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CSVSearchTool

실험적 기능: 우리는 여전히 도구를 개선하고 있으므로, 예기치 않은 동작이나 변경이 발생할 수 있습니다.

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설명

이 도구는 CSV 파일의 내용 내에서 RAG(검색 기반 생성) 검색을 수행하는 데 사용됩니다. 사용자는 지정된 CSV 파일의 콘텐츠에서 쿼리를 의미적으로 검색할 수 있습니다. 이 기능은 기존의 검색 방법이 비효율적일 수 있는 대용량 CSV 데이터셋에서 정보를 추출할 때 특히 유용합니다. “Search”라는 이름이 포함된 모든 도구, 예를 들어 CSVSearchTool을 포함하여, 다양한 데이터 소스를 검색하도록 설계된 RAG 도구입니다.

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설치

crewai_tools 패키지 설치 
pip install 'crewai[tools]'

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예시

Code
from crewai_tools import CSVSearchTool

# Initialize the tool with a specific CSV file.
# This setup allows the agent to only search the given CSV file.
tool = CSVSearchTool(csv='path/to/your/csvfile.csv')

# OR

# Initialize the tool without a specific CSV file.
# Agent will need to provide the CSV path at runtime.
tool = CSVSearchTool()

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인자

다음 매개변수들은 CSVSearchTool의 동작을 사용자 정의하는 데 사용할 수 있습니다:
인자타입설명
csvstring선택 사항. 검색하려는 CSV 파일의 경로입니다. 이 인자는 도구가 특정 CSV 파일 없이 초기화된 경우 필수이며, 그렇지 않은 경우 선택 사항입니다.

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커스텀 모델 및 임베딩

기본적으로 이 도구는 임베딩과 요약 모두에 OpenAI를 사용합니다. 모델을 사용자 지정하려면 다음과 같이 config 딕셔너리를 사용할 수 있습니다:
Code
from chromadb.config import Settings

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

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보안

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경로 유효성 검사

이 도구에 제공되는 파일 경로는 현재 작업 디렉터리에 대해 검증됩니다. 작업 디렉터리 외부로 확인되는 경로는 ValueError로 거부됩니다. 작업 디렉터리 외부의 경로를 허용하려면 (예: 테스트 또는 신뢰할 수 있는 파이프라인), 다음 환경 변수를 설정하세요: 
CREWAI_TOOLS_ALLOW_UNSAFE_PATHS=true

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URL 유효성 검사

URL 입력도 검증됩니다: file:// URI와 사설 또는 예약된 IP 범위를 대상으로 하는 요청은 서버 측 요청 위조(SSRF) 공격을 방지하기 위해 차단됩니다.