Function Callingで自律的なAIエージェントを構築する
本記事については生成AIを活用して生成された記事となります。
解説内容の正確性については読者ご自身でご確認いただきますようお願いいたします。
本記事はBuild Autonomous AI Agents with Function Calling | by Julian Yip | Towards Data Scienceの解説記事となります。
Function Callingは、チャットボットを外部APIと連携できるエージェントに変えるための強力なツールです。この記事では、実用的な実装方法を紹介し、自律的なAIエージェントを構築する手順を詳述します。
Function Callingの概要
Function Callingは、関数（ツール）を記述し、モデルがそれらの関数を呼び出すための引数を含むJSONオブジェクトを出力する機能です。これにより、自律的な意思決定が可能となり、モデルが外部システムと連携できます。
Function Callingの仕組み
ユーザーがアプリケーションにプロンプトを送信。
アプリケーションがプロンプトと関数の定義をモデルに渡す。
モデルが使用するツールとパラメータを提案。
アプリケーションが適切なAPIを呼び出し、レスポンスをモデルに再入力。
モデルが最終的な人間向けのレスポンスを生成し、ユーザーに返す。
実装例
データストアの設定
まず、文書ストアとアプリケーションデータベースへの接続を確立します。例えば、Flaskを使用してAPIサーバーを作成し、サンプルデータをデータベースに追加します。
関数の定義
モデルが呼び出す関数を定義します。ここでは、商品リストの取得や購入、RAGパイプラインの実行などの関数を定義します。
ツールリストの定義
関数のリストをモデルに認識させるために、ツールの説明を提供します。これは、OpenAIの形式に従って行います。
実行の統合
初期のプロンプトとユーザーのメッセージをモデルに提供し、ツールリストを渡して関数呼び出しを実行します。モデルが提案した関数を呼び出し、レスポンスを処理します。
インタラクティブなチャットの実装
最後に、Streamlitを使用してインタラクティブなチャットインターフェースを作成し、ユーザーがAIエージェントと対話できるようにします。
まとめ
Function Callingを使用することで、チャットボットを強力な自律エージェントに変えることができ、外部システムと効果的に連携できるようになります。この手法を活用することで、さまざまなアプリケーションにAIを導入しやすくなります。