CSV URL 知识库

学习如何在知识库中使用远程 CSV 文件。

CSVUrlKnowledgeBase 从URL 读取 CSV，将其转换为向量嵌入并加载到向量数据库。

用法

此示例使用的是本地 PgVector 数据库。确保它正在运行

knowledge_base.py

from agno.knowledge.csv_url import CSVUrlKnowledgeBase
from agno.vectordb.pgvector import PgVector

knowledge_base = CSVUrlKnowledgeBase(
    urls=["csv_url"],
    # 表名: ai.csv_documents
    vector_db=PgVector(
        table_name="csv_documents",
        db_url="postgresql+psycopg://ai:ai@localhost:5532/ai",
    ),
)

然后将 knowledge_base 与 Agent 一起使用：

agent.py

from agno.agent import Agent
from knowledge_base import knowledge_base

agent = Agent(
    knowledge=knowledge_base,
    search_knowledge=True,
)
agent.knowledge.load(recreate=False)

agent.print_response("Ask me about something from the knowledge base")

CSVUrlKnowledgeBase 也支持异步加载。

pip install qdrant-client

此示例使用的是本地 Qdrant 数据库。确保它正在运行

async_knowledge_base.py

import asyncio

from agno.agent import Agent
from agno.knowledge.csv_url import CSVUrlKnowledgeBase
from agno.vectordb.qdrant import Qdrant

COLLECTION_NAME = "csv-reader"

vector_db = Qdrant(collection=COLLECTION_NAME, url="http://localhost:6333")


knowledge_base = CSVUrlKnowledgeBase(
    urls=["https://agno-public.s3.amazonaws.com/demo_data/IMDB-Movie-Data.csv"],
    vector_db=vector_db,
    num_documents=5,  # 搜索时返回的文档数量
)

# 使用 knowledge_base 初始化 Agent
agent = Agent(
    knowledge=knowledge_base,
    search_knowledge=True,
)

if __name__ == "__main__":
    # 首次运行时注释掉此行
    asyncio.run(knowledge_base.aload(recreate=False))

    # 创建并使用 Agent
    asyncio.run(
        agent.aprint_response("What genre of movies are present here?", markdown=True)
    )

参数

参数	类型	默认值	描述
urls	List[str]	-	PDF 文件的 URL。
reader	CSVUrlReader	CSVUrlReader()	一个 CSVUrlReader，用于从 URL 读取 CSV 文件并将其转换为向量数据库的 Documents。

CSVUrlKnowledgeBase 是 AgentKnowledge 类的一个子类，可以访问相同的参数。

开发者资源

• 查看 同步加载食谱
• 查看 异步加载食谱