DOCX RAG Search

DOCX RAG Search

DOCXSearchTool은 DOCX 문서 내에서 시맨틱 검색을 수행하도록 설계된 RAG 도구예요.

출처: 문서

본문

DOCXSearchTool

도구를 계속 개선 중이라 예상치 못한 동작이나 향후 변경 사항이 있을 수 있어요.

설명 (Description)

DOCXSearchTool은 DOCX 문서 내에서 시맨틱 검색을 수행하도록 설계된 RAG 도구입니다. 사용자가 쿼리 기반 검색을 통해 DOCX 파일에서 관련 정보를 효과적으로 검색하고 추출할 수 있게 해줍니다.

이 도구는 데이터 분석, 정보 관리, 연구 작업에 매우 유용하며, 대규모 문서 컬렉션에서 특정 정보를 찾는 과정을 효율적으로 만들어 줍니다.

설치 (Installation)

터미널에서 다음 명령어를 실행해 crewai_tools 패키지를 설치하세요.

uv pip install docx2txt 'crewai[tools]'

예시 (Example)

다음 예시는 DOCXSearchTool을 초기화해 모든 DOCX 파일의 내용 안에서 검색하거나 특정 DOCX 파일 경로로 검색하는 방법을 보여줍니다.

from crewai_tools import DOCXSearchTool

# 모든 DOCX 파일 내용 안에서 검색하도록 도구 초기화
tool = DOCXSearchTool()

# OR

# 특정 DOCX 파일로 도구 초기화,
# 에이전트가 지정한 DOCX 파일의 내용만 검색할 수 있게 함
tool = DOCXSearchTool(docx='path/to/your/document.docx')

인자 (Arguments)

DOCXSearchTool의 동작을 커스터마이즈하는 데 사용할 수 있는 매개변수는 다음과 같습니다:

커스텀 모델 및 임베딩 (Custom model and embeddings)

기본적으로 이 도구는 임베딩과 요약 모두에 OpenAI를 사용합니다. 모델을 커스터마이즈하려면 다음과 같이 config 사전을 사용할 수 있어요.

from chromadb.config import Settings

tool = DOCXSearchTool(
    config={
        "embedding_model": {
            "provider": "openai",
            "config": {
                "model": "text-embedding-3-small",
                # "api_key": "sk-...",
            },
        },
        "vectordb": {
            "provider": "chromadb",  # or "qdrant"
            "config": {
                # "settings": Settings(persist_directory="/content/chroma", allow_reset=True, is_persistent=True),
                # from qdrant_client.models import VectorParams, Distance
                # "vectors_config": VectorParams(size=384, distance=Distance.COSINE),
            }
        },
    }
)

더 알아보기 (Learn more)

• MDX RAG Search
• File & Document 도구 개요