CrewAI 에이전트와 LlamaIndex 도구를 통합하여 검색 기반 쿼리 등을 강화하는 방법을 알아보세요.
from crewai import Agent from crewai_tools import LlamaIndexTool # 예제 1: FunctionTool에서 초기화 from llama_index.core.tools import FunctionTool your_python_function = lambda ...: ... og_tool = FunctionTool.from_defaults( your_python_function, name="<name>", description='<description>' ) tool = LlamaIndexTool.from_tool(og_tool) # 예제 2: LlamaHub 도구에서 초기화 from llama_index.tools.wolfram_alpha import WolframAlphaToolSpec wolfram_spec = WolframAlphaToolSpec(app_id="<app_id>") wolfram_tools = wolfram_spec.to_tool_list() tools = [LlamaIndexTool.from_tool(t) for t in wolfram_tools] # 예제 3: LlamaIndex Query Engine에서 도구 초기화 query_engine = index.as_query_engine() query_tool = LlamaIndexTool.from_query_engine( query_engine, name="Uber 2019 10K Query Tool", description="이 도구를 사용해 2019년 Uber 10K 연간 보고서를 조회한다." ) # 도구를 생성하고 에이전트에 할당 agent = Agent( role='Research Analyst', goal='최신 시장 분석 제공', backstory='시장 동향을 꿰뚫어보는 전문 분석가.', tools=[tool, *tools, query_tool] ) # 나머지 코드 ...
패키지 설치
crewai[tools]
pip install 'crewai[tools]'
LlamaIndex 설치 및 사용