MDX RAG Search
MDX RAG Search
MDXSearchTool은 MDX 파일을 검색하여 가장 관련성 높은 결과를 반환하도록 설계된 도구예요.
출처: 문서
본문
MDXSearchTool
MDXSearchTool은 지속적으로 개발 중입니다. 도구를 다듬는 동안 기능이 추가되거나 제거될 수 있고, 동작이 예측 불가능하게 변할 수 있어요.
설명 (Description)
MDX Search Tool은 crewai_tools 패키지의 구성 요소로, 고급 마크다운 언어 추출을 돕기 위한 것입니다. 사용자가 쿼리 기반 검색을 통해 MD 파일에서 관련 정보를 효과적으로 검색하고 추출할 수 있게 해줍니다. 이 도구는 데이터 분석, 정보 관리, 연구 작업에 매우 유용하며, 대규모 문서 컬렉션에서 특정 정보를 찾는 과정을 효율적으로 만들어 줍니다.
설치 (Installation)
MDX Search Tool을 사용하기 전에 crewai_tools 패키지가 설치되어 있는지 확인하세요. 없다면 다음 명령어로 설치할 수 있어요.
pip install 'crewai[tools]'
사용 예시 (Usage Example)
MDX Search Tool을 사용하려면 먼저 필요한 환경 변수를 설정해야 합니다. 그런 다음 crewAI 프로젝트에 이 도구를 통합해 마켓 리서치를 시작하세요. 아래는 이를 수행하는 기본 예시입니다.
from crewai_tools import MDXSearchTool
# 에이전트가 실행 중에 알게 되는 모든 MDX 콘텐츠를 검색하도록 도구 초기화
tool = MDXSearchTool()
# OR
# 해당 문서 안에서만 전용 검색을 하도록 특정 MDX 파일 경로로 도구 초기화
tool = MDXSearchTool(mdx='path/to/your/document.mdx')
매개변수 (Parameters)
- mdx: 선택 사항. 검색할 MDX 파일 경로를 지정합니다. 초기화 시 제공할 수 있습니다.
모델 및 임베딩 커스터마이즈 (Customization of Model and Embeddings)
이 도구는 기본적으로 임베딩과 요약에 OpenAI를 사용합니다. 커스터마이즈하려면 아래와 같이 구성 사전을 활용하세요.
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),
}
},
}
)