crewai框架第三方API使用官方RAG工具(pdf,csv,json)

最近在研究调用官方的工具,但官方文档的说明是在是太少了,后来在一个视频里看到了如何配置,记录一下

以PDF RAG Search工具举例,官方文档对于自定义模型的说明如下:

默认情况下,该工具使用 OpenAI 进行嵌入和总结。要自定义模型,可以使用配置字典,如下所示:

tool = PDFSearchTool(
    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", # or openai, ollama, ...
            config=dict(
                model="models/embedding-001",
                task_type="retrieval_document",
                # title="Embeddings",
            ),
        ),
    )
)

但是这个的前提是使用的官方openai的API,如果要改成第三方API的,配置应该如下:

### Dify 第三方 API 文档集成与使用说明 Dify 提供了一种灵活的方式来通过其第三方 API 进行文档集成和知识管理。以下是关于如何利用 Dify 的 API 来实现自定义功能的具体方法。 #### 一、API 授权与认证 为了访问 Dify 的 API 功能,开发者需要先获取授权令牌(Token),这是调用任何 API 方法的前提条件。可以通过登录账户,在个人设置页面生成专属的 API Token[^2]。此 Token 将用于后续请求中的身份验证部分。 #### 二、上传知识库至远程服务器 当希望通过程序自动化方式向 Dify 添加新资料时,可采用 POST 请求形式提交文件内容到指定端点 `/api/knowledge_base/upload` 。需要注意的是,除了常规 HTTP 头部外还需要附加 Authorization 字段来携带之前获得的 Bearer Token。 下面是一个 Python 脚本示例展示如何完成这一操作: ```python import requests url = 'https://your-dify-instance.com/api/knowledge_base/upload' headers = { 'Authorization': 'Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN', } files = {'file': open('path/to/your/document.pdf', 'rb')} response = requests.post(url, headers=headers, files=files) if response.status_code == 200: print("File uploaded successfully.") else: print(f"Error uploading file: {response.text}") ``` #### 三、配置检索增强 (RAG) 一旦完成了初始的知识导入过程之后,则可以根据实际需求调整相应的参数设定以优化查询效果。这通常涉及到修改某些高级选项比如相似度阈值或者上下文窗口大小等属性。这些都可以经由 RESTful APIs 实现动态更新而无需重启服务实例本身。 另外值得注意的一点是,尽管上述流程描述起来相对简单明了,但在真实项目环境中可能还会遇到诸如错误处理机制设计以及性能瓶颈分析等诸多挑战因素需要考虑进去加以解决。 ---
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