LLM Tool Calling: AI 모델의 외부 기능 연동과 동적 프로그램 구축 심층 분석

핵심 기술: 이 콘텐츠는 거대 언어 모델(LLM)이 외부 정보에 접근하고 특정 작업을 수행하도록 하는 'Tool Calling'이라는 혁신적인 기능을 상세히 설명합니다. LLM이 직접 응답하는 대신 함수 호출을 위한 입력값을 생성하고, 이를 통해 실시간 정보 접근 및 외부 시스템과의 상호작용을 가능하게 하는 원리를 탐구합니다.

기술적 세부사항:

• Tool Calling의 개념: LLM이 외부 정보(날씨, 스포츠 점수 등)를 얻거나 데이터베이스, API와 같은 외부 시스템과 상호작용할 수 있도록 합니다.
• 작동 방식: LLM은 함수를 직접 호출하는 대신, 사용할 함수와 해당 함수의 입력 매개변수를 설명하는 구조화된 데이터(주로 JSON)를 생성합니다. 이 데이터를 파싱하고 함수를 실행하는 것은 별도의 컨트롤러 프로그램의 역할입니다.
• LLM의 기능 확장: 실시간 정보 접근, 외부 시스템과의 연동을 통해 LLM의 기능을 비약적으로 향상시킵니다. 이는 코드로 제어되는 기존 프로그램과 달리 LLM이 프로그램의 흐름을 제어하는 새로운 프로그래밍 패러다임을 제시합니다.
• Tool 정의: LLM이 사용할 수 있는 도구는 이름, 설명, 입력 스키마(매개변수 타입, 필수 여부 등)를 통해 명확하게 정의되어야 합니다. 이는 시스템 프롬프트 또는 API의 별도 입력 필드를 통해 제공될 수 있습니다.
• Ollama를 활용한 구현 예시: Ollama를 사용하여 시스템 프롬프트로 도구 사용법을 지시하고, LLM의 응답에서 tool_calls 필드를 파싱하여 실제 함수를 호출하는 과정을 Go 코드와 함께 시연합니다.
  • getCurrentWeather 함수 예시를 통해 LLM이 location 및 unit 등의 매개변수를 포함한 JSON을 생성하고, 이를 기반으로 컨트롤러가 실제 날씨 정보를 반환하는 워크플로우를 보여줍니다.
  • LLM은 받은 도구 응답을 바탕으로 최종 사용자 응답을 생성합니다.
• 실질적인 도구 연동: walks-of-italy 프로그램 사례를 통해 getAllTours, getTourDetails, getTourAvailability와 같은 실제 도구를 LLM과 통합하여 자연어 질의를 통한 투어 정보 탐색, 예약 문의 등을 가능하게 하는 방법을 제시합니다.

개발 임팩트:

• LLM을 활용한 동적이고 유연한 프로그램 개발이 가능해집니다.
• LLM의 잠재력을 극대화하여 자연어 인터페이스를 통한 복잡한 작업 수행 능력을 향상시킬 수 있습니다.
• LLM의 내부 동작 원리에 대한 이해를 높여, 보다 안정적이고 효과적인 LLM 기반 애플리케이션 설계 및 구축 역량을 강화합니다.

커뮤니티 반응: (콘텐츠 내 직접적인 커뮤니티 반응 언급 없음)

톤앤매너: 전문적이고 기술적인 설명으로 LLM의 Tool Calling 기능을 명확하게 전달하고 있습니다.