툴 호출 설명
툴 호출은 함수 호출 또는 툴 사용이라고도 합니다. 이는 모델의 언어 응답을 정보를 읽거나 작업을 요청하는 정의된 방식에 연결합니다.
툴 호출을 통해 AI 모델은 외부 함수에 대한 구조화된 요청을 반환할 수 있으며, 애플리케이션이 이를 실행하고 모델에 결과를 보고할 수 있습니다.
모델이 호출을 제안합니다
애플리케이션은 모델에 사용 가능한 툴에 대한 설명을 제공합니다. 요청에 툴이 필요한 경우, 모델은 구조화된 형식으로 툴 이름과 제안된 입력을 반환할 수 있습니다.
모델은 함수를 직접 실행하지 않습니다. 애플리케이션이 요청을 받아 검토하고 툴을 실행할지 결정합니다.
결과가 컨텍스트로 반환됩니다
툴이 실행된 후, 애플리케이션은 그 결과를 모델에 다시 보냅니다. 그러면 모델은 해당 정보를 사용하여 원래 요청에 답하거나 허용된 다른 단계를 선택할 수 있습니다.
이러한 분리는 제어 지점을 만듭니다. 애플리케이션은 잘못된 입력을 거부하거나, 권한을 제한하거나, 중요한 작업에 대해 사람의 승인을 요청할 수 있습니다.
툴 호출 용어
- 툴 정의
- 함수의 목적과 예상 입력을 포함한 사용 가능한 함수에 대한 설명입니다.
- 툴 호출
- 툴의 이름을 지정하고 요청된 한 번의 사용에 대한 입력을 제공하는 구조화된 데이터입니다.
- 툴 결과
- 애플리케이션이 툴을 실행한 후 모델에 반환되는 정보입니다.
툴 관련 제어
하나의 목적 정의
범위가 좁은 툴은 이해하고, 제한하고, 테스트하기가 더 쉽습니다.
입력 검증
애플리케이션은 제안된 호출을 실행하기 전에 검증해야 합니다.
중요한 작업 보호
툴이 금전, 접근 권한 또는 민감한 기록을 변경할 수 있는 경우 승인을 요구하세요.
툴 호출에 대한 질문
툴 호출은 모델의 구조화된 요청입니다. 애플리케이션은 요청된 함수를 수행하기 위해 API 호출이나 다른 방법을 사용할 수 있습니다.
아니요. 애플리케이션이 설명하고 사용 가능하게 만든 툴만 요청할 수 있습니다. 애플리케이션이 여전히 실행과 접근을 제어합니다.
결과는 모델에 현재 정보를 제공하거나 무슨 일이 일어났는지 확인시켜 줍니다. 모델은 해당 컨텍스트를 사용하여 응답을 완성할 수 있습니다.
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각 작업을 명확한 규칙에 연결하세요
Caffeine 앱은 이를 위해 만들어진 퍼블릭 네트워크인 Internet Computer 위에서 실행됩니다.