Function Calling: LLM이 외부 세계와 소통하는 방법

이 게시물은 LLM이 자연어 요청을 이해하고 외부 API를 호출하여 실시간 정보를 가져오는 Function Calling 기술의 개념과 구현 방법을 설명합니다.

Function Calling의 개념과 필요성

• Agentic AI의 진화와 자율적 판단력
• Function Calling을 통해 LLM이 실시간 정보와 외부 도구에 접근 가능
• ReAct, Toolformer, OpenAI Function Calling의 발전 과정

Function Calling 작동 원리 및 단계

• 함수 정의를 JSON 스키마로 명확히 전달
• LLM이 자연어 의도를 파악해 JSON 형식의 함수 호출 정보 생성
• 애플리케이션이 함수 실행 및 결과 반환
• LLM이 결과를 활용해 자연어 최종 답변 생성

오픈소스 LLM에서의 구현 사례

• Qwen 2.5: XML 태그 기반 함수 호출 및 API 호환성
• Llama 3.1: JSON 기반 호출과 ipython 역할 메시지 활용
• Gemma 3: 사용자 정의 포맷과 자유도 높은 파싱 방식

각 모델별 특성과 Function Calling 구현법 비교

Function Calling은 LLM이 외부 세계와 상호작용하는 핵심 기술로, AI 에이전트 시대에 필수적인 요소임을 강조하며 지속적인 연구와 발전이 필요함을 제시합니다.