Ruvikm

官方文档里只指提了一句 不过不太难，在crew.py文件里配置一下就行了，下面是一个demo，这个函数会在research_task任务执行完触发（配置LLM这里请看我这篇博客） from crewai import Crew, Process, Agent, Taskfrom src.sfc_intent.tools.LLMS import my_llmopenai_llm = my_llm("openai")def my_callback(*args, **kwargs): print("任务执行完毕")# 定义您的代理researcher = Agent( role='研究员', goal='进行基础研究', backstory='一位经验丰富的研究员，热衷于发现见解', llm=openai_llm, verbose=True,)analyst = Agent( role='数据分析师', goal=' ...

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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=&qu ...

一开始看官方文档以为要用@callback这个注释在一个自定义函数上输出日志，结果弄半天都没有结果，最后发已经有现成的方法了（一开始搜log都没搜到这个方法） 只要添加这个output_log_file配置参数即可，由于我的项目只有一个crew，为了完整记录所有的日志，所以我就在上面配置了。官方可以指定文件路径和名称，我就写了一个自动生成文件名的函数，相关代码如下： def generate_log_fileName(self): """ 根据当前时间生成日志文件路径 Returns: str: 完整的日志文件路径 """ # 日志目录，根据自己项目修改 log_dir = "../../logs" os.makedirs(log_dir, exist_ok=True) # 生成精确到秒的时间戳 timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") # 返回 ...

使用原生的Crewai框架在自定义的工具llm_utils.py或是crew.py文件里如下配置（调用OpenAI） from crewai import Agent, Crew, Process, Task, LLMfrom crewai.project import CrewBase, agent, crew, taskllm = LLM( base_url="https://xxxxxxx/v1", api_key="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx", model="gpt-4o", # 本次使用的模型 # temperature=0.7, # 发散的程度 # timeout=None,# 服务请求超时 # max_retries=2,# 失败重试最大次数 )@agent def product_manager(se ...

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