S3PDFKnowledgeBase 从 S3 存储桶中读取 PDF 文件,将它们转换为向量嵌入,并将它们加载到向量数据库中。
from agno.knowledge.s3.pdf import S3PDFKnowledgeBase
from agno.vectordb.pgvector import PgVector
db_url = "postgresql+psycopg://ai:ai@localhost:5532/ai"
knowledge_base = S3PDFKnowledgeBase(
bucket_name="agno-public",
key="recipes/ThaiRecipes.pdf",
vector_db=PgVector(table_name="recipes", db_url=db_url),
)
然后将 knowledge_base
与 Agent
一起使用:
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("How to make Thai curry?")
参数 | 类型 | 默认值 | 描述 |
---|
bucket_name | str | None | 包含 PDF 的 S3 存储桶的名称。 |
key | str | None | 存储桶中 PDF 文件的键。 |
reader | S3PDFReader | S3PDFReader() | 一个 S3PDFReader ,用于将 PDF 转换为供向量数据库使用的 Documents 。 |
S3PDFKnowledgeBase
是 AgentKnowledge 类的子类,并且可以访问相同的参数。
开发者资源
Responses are generated using AI and may contain mistakes.