Files

58 lines
1.9 KiB
Python

"""Инструменты агента: локальный поиск (ChromaDB) и веб-поиск (Tavily)."""
from langchain.tools import tool
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_tavily import TavilySearch
_vectorstore: Chroma | None = None
def init_tools(vectorstore: Chroma) -> None:
"""Привязать vectorstore к инструментам (вызывается из main.py)."""
global _vectorstore
_vectorstore = vectorstore
@tool
def search_local_kb(query: str, top_k: int = 5) -> str:
"""Семантический поиск по локальной базе знаний (ChromaDB).
Используй для вопросов по загруженным документам и конспектам.
"""
if _vectorstore is None:
return "База знаний не инициализирована."
docs = _vectorstore.similarity_search(query, k=top_k)
if not docs:
return "Документов по запросу не найдено в базе знаний."
parts = [
f"[{i + 1}] ({d.metadata.get('source', 'unknown')})
{d.page_content}"
for i, d in enumerate(docs)
]
return "Источник: chromadb
" + "
".join(parts)
@tool
def web_search(query: str) -> str:
"""Поиск актуальной информации в интернете через Tavily.
Используй для новостей, актуальных событий, фактов из сети.
"""
tavily = TavilySearch(max_results=5)
results = tavily.invoke({"query": query})
if isinstance(results, list):
parts = [
f"[{i + 1}] {r.get('title', '')}
{r.get('content', r.get('snippet', ''))}"
for i, r in enumerate(results)
]
content = "
".join(parts)
else:
content = str(results)
return "Источник: tavily
" + content