DOCX RAG 搜索

DOCXSearchTool 是一个 RAG 工具，专为在 DOCX 文档中执行语义搜索而设计。

`DOCXSearchTool`

NOTE

我们仍在改进这些工具，因此未来可能会出现意外行为或变更。

描述

DOCXSearchTool 是一个 RAG 工具，专为在 DOCX 文档中执行语义搜索而设计。它使用户能够通过基于查询的搜索，有效地从 DOCX 文件中搜索并提取相关信息。对于数据分析、信息管理和研究任务，此工具非常宝贵，可简化在大型文档集合中查找特定信息的过程。

安装

在终端中运行以下命令安装 crewai_tools 包：

shell

uv pip install docx2txt 'crewai[tools]'

示例

以下示例演示如何初始化 DOCXSearchTool，以在任意 DOCX 文件的内容中搜索，或使用特定的 DOCX 文件路径进行搜索。

python

from crewai_tools import DOCXSearchTool

# Initialize the tool to search within any DOCX file's content
tool = DOCXSearchTool()

# OR

# Initialize the tool with a specific DOCX file, 
# so the agent can only search the content of the specified DOCX file
tool = DOCXSearchTool(docx='path/to/your/document.docx')

参数

以下参数可用于自定义 DOCXSearchTool 的行为：

参数	类型	描述
docx	`string`	可选。指定要搜索的 DOCX 文件路径的参数。如果在初始化时未提供，该工具允许稍后指定任意 DOCX 文件的内容路径进行搜索。

自定义模型和嵌入

默认情况下，该工具使用 OpenAI 进行嵌入和摘要。要自定义模型，你可以使用如下配置字典：

python

from chromadb.config import Settings

tool = DOCXSearchTool(
    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),
            }
        },
    }
)

DOCX RAG 搜索

DOCXSearchTool

描述

安装

示例

参数

自定义模型和嵌入

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`DOCXSearchTool`