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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: OCR 도구
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description: OCRTool은 비전 기능을 가진 LLM을 사용하여 로컬 이미지나 이미지 URL에서 텍스트를 추출합니다.
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icon: image
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mode: "wide"
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# `OCRTool`
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## 설명
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이미지(로컬 경로 또는 URL)에서 텍스트를 추출합니다. CrewAI의 LLM 인터페이스를 통해 비전 기능이 있는 LLM을 사용합니다.
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## 설치
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`crewai-tools` 외에 추가 설치는 필요하지 않습니다. 선택한 LLM이 비전 기능을 지원하는지 확인하세요.
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## 파라미터
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### 실행 매개변수
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- `image_path_url` (str, 필수): 로컬 이미지 경로 또는 HTTP(S) URL.
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## 예시
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### 직접 사용
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```python Code
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from crewai_tools import OCRTool
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print(OCRTool().run(image_path_url="/tmp/receipt.png"))
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```
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### 에이전트와 함께
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```python Code
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from crewai import Agent, Task, Crew
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from crewai_tools import OCRTool
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ocr = OCRTool()
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agent = Agent(
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role="OCR",
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goal="Extract text",
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tools=[ocr],
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)
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task = Task(
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description="Extract text from https://example.com/invoice.jpg",
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expected_output="All detected text in plain text",
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agent=agent,
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)
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crew = Crew(agents=[agent], tasks=[task])
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result = crew.kickoff()
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```
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## 참고 사항
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- 선택한 LLM이 이미지 입력을 지원하는지 확인하세요.
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- 큰 이미지는 토큰 사용량을 줄이기 위해 다운스케일링을 고려하세요.
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- 필요하다면 README 지침에 맞게 특정 LLM 인스턴스(예: `LLM(model="gpt-4o")`)를 도구에 전달할 수 있습니다.
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## 예시
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```python Code
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from crewai import Agent, Task, Crew
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from crewai_tools import OCRTool
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tool = OCRTool()
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agent = Agent(
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role="OCR Specialist",
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goal="Extract text from images",
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backstory="Vision‑enabled analyst",
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tools=[tool],
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verbose=True,
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)
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task = Task(
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description="Extract text from https://example.com/receipt.png",
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expected_output="All detected text in plain text",
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agent=agent,
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)
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crew = Crew(agents=[agent], tasks=[task])
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result = crew.kickoff()
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```
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