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title: 파일
description: 멀티모달 처리를 위해 이미지, PDF, 오디오, 비디오, 텍스트 파일을 에이전트에 전달하세요.
icon: file-image
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## 개요

CrewAI는 네이티브 멀티모달 파일 입력을 지원하여 이미지, PDF, 오디오, 비디오, 텍스트 파일을 에이전트에 직접 전달할 수 있습니다. 파일은 각 LLM 프로바이더의 API 요구사항에 맞게 자동으로 포맷됩니다.

<Note type="info" title="선택적 의존성">
파일 지원을 위해서는 선택적 `crewai-files` 패키지가 필요합니다. 다음 명령어로 설치하세요:

```bash
uv add 'crewai[file-processing]'
```
</Note>

<Note type="warning" title="얼리 액세스">
파일 처리 API는 현재 얼리 액세스 단계입니다.
</Note>

## 파일 타입

CrewAI는 5가지 특정 파일 타입과 타입을 자동 감지하는 일반 `File` 클래스를 지원합니다:

| 타입 | 클래스 | 사용 사례 |
|:-----|:------|:----------|
| **이미지** | `ImageFile` | 사진, 스크린샷, 다이어그램, 차트 |
| **PDF** | `PDFFile` | 문서, 보고서, 논문 |
| **오디오** | `AudioFile` | 음성 녹음, 팟캐스트, 회의 |
| **비디오** | `VideoFile` | 화면 녹화, 프레젠테이션 |
| **텍스트** | `TextFile` | 코드 파일, 로그, 데이터 파일 |
| **일반** | `File` | 콘텐츠에서 타입 자동 감지 |

```python
from crewai_files import File, ImageFile, PDFFile, AudioFile, VideoFile, TextFile

image = ImageFile(source="screenshot.png")
pdf = PDFFile(source="report.pdf")
audio = AudioFile(source="meeting.mp3")
video = VideoFile(source="demo.mp4")
text = TextFile(source="data.csv")

file = File(source="document.pdf")
```

## 파일 소스

`source` 파라미터는 여러 입력 타입을 받아들이고 적절한 핸들러를 자동으로 감지합니다:

### 경로에서

```python
from crewai_files import ImageFile

image = ImageFile(source="./images/chart.png")
```

### URL에서

```python
from crewai_files import ImageFile

image = ImageFile(source="https://example.com/image.png")
```

### 바이트에서

```python
from crewai_files import ImageFile, FileBytes

image_bytes = download_image_from_api()
image = ImageFile(source=FileBytes(data=image_bytes, filename="downloaded.png"))
image = ImageFile(source=image_bytes)
```

## 파일 사용하기

파일은 여러 레벨에서 전달할 수 있으며, 더 구체적인 레벨이 우선순위를 가집니다.

### Crew와 함께

crew를 킥오프할 때 파일을 전달합니다:

```python
from crewai import Crew
from crewai_files import ImageFile

crew = Crew(agents=[analyst], tasks=[analysis_task])

result = crew.kickoff(
    inputs={"topic": "Q4 Sales"},
    input_files={
        "chart": ImageFile(source="sales_chart.png"),
        "report": PDFFile(source="quarterly_report.pdf"),
    }
)
```

### Task와 함께

특정 작업에 파일을 첨부합니다:

```python
from crewai import Task
from crewai_files import ImageFile

task = Task(
    description="매출 차트를 분석하고 {chart}에서 트렌드를 파악하세요",
    expected_output="주요 트렌드 요약",
    input_files={
        "chart": ImageFile(source="sales_chart.png"),
    }
)
```

### Flow와 함께

flow에 파일을 전달하면 자동으로 crew에 상속됩니다:

```python
from crewai.flow.flow import Flow, start
from crewai_files import ImageFile

class AnalysisFlow(Flow):
    @start()
    def analyze(self):
        return self.analysis_crew.kickoff()

flow = AnalysisFlow()
result = flow.kickoff(
    input_files={"image": ImageFile(source="data.png")}
)
```

<Note type="info" title="CrewAI Platform Integration">
When deployed on CrewAI Platform, `ImageFile`, `PDFFile`, and other file-typed fields in your flow state automatically get a file upload UI. Users can drag and drop files directly in the Platform interface. Files are stored securely and passed to agents using provider-specific optimizations (inline base64, file upload APIs, or URL references depending on the provider). For API usage examples, see [File Inputs in Flows](/concepts/flows#file-inputs).
</Note>

### 단독 에이전트와 함께

에이전트 킥오프에 직접 파일을 전달합니다:

```python
from crewai import Agent
from crewai_files import ImageFile

agent = Agent(
    role="Image Analyst",
    goal="Analyze images",
    backstory="Expert at visual analysis",
    llm="gpt-4o",
)

result = agent.kickoff(
    messages="What's in this image?",
    input_files={"photo": ImageFile(source="photo.jpg")},
)
```

## 파일 우선순위

여러 레벨에서 파일이 전달될 때, 더 구체적인 레벨이 상위 레벨을 오버라이드합니다:

```
Flow input_files < Crew input_files < Task input_files
```

예를 들어, Flow와 Task 모두 `"chart"`라는 이름의 파일을 정의하면, Task의 버전이 사용됩니다.

## 프로바이더 지원

각 프로바이더는 서로 다른 파일 타입을 지원합니다. CrewAI는 각 프로바이더의 API에 맞게 파일을 자동으로 포맷합니다.

| 프로바이더 | 이미지 | PDF | 오디오 | 비디오 | 텍스트 |
|:---------|:-----:|:---:|:-----:|:-----:|:----:|
| **OpenAI** (completions API) | ✓ | | | | |
| **OpenAI** (responses API) | ✓ | ✓ | ✓ | | |
| **Anthropic** (claude-3.x) | ✓ | ✓ | | | |
| **Google Gemini** (gemini-1.5, 2.0, 2.5) | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| **AWS Bedrock** (claude-3) | ✓ | ✓ | | | |
| **Azure OpenAI** (gpt-4o) | ✓ | | ✓ | | |

<Note type="info" title="최대 파일 지원을 위한 Gemini">
Google Gemini 모델은 비디오를 포함한 모든 파일 타입을 지원합니다 (최대 1시간, 2GB). 비디오 콘텐츠를 처리해야 할 때 Gemini를 사용하세요.
</Note>

<Note type="warning" title="지원되지 않는 파일 타입">
프로바이더가 지원하지 않는 파일 타입을 전달하면 (예: OpenAI에 비디오) `UnsupportedFileTypeError`가 발생합니다. 처리해야 하는 파일 타입에 따라 프로바이더를 선택하세요.
</Note>

## 파일 전송 방식

CrewAI는 각 프로바이더에 파일을 전송하는 최적의 방법을 자동으로 선택합니다:

| 방식 | 설명 | 사용 조건 |
|:-------|:------------|:----------|
| **인라인 Base64** | 파일이 요청에 직접 임베드됨 | 작은 파일 (일반적으로 < 5MB) |
| **파일 업로드 API** | 파일이 별도로 업로드되고 ID로 참조됨 | 임계값을 초과하는 큰 파일 |
| **URL 참조** | 직접 URL이 모델에 전달됨 | 파일 소스가 이미 URL인 경우 |

### 프로바이더 전송 방식

| 프로바이더 | 인라인 Base64 | 파일 업로드 API | URL 참조 |
|:---------|:-------------:|:---------------:|:--------------:|
| **OpenAI** | ✓ | ✓ (> 5 MB) | ✓ |
| **Anthropic** | ✓ | ✓ (> 5 MB) | ✓ |
| **Google Gemini** | ✓ | ✓ (> 20 MB) | ✓ |
| **AWS Bedrock** | ✓ | | ✓ (S3 URI) |
| **Azure OpenAI** | ✓ | | ✓ |

<Note type="info" title="자동 최적화">
이를 직접 관리할 필요가 없습니다. CrewAI는 파일 크기와 프로바이더 기능에 따라 가장 효율적인 방법을 자동으로 사용합니다. 파일 업로드 API가 없는 프로바이더는 모든 파일에 인라인 base64를 사용합니다.
</Note>

## 파일 처리 모드

프로바이더 제한을 초과할 때 파일 처리 방식을 제어합니다:

```python
from crewai_files import ImageFile, PDFFile

image = ImageFile(source="large.png", mode="strict")
image = ImageFile(source="large.png", mode="auto")
image = ImageFile(source="large.png", mode="warn")
pdf = PDFFile(source="large.pdf", mode="chunk")
```

## 프로바이더 제약사항

각 프로바이더는 파일 크기와 규격에 대한 특정 제한이 있습니다:

### OpenAI
- **이미지**: 최대 20 MB, 요청당 최대 10개 이미지
- **PDF**: 최대 32 MB, 최대 100 페이지
- **오디오**: 최대 25 MB, 최대 25분

### Anthropic
- **이미지**: 최대 5 MB, 최대 8000x8000 픽셀, 최대 100개 이미지
- **PDF**: 최대 32 MB, 최대 100 페이지

### Google Gemini
- **이미지**: 최대 100 MB
- **PDF**: 최대 50 MB
- **오디오**: 최대 100 MB, 최대 9.5시간
- **비디오**: 최대 2 GB, 최대 1시간

### AWS Bedrock
- **이미지**: 최대 4.5 MB, 최대 8000x8000 픽셀
- **PDF**: 최대 3.75 MB, 최대 100 페이지

## 프롬프트에서 파일 참조하기

작업 설명에서 파일의 키 이름을 사용하여 파일을 참조합니다:

```python
task = Task(
    description="""
    제공된 자료를 분석하세요:
    1. {sales_chart}에서 차트 검토
    2. {quarterly_report}의 데이터와 교차 참조
    3. 주요 발견사항 요약
    """,
    expected_output="주요 인사이트가 포함된 분석 요약",
    input_files={
        "sales_chart": ImageFile(source="chart.png"),
        "quarterly_report": PDFFile(source="report.pdf"),
    }
)
```
