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* docs(cli): document device-code login and config reset guidance; renumber sections * docs(cli): fix duplicate numbering (renumber Login/API Keys/Configuration sections) * docs: Fix webhook documentation to include meta dict in all webhook payloads - Add note explaining that meta objects from kickoff requests are included in all webhook payloads - Update webhook examples to show proper payload structure including meta field - Fix webhook examples to match actual API implementation - Apply changes to English, Korean, and Portuguese documentation Resolves the documentation gap where meta dict passing to webhooks was not documented despite being implemented in the API. * WIP: CrewAI docs theme, changelog, GEO, localization * docs(cli): fix merge markers; ensure mode: "wide"; convert ASCII tables to Markdown (en/pt-BR/ko) * docs: add group icons across locales; split Automation/Integrations; update tools overviews and links
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title: PDF RAG 검색
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description: PDFSearchTool은 PDF 파일을 검색하고 가장 관련성 높은 결과를 반환하도록 설계되었습니다.
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icon: file-pdf
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mode: "wide"
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# `PDFSearchTool`
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<Note>
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도구를 계속 개선하고 있으므로, 예기치 않은 동작이나 변경사항이 있을 수 있습니다.
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</Note>
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## 설명
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PDFSearchTool은 PDF 콘텐츠 내에서 의미론적 검색을 위해 설계된 RAG 도구입니다. 이 도구는 검색 쿼리와 PDF 문서를 입력받아 고급 검색 기법을 활용하여 관련 콘텐츠를 효율적으로 찾을 수 있습니다.
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이 기능을 통해 대용량 PDF 파일에서 특정 정보를 신속하게 추출할 수 있어 특히 유용합니다.
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## 설치
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PDFSearchTool을 시작하려면 먼저 crewai_tools 패키지가 다음 명령어로 설치되어 있는지 확인하세요:
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```shell
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pip install 'crewai[tools]'
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```
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## 예시
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다음은 PDFSearchTool을 사용하여 PDF 문서 내에서 검색하는 방법입니다:
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```python Code
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from crewai_tools import PDFSearchTool
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# 실행 시 경로가 제공되면 모든 PDF 콘텐츠 검색을 허용하도록 도구를 초기화합니다.
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tool = PDFSearchTool()
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# 또는
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# 특정 PDF 경로로 도구를 초기화하여 해당 문서 내에서만 검색합니다.
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tool = PDFSearchTool(pdf='path/to/your/document.pdf')
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```
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## 인수
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- `pdf`: **선택 사항** 검색할 PDF 경로입니다. 초기화 시 또는 `run` 메서드의 인수로 제공할 수 있습니다. 초기화 시 제공되면, 도구는 지정된 문서로 검색 범위를 제한합니다.
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## 커스텀 모델 및 임베딩
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기본적으로 이 도구는 임베딩과 요약 모두에 OpenAI를 사용합니다. 모델을 커스터마이즈하려면 다음과 같이 config 딕셔너리를 사용할 수 있습니다:
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```python Code
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tool = PDFSearchTool(
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config=dict(
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llm=dict(
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provider="ollama", # or google, openai, anthropic, llama2, ...
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config=dict(
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model="llama2",
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# temperature=0.5,
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# top_p=1,
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# stream=true,
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),
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),
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embedder=dict(
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provider="google", # or openai, ollama, ...
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config=dict(
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model="models/embedding-001",
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task_type="retrieval_document",
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# title="Embeddings",
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),
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),
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)
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)
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```
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