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title: CSV RAG 검색
description: CSVSearchTool은 CSV 파일의 콘텐츠 내에서 의미론적 검색을 수행하기 위해 설계된 강력한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 도구입니다.
icon: file-csv
mode: "wide"
---

# `CSVSearchTool`

<Note>
    **실험적 기능**: 우리는 여전히 도구를 개선하고 있으므로, 예기치 않은 동작이나 변경이 발생할 수 있습니다.
</Note>

## 설명

이 도구는 CSV 파일의 내용 내에서 RAG(검색 기반 생성) 검색을 수행하는 데 사용됩니다. 사용자는 지정된 CSV 파일의 콘텐츠에서 쿼리를 의미적으로 검색할 수 있습니다.
이 기능은 기존의 검색 방법이 비효율적일 수 있는 대용량 CSV 데이터셋에서 정보를 추출할 때 특히 유용합니다. "Search"라는 이름이 포함된 모든 도구, 예를 들어 CSVSearchTool을 포함하여,
다양한 데이터 소스를 검색하도록 설계된 RAG 도구입니다.

## 설치

crewai_tools 패키지 설치

```shell
pip install 'crewai[tools]'
```

## 예시

```python Code
from crewai_tools import CSVSearchTool

# Initialize the tool with a specific CSV file.
# This setup allows the agent to only search the given CSV file.
tool = CSVSearchTool(csv='path/to/your/csvfile.csv')

# OR

# Initialize the tool without a specific CSV file.
# Agent will need to provide the CSV path at runtime.
tool = CSVSearchTool()
```

## 인자

다음 매개변수들은 `CSVSearchTool`의 동작을 사용자 정의하는 데 사용할 수 있습니다:

| 인자             | 타입        | 설명                                                                                                                             |
|:------------------|:-----------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| **csv**           | `string`   | _선택 사항_. 검색하려는 CSV 파일의 경로입니다. 이 인자는 도구가 특정 CSV 파일 없이 초기화된 경우 필수이며, 그렇지 않은 경우 선택 사항입니다.                                                                                      |

## 커스텀 모델 및 임베딩

기본적으로 이 도구는 임베딩과 요약 모두에 OpenAI를 사용합니다. 모델을 사용자 지정하려면 다음과 같이 config 딕셔너리를 사용할 수 있습니다:

```python Code
tool = CSVSearchTool(
    config=dict(
        llm=dict(
            provider="ollama", # or google, openai, anthropic, llama2, ...
            config=dict(
                model="llama2",
                # temperature=0.5,
                # top_p=1,
                # stream=true,
            ),
        ),
        embedder=dict(
            provider="google", # or openai, ollama, ...
            config=dict(
                model="models/embedding-001",
                task_type="retrieval_document",
                # title="Embeddings",
            ),
        ),
    )
)
```
