CrewAI中PDFSearchTool适配ChatGroq解决OPENAI_API_KEY报错

问题背景 #

已在tools.py和agents.py中配置ChatGroq作为LLM，但执行python crew.py时触发KeyError: 'OPENAI_API_KEY'，原因是PDFSearchTool默认依赖OpenAI的嵌入模型，未适配ChatGroq环境。

报错根因 #

从报错栈可知，PDFSearchTool内部依赖的embedchain库默认初始化OpenAIEmbedder，该类强制读取OPENAI_API_KEY环境变量，而用户未配置此变量，因此抛出KeyError。

修复步骤 #

初始化PDFSearchTool时，通过config参数明确指定LLM提供商为Groq，并配置对应的嵌入模型（可选用Groq支持的模型，或替换为Ollama、Google等其他兼容提供商）。

修改后的tools.py关键代码如下：

import os 
from dotenv import load_dotenv
from langchain_groq import ChatGroq
from crewai_tools import PDFSearchTool, SerperDevTool

load_dotenv()

# Initialize the ChatGroq model
llm = ChatGroq(
    model="llama-3.1-70b-versatile",
    temperature=0.7,
    groq_api_key=os.getenv('GROQ_API_KEY'),
    verbose=True
)

os.environ['SERPER_API_KEY'] = os.getenv('SERPER_API_KEY')

# 初始化PDFSearchTool时配置Groq作为LLM和嵌入模型提供商
pdf_tool = PDFSearchTool(
    config=dict(
        llm=dict(
            provider="groq",
            config=dict(
                model="llama-3.1-70b-versatile",
                temperature=0.7,
                api_key=os.getenv('GROQ_API_KEY')
            ),
        ),
        embedder=dict(
            # 可选：使用Groq的嵌入模型，或替换为其他支持的提供商如ollama/google
            provider="groq",
            config=dict(
                model="llama-3.1-70b-versatile",
                api_key=os.getenv('GROQ_API_KEY')
            ),
        ),
    )
)

serper_tool = SerperDevTool()

额外优化提示 #

agents.py中重复配置的ChatGroq实例可改为从tools.py导入，避免代码冗余：

# agents.py中替换原有llm配置
from tools import llm

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Priyanshu Khare