YouTube 동영상 RAG 검색 도구

YouTube 동영상 RAG 검색 도구 (YoutubeVideoSearchTool)

CrewAI의 YoutubeVideoSearchTool은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기법을 사용해 YouTube 동영상 콘텐츠 안에서 시맨틱 검색(의미 기반 검색)을 수행하도록 설계된 도구예요. crewai_tools 패키지에 포함된 여러 "Search" 도구 중 하나로, 서로 다른 소스에 RAG를 활용합니다. 동영상 URL 없이 어떤 YouTube 동영상 콘텐츠든 검색하거나, URL을 지정해 특정 동영상에 한정해 검색하는 유연한 방식을 지원해요.

출처: 문서

본문

이 도구는 crewai_tools 패키지의 일부로, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기법을 활용하여 YouTube 동영상 콘텐츠 내에서 시맨틱 검색을 수행하도록 설계되었습니다. 패키지에서 서로 다른 소스에 RAG를 활용하는 여러 "Search" 도구 중 하나예요. YoutubeVideoSearchTool은 유연한 검색을 지원합니다. 동영상 URL을 지정하지 않고 어떤 YouTube 동영상 콘텐츠든 검색하거나, URL을 제공해 특정 YouTube 동영상에 한정해 검색할 수 있어요.

참고: 아직 도구 개선 작업이 진행 중이라, 예상치 못한 동작이나 향후 변경이 있을 수 있어요.

설치 (Installation)

YoutubeVideoSearchTool을 사용하려면 먼저 crewai_tools 패키지를 설치해야 합니다. 이 패키지에는 데이터 분석·처리 태스크를 향상시키는 다른 유틸리티와 함께 YoutubeVideoSearchTool이 포함되어 있어요. 터미널에서 다음 명령으로 설치하세요.

pip install 'crewai[tools]'

예시 (Example)

다음 예시는 CrewAI 에이전트와 함께 YoutubeVideoSearchTool을 사용하는 방법을 보여줍니다.

from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai_tools import YoutubeVideoSearchTool

# 일반적인 YouTube 동영상 검색을 위한 도구 초기화
youtube_search_tool = YoutubeVideoSearchTool()

# 이 도구를 사용하는 에이전트 정의
video_researcher = Agent(
    role="Video Researcher",
    goal="Extract relevant information from YouTube videos",
    backstory="An expert researcher who specializes in analyzing video content.",
    tools=[youtube_search_tool],
    verbose=True,
)

# 특정 동영상에서 정보를 검색하는 예시 태스크
research_task = Task(
    description="Search for information about machine learning frameworks in the YouTube video at {youtube_video_url}",
    expected_output="A summary of the key machine learning frameworks mentioned in the video.",
    agent=video_researcher,
)

# 크루 생성 및 실행
crew = Crew(agents=[video_researcher], tasks=[research_task])
result = crew.kickoff(inputs={"youtube_video_url": "https://youtube.com/watch?v=example"})

특정 YouTube 동영상 URL로 도구를 초기화할 수도 있습니다.

# 특정 YouTube 동영상 URL로 도구 초기화
youtube_search_tool = YoutubeVideoSearchTool(
    youtube_video_url='https://youtube.com/watch?v=example'
)

# 이 도구를 사용하는 에이전트 정의
video_researcher = Agent(
    role="Video Researcher",
    goal="Extract relevant information from a specific YouTube video",
    backstory="An expert researcher who specializes in analyzing video content.",
    tools=[youtube_search_tool],
    verbose=True,
)

파라미터 (Parameters)

YoutubeVideoSearchTool은 다음 파라미터를 받습니다.

youtube_video_url: 선택. 검색할 YouTube 동영상의 URL이에요. 초기화 시 제공하면 에이전트가 도구를 사용할 때 지정할 필요가 없습니다.
config: 선택. LLM과 임베더 설정을 포함한 기본 RAG 시스템의 설정.
summarize: 선택. 검색된 콘텐츠를 요약할지 여부. 기본값 False.

에이전트와 함께 도구를 사용할 때 에이전트는 다음을 제공해야 합니다.

search_query: 필수. 동영상 콘텐츠에서 관련 정보를 찾기 위한 검색 쿼리.
youtube_video_url: 초기화 시 제공되지 않은 경우에만 필수. 검색할 YouTube 동영상의 URL.

커스텀 모델과 임베딩 (Custom Model and Embeddings)

기본적으로 이 도구는 임베딩과 요약 모두에 OpenAI를 사용해요. 모델을 커스터마이즈하려면 다음과 같이 config 딕셔너리를 사용하면 됩니다.

youtube_search_tool = YoutubeVideoSearchTool(
    config=dict(
        llm=dict(
            provider="ollama", # or google, openai, anthropic, llama2, ...
            config=dict(
                model="llama2",
                # temperature=0.5,
                # top_p=1,
                # stream=true,
            ),
        ),
        embedder=dict(
            provider="google-generativeai", # or openai, ollama, ...
            config=dict(
                model_name="gemini-embedding-001",
                task_type="RETRIEVAL_DOCUMENT",
                # title="Embeddings",
            ),
        ),
    )
)

에이전트 통합 예시 (Agent Integration Example)

YoutubeVideoSearchTool을 CrewAI 에이전트와 통합하는 더 자세한 예시는 다음과 같습니다.

from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai_tools import YoutubeVideoSearchTool

# 도구 초기화
youtube_search_tool = YoutubeVideoSearchTool()

# 이 도구를 사용하는 에이전트 정의
video_researcher = Agent(
    role="Video Researcher",
    goal="Extract and analyze information from YouTube videos",
    backstory="""You are an expert video researcher who specializes in extracting
    and analyzing information from YouTube videos. You have a keen eye for detail
    and can quickly identify key points and insights from video content.""",
    tools=[youtube_search_tool],
    verbose=True,
)

# 에이전트를 위한 태스크 생성
research_task = Task(
    description="""
    Search for information about recent advancements in artificial intelligence
    in the YouTube video at {youtube_video_url}.

    Focus on:
    1. Key AI technologies mentioned
    2. Real-world applications discussed
    3. Future predictions made by the speaker

    Provide a comprehensive summary of these points.
    """,
    expected_output="A detailed summary of AI advancements, applications, and future predictions from the video.",
    agent=video_researcher,
)

# 태스크 실행
crew = Crew(agents=[video_researcher], tasks=[research_task])
result = crew.kickoff(inputs={"youtube_video_url": "https://youtube.com/watch?v=example"})

구현 세부 사항 (Implementation Details)

YoutubeVideoSearchTool은 RAG의 기본 기능을 제공하는 RagTool의 하위 클래스로 구현됩니다.

class YoutubeVideoSearchTool(RagTool):
    name: str = "Search a Youtube Video content"
    description: str = "A tool that can be used to semantic search a query from a Youtube Video content."
    args_schema: Type[BaseModel] = YoutubeVideoSearchToolSchema

    def __init__(self, youtube_video_url: Optional[str] = None, **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        if youtube_video_url is not None:
            kwargs["data_type"] = DataType.YOUTUBE_VIDEO
            self.add(youtube_video_url)
            self.description = f"A tool that can be used to semantic search a query the {youtube_video_url} Youtube Video content."
            self.args_schema = FixedYoutubeVideoSearchToolSchema
            self._generate_description()

결론 (Conclusion)

YoutubeVideoSearchTool은 RAG 기법을 사용해 YouTube 동영상 콘텐츠에서 정보를 검색하고 추출하는 강력한 방법을 제공합니다. 에이전트가 동영상 콘텐츠 안에서 검색할 수 있게 함으로써, 그렇지 않으면 수행하기 어려운 정보 추출과 분석 작업을 촉진합니다. 동영상 소스에서의 리서치, 콘텐츠 분석, 지식 추출에 특히 유용해요.

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