Thành phần Tìm kiếm Tài liệu CSV là một công cụ đa năng được thiết kế để hỗ trợ tìm kiếm thông minh trong các tệp CSV như một phần của quy trình AI của bạn. Nó cho phép người dùng thực hiện tìm kiếm theo văn bản hoặc chạy các biểu thức truy vấn pandas trên tài liệu CSV, rất phù hợp cho các trường hợp cần truy vấn và phân tích dữ liệu có cấu trúc một cách linh hoạt, động.

Thành phần này làm gì?

Thành phần này cho phép bạn:

• Tìm kiếm trong các tệp CSV bằng từ khóa hoặc các biểu thức truy vấn theo phong cách pandas nâng cao.
• Lọc kết quả tìm kiếm theo các cột cụ thể, hoặc tìm kiếm trên tất cả các cột nếu không chỉ định.
• Kiểm soát số lượng kết quả trả về bằng cách đặt giới hạn tối đa.
• Lựa chọn nguồn dữ liệu linh hoạt, bằng cách chọn tệp CSV từ tài liệu nội bộ hoặc chỉ định URL tệp bên ngoài.
• Tối ưu hiệu suất và hiệu quả với tùy chọn bộ nhớ đệm, giảm nhu cầu tải và phân tích lại các tệp lớn nhiều lần.

Nhờ đó, công cụ này đặc biệt hữu ích cho việc tích hợp truy vấn dữ liệu có cấu trúc vào các quy trình AI hoặc xử lý dữ liệu lớn hơn, nơi việc truy cập dữ liệu dạng bảng một cách tự động và lặp lại là cần thiết.

Đầu vào

Không có tay cầm đầu vào cho thành phần này.

Thiết lập

Đầu ra

• Tool: Đầu ra chính là một đối tượng Tool, có thể tích hợp vào quy trình của bạn hoặc được các agent sử dụng để thực hiện tìm kiếm tài liệu khi cần thiết.

Các trường hợp sử dụng phổ biến

• Tự động trích xuất dữ liệu: Lấy các dòng liên quan từ bộ dữ liệu CSV lớn dựa trên truy vấn hoặc tham số do người dùng cung cấp.
• Tiền xử lý dữ liệu: Lọc và trích xuất tập con của dữ liệu như một bước chuẩn bị cho phân tích hoặc học máy.
• Tra cứu dữ liệu động cho AI Agent: Cho phép các agent AI truy cập và tìm kiếm dữ liệu dạng bảng theo yêu cầu như một phần của quy trình ra quyết định tổng thể.

Vì sao nên dùng Tìm kiếm Tài liệu CSV?

• Linh hoạt: Hoạt động với cả tệp CSV nội bộ và bên ngoài, thích ứng với nhiều chiến lược lưu trữ dữ liệu.
• Hiệu suất: Tùy chọn bộ nhớ đệm giúp tăng tốc và giảm tải dữ liệu lặp lại.
• Tùy chỉnh: Các tham số tìm kiếm, giới hạn kết quả và phạm vi tìm kiếm (cột, phân biệt chữ hoa/thường) có thể điều chỉnh theo nhu cầu.
• Tích hợp liền mạch: Được thiết kế như một thành phần mô-đun trong các quy trình AI lớn hơn, giúp truy cập dữ liệu có cấu trúc cho các tác vụ kế tiếp.

Thành phần này lý tưởng cho bất kỳ ai cần khả năng tìm kiếm dữ liệu dạng bảng một cách lập trình, lặp lại trong quy trình tự động hóa hoặc phân tích có sự hỗ trợ của AI.