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# 비전

> ClickHouse Agents의 이미지 입력과 시각적 이해

export const Image = ({img, alt, size = "lg"}) => {
  const normalizedSize = ["sm", "md", "lg"].includes(size) ? size : "lg";
  return <div className={`ch-image-${normalizedSize}`}>
      <Frame>
        <img src={img} alt={alt} />
      </Frame>
    </div>;
};

export const BetaBadge = ({link, galaxyTrack, galaxyEvent}) => {
  if (link) {
    return <a href={link} target="_blank" rel="noopener noreferrer" className="betaBadge" onClick={galaxyTrack && galaxyEvent ? galaxyOnClick(galaxyEvent) : undefined}>
                <Icon />
                <span>베타</span>
            </a>;
  }
  return <div className="betaBadge">
            <Icon />
            <span>
                베타 기능. 
                <u>
                    <a href="/docs/docs/beta-and-experimental-features#beta-features">
                        자세히 보기.
                    </a>
                </u>
            </span>
        </div>;
};

<BetaBadge />

비전은 에이전트가 분석할 이미지를 업로드할 수 있게 해줍니다. 에이전트는 이미지를 비전 지원 모델에 전달하며, 이 모델은 이미지의 내용을 설명하거나 요약하거나 관련 질문에 답합니다.

<div id="enable-it">
  ## 비전 기능 활성화
</div>

비전은 이미지 입력을 지원하는 모델에서만 작동합니다. 선택한 모델이 이미지 입력을 처리할 수 없으면 메시지 컴포저의 업로드 컨트롤이 비활성화됩니다. 다시 활성화하려면 비전을 지원하는 모델로 전환하세요.

<div id="use-it">
  ## 비전 기능 사용
</div>

메시지 컴포저의 왼쪽 아래에 있는 클립 아이콘을 클릭하고 **Upload to Provider**를 선택해 이미지를 첨부하세요 — 스크린샷, 사진, 차트, 다이어그램 모두 가능합니다. 그런 다음 이미지를 읽어야 답할 수 있는 질문을 하세요. *"이 쿼리 계획에서 무엇이 문제인가요?"*, *"이 스크린샷의 텍스트를 옮겨 적어 주세요,"* 또는 *"이 대시보드를 지난주 것과 비교해 주세요."*

<Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99/A68-kVUDkVcT2W3b/images/cloud/agent-builder/vision/vision.webp?fit=max&auto=format&n=A68-kVUDkVcT2W3b&q=85&s=78df6e1a2168ea4fda310d9f497366db" alt="클립 메뉴가 열려 있고 Upload to Provider, Upload as Text, Upload to Code Environment 옵션이 표시된 메시지 컴포저" size="lg" width="3838" height="1936" data-path="images/cloud/agent-builder/vision/vision.webp" />

에이전트는 이미지를 메시지 컨텍스트의 일부로 처리하므로, 같은 대화 흐름의 후속 질문에서는 다시 업로드하지 않아도 앞서 본 내용을 참조할 수 있습니다.

<div id="combine-with-other-tools">
  ## 비전을 다른 도구와 함께 사용하기
</div>

비전은 이미지 기반 분석에서 [코드 인터프리터](/docs/ko/products/cloud/features/ai-ml/agents/builder/code-interpreter)와 함께 사용하면 효과적입니다. 예를 들어, 에이전트가 스크린샷에서 숫자를 읽어낸 뒤 Python을 실행해 합계를 계산할 수 있습니다. 또한 이미지에 모델이 추가로 조회해야 할 내용이 포함된 경우 [웹 검색](/docs/ko/products/cloud/features/ai-ml/agents/builder/web-search)과도 잘 연계됩니다.