantVectorSearchTool, NL2SQLTool

# Create database tools
mysql_db = MySQLTool()
mongodb_vector_search = MongoDBVectorSearchTool(
    connection_string="<MONGODB_URI>",
    database_name="<database>",
    collection_name="<collection>",
)
qdrant_vector_search = QdrantVectorSearchTool()
nl_to_sql = NL2SQLTool()

# Add to your agent
agent = Agent(
    role="Data Analyst",
    tools=[mysql_db, mongodb_vector_search, qdrant_vector_search, nl_to_sql],
    goal="Extract insights from various data sources"
)

概述

可用工具

常见用例

友情链接